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不用等官方了!第三方「國產(chǎn)Codex」爆火,一天收割8K個Star

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最近幾天,一個叫 DeepSeek-TUI 的開源項目突然在 GitHub 徹底火了,僅僅在過去一天,Star 數(shù)量直接從 8.7k 又漲到了 16.3k。

DeepSeek-TUI 不是 DeepSeek 官方產(chǎn)品,而是個人開發(fā)者基于 DeepSeek V4 開發(fā)的終端原生編程智能體。但它漲星的速度很快,吸引了國內外很多 AI 開發(fā)者的關注,短短幾天時間就沖上了 GitHub Trending 前列,被很多開發(fā)者稱為「DeepSeek 版 Claude Code」「國產(chǎn) Codex CLI」或者更本土化的「鯨魚」。

開發(fā)者 Hunter Bown 也干脆入鄉(xiāng)隨俗,把 DeepSeek-TUI 用戶稱為「鯨魚兄弟(whale bros)」。



圖片來源:X

但我們已經(jīng)有了 DeepSeek V4 的網(wǎng)頁版、APP 以及 API,為什么還需要一個 TUI?

這個問題其實很關鍵。因為過去一年,大模型行業(yè)最明顯的變化之一,就是模型之上的 Agent 框架。GPT-5.5 很強,但真正改變開發(fā)者工作流的,是 GPT-5.5+Codex,而真正讓 Anthropic 在開發(fā)者圈子里形成統(tǒng)治力的,也是基于 Claude 模型的 Claude Code。

這也是 DeepSeek-TUI 火起來的真正背景。DeepSeek V4 明顯提升了代碼能力、推理能力、長上下文、多輪理解等方方面面,但始終缺少了一個基于模型專門打造的 Agent 框架。



圖片來源:Github

先不說 Codex、Claude Code 對自家模型有著更好的理解和支持,單單 Codex 最近的一次升級,把推理接口從「聊天補全 (chat/completions API)」全面切換到「響應 (Responses API)」,就使得 V4 在 Codex 全面失效。

DeepSeek V4 需要一個自己的 Codex,但問題是作為一個第三方的個人開源項目,DeepSeek TUI 真的能撐起大家的期待嗎?

不到 10 塊錢,小白也能開發(fā) macOS 應用、修 Bug

我是在 macOS 上實際部署和體驗 DeepSeek-TUI 的。坦白講,DeepSeek-TUI 畢竟還是一個面向開發(fā)者的工具,沒有圖形化引導,沒有所謂「面向普通用戶」的包裝,整個過程里依然充滿命令行、環(huán)境依賴和工具鏈的味道。

相比 Codex 那種完全圖形化的下載安裝體驗顯然更復雜,但又沒有 OpenClaw(龍蝦)那樣復雜。

實際上,DeepSeek-TUI 提供了 npm、Cargo、Homebrew 和直接下載二進制四種方式,我是直接通過 Homebrew 進行安裝,但一開始就遇到了系統(tǒng)報錯:Your Command Line Tools are too outdated.(你的命令行工具太舊了。)

問題不大,通過蘋果官網(wǎng)更新最新版重新執(zhí)行 brew 命令,僅僅兩行很快就能一鍵成功安裝 DeepSeek-TUI,完成后輸入「deepseek-tui」就能啟動進入引導配置,一路確認、輸入 DeepSeek API 就能進入對話界面。



圖片來源:雷科技

這里需要一提,DeepSeek-TUI 默認有三種模式:Plan、Agent 和 YOLO。Plan 更像觀察模式。它會先分析項目、生成計劃、列出 Todo,但不會真正執(zhí)行修改。Agent 模式則會開始調用工具,比如讀文件、改代碼、執(zhí)行 shell 命令,但很多關鍵步驟仍然會要求用戶確認。YOLO 模式最激進,幾乎等于「放權模式」,允許 AI 自動推進整個任務鏈。

這種模式設計,其實非常像 Claude Code。

但真正讓我開始意識到 DeepSeek-TUI 有點東西的,還是后面的實測。我試著用 DeepSeek-TUI 開發(fā)一個可以只滿足個人需求的 macOS 剪貼板,我強調了釘選、iCloud 本地同步、菜單欄支持等要點,花的時間并不少,包括最后的編譯打包。





圖片來源:雷科技

從實際成果來看,DeepSeek-TUI 開發(fā)出來的這個 ClipMemo 完全可用,我要的功能基本都能正常運行,甚至還增加了一些我根本沒提及的重要功能,比如定期的清理和去重等。另外在 UX、UI 設計上,ClipMemo 雖談不上多驚艷,但也完全能滿足正常的要求。





剛開發(fā)的 ClipMemo 初版,圖片來源:雷科技

最主要的問題是,盡管存在 iCIoud 同步的功能開關,但實際并不能夠在 iCloud 下生成保存復制內容的剪貼板文件。

我還選了一個實際存在開源項目 GKD(gkd-kit/gkd)進行 bug 修復測試。這是一個 Android 自動化相關的開源項目,整個項目是 Kotlin + Android Framework 的結構,代碼量不小,而且涉及 AccessibilityNodeInfo、緩存深度、事件服務等偏底層的邏輯。

GKD 的上一次版本更新是 2025 年底,不過從 Git 記錄來看,開發(fā)者至少兩周前還為 GKD 升級了 Android 17 的支持。



圖片來源:Github

說回 DeepSeek-TUI,我不僅讓它自己將項目克隆到本地,還下了一個工作量不低的任務,就是檢查項目里的潛在 bug,并嘗試修復。而接下來,DeepSeek-TUI 就開始自己克隆倉庫、閱讀項目結構、分析 Kotlin 文件、查找函數(shù)調用關系、生成 patch、運行 git diff、驗證修改結果,整個過程持續(xù)了 13 分鐘多。

過程中,它會自己形成 debugging loop:先讀代碼,再修改,再運行,再看結果,再繼續(xù)修改。尤其是右側不斷變化的 Todos,非常有「工作流」的味道:先克隆項目、再了解代碼庫、接著檢查 bug、最后修復問題。



圖片來源:雷科技

這也是 DeepSeek-TUI 和網(wǎng)頁版 DeepSeek 最大的區(qū)別。網(wǎng)頁版本質上仍然是「聊天」,哪怕你上傳代碼、貼日志,它也依然是在「建議」。但 DeepSeek-TUI 已經(jīng)開始自己讀文件、自己跑命令、自己維護任務狀態(tài)、自己驗證 patch、自己持續(xù)推進任務。AI 不再只是告訴你「應該怎么做」,而是開始真的去做。

另外需要一提的是,很多人現(xiàn)在會把 Agent 理解成「更聰明的大模型」,但實際體驗就會發(fā)現(xiàn),真正重要的變化是圍繞模型構建的一整套工程,包括邊界約束、上下文工程、工具調用等。另外值得一提的是,DeepSeek-TUI 也原生支持了 MCP 和 skills,可以將自定義的工作流封裝成 skills。

而考慮到這畢竟還是一個比較小的項目,DeepSeek-TUI 修 bug 時間確實不算短,結果找出并「修復」三處 bug。

我也請了 Codex(GPT-5.5 高) 通過 Computer Use 閱讀終端對話進行審計評估,指出了六個問題,其中還提到了 DeepSeek-TUI 漏掉了它看到的一個明確邏輯 bug。



Codex 的審計評估,圖片來源:雷科技

必須要說的是,在界面設計上,相比 Codex 把很多具體的細節(jié)「折疊」起來,DeepSeek-TUI 還是傾向于所有細節(jié)展開,在信息獲取上存在一定的壓力。在 AI Coding 場景下,這或許還是一個能接受的設計,但如果 DeepSeek-TUI 最后還是要像 Claude Code、Codex 一樣走向全能型 Agent,這就很難讓人接受了。



圖片來源:雷科技

而從結果來看,DeepSeek-TUI 和 Codex 之間還是存在明顯的差距,這種差距不只是在模型層面,也體現(xiàn)在 Agent 工程成熟度上。

不過 DeepSeek-TUI 現(xiàn)在的 Auto Mode 還是挺有意思的,它會先用 deepseek-v4-flash 判斷當前任務到底該用更便宜的 deepseek-v4-flash 還是更強的 deepseek-v4-pro,簡單任務省錢,復雜任務再調用更強模型。

這個設計其實很現(xiàn)實。因為今天所有 Agent 最大的問題之一,就是 token 成本,尤其進入持續(xù)工作模式之后,token 消耗會迅速暴漲。而 DeepSeek V4 這次升級給人最深的印象還是極高的性價比,再加上 DeepSeek-TUI 的架構和 Auto Mode 設計,真的很便宜。

一次十幾分鐘的 bug 修復測試,加上 ClipMemo 的開發(fā),總共花費也只有 9.47 元。

當然,實際來看其實還需要花費更多 token 進行優(yōu)化、迭代,但也已經(jīng)足夠說明在 DeepSeek-TUI 上用 DeepSeek V4(主要使用 Pro)的優(yōu)勢。

現(xiàn)在再回頭看 DeepSeek-TUI,會發(fā)現(xiàn)它最重要的意義,其實未必是「一個開源 TUI」。真正重要的是 DeepSeek 生態(tài)終于開始出現(xiàn)真正的 Agent 外殼了,而且 DeepSeek 官方其實已經(jīng)注意到了這件事,在 awesome-deepseek-agent 中加入了 DeepSeek-TUI。



圖片來源:Github

核心在于,今天的大模型競爭正在從「模型能力」轉向「Agent 工作流」。Codex 是 OpenAI 自己做的,Claude Code 是 Anthropic 自己做的。它們最大的優(yōu)勢,其實不是「功能」,而在于模型團隊和 Agent 工程團隊的垂直整合。模型知道工具鏈需要什么,工具鏈也知道模型擅長什么。而這種協(xié)同,會越來越重要。

而 DeepSeek 現(xiàn)在的問題在于官方的 Agent 框架仍然缺位。DeepSeek-TUI 或許能夠證明 DeepSeek V4 真正進入 coding agent 工作流后的巨大優(yōu)勢,但我們還是期待 DeepSeek 官方,到底什么時候親自下場。



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