项目刚上线时几乎无人关注。直到 DeepSeek V4 发布后，创始人专门用中文发推，希望 DeepSeek 社区帮忙扩散，大量中国开发者随即涌入。

截至目前，DeepSeek-TUI 已突破11K Stars，并登上 GitHub Trending。该项目已经迭代到v0.8.x版本，更新非常活跃，几乎每天都有新 hotfix 和功能。

创始人的核心目标是做一个低成本、开源的替代方案，去挑战当下那些闭源、高订阅费的 AI 编程工具。他认为DeepSeek 模型拥有极高的性价比，推理成本远低于西方同类产品，完全能够支撑起一套接近 Claude Code 的终端编程工作流，而整体使用成本可能只需要后者的一小部分。

目前项目已经迭代到v0.8.x版本，更新非常活跃，几乎每天都有新 hotfix 和功能。

PART 1

DeepSeeK TUI 核心功能

DeepSeek TUI 的主要用处是作为一个终端内的 AI 编程 Agent，让你直接用 DeepSeek V4（尤其是 V4 Pro / Flash）模型在命令行中完成各种开发任务，而不需要打开 IDE 或网页聊天界面。

项目地址：https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI/tree/main

核心功能和实际用途：

• 代码编写与编辑：AI 可以读取你的项目文件、理解整个代码库，然后直接修改文件（带审批机制，避免随意改动）。
• 执行命令：运行 shell 命令、测试代码、安装依赖等。
• Git 管理：提交代码、分支操作、回滚变更（有独立的 workspace 快照，不影响你的 .git）。
• 网页搜索与浏览：遇到问题时自动搜索最新信息或文档。
• 多代理协作：可以启动子代理并行处理复杂任务（比如一个分析代码、另一个写测试）。
• 实时思考流（Thinking Mode）：看到模型一步步推理的过程。

  
  

适合的使用场景：

• 快速原型开发：在终端里描述需求，AI 帮你生成和迭代代码。
• 代码重构 / Bug 修复：让 AI 扫描项目、诊断错误（支持 LSP 如 rust-analyzer、pyright 等），然后自动修复。
• 学习 / 探索代码库：用Plan 模式只读探索，不修改文件。
• 全自动模式（YOLO）：信任 AI 时让它自主完成任务。
• 长上下文任务：利用 1M token 上下文处理大型项目。
• 成本控制：内置实时费用仪表盘，适合频繁使用 DeepSeek API 的开发者（性价比高）。

交互模式：

• 计划：思考 + 规划（只读，适合先看方案）。
• 代理人：交互式，工具使用需人工审批。
• YOLO：完全自动执行（适合简单或信任的任务）。

PART 2

DeepSeeK TUI 安装方式

四种安装方式：

# 1. npm —— 已装 Node 的最方便方式。# npm 包只是一个下载器，会从 GitHub Releases 拉取对应平台的预编译二进制，并不会让 deepseek 本身依赖 Node 运行时。npm install -g deepseek-tui
# 2. Cargo —— 无需 Node。cargo install deepseek-tui-cli --locked   # `deepseek` 入口 cargo install deepseek-tui     --locked    # `deepseek-tui` TUI 二进制
# 3. Homebrew —— macOS brew tap Hmbown/deepseek-tuibrew install deepseek-tui
# 4. 直接下载 —— 无需任何工具链。https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI/releases# 覆盖 Linux x64/ARM64、macOS x64/ARM64、Windows x64

安装完后，运行：

bash deepseek auth set      --provider deepseek

它会提示你输入 DeepSeek 的 API Key。Key 去 注册获取。

验证安装：

bash deepseek --version   # 查看版本deepseek doctor      # 自动检查配置是否正确

启动使用：

bashdeepseek   # 打开交互式 TUI 界面

可切换为中文语言：

在 TUI 内操作

1. 打开 deepseek TUI后，在输入框里输入 /config 然后按 Enter
2. 找到 Edit locale 选项
3. 输入 zh-Hans，按 Enter 应用

国内优化配置建议（~/.deepseek/config.toml）首次运行后会自动生成配置，你可以参考 config.example.toml 进一步优化：

toml  # 基础配置  provider="deepseek"  model="auto"    # 推荐：自动选择 Pro/Flash + 思考强度
  # 国内用户推荐开启  locale="zh-Hans"    # 中文界面  show_cost=true      # 实时显示费用（CNY）  enable_rlm=true     # 开启子代理并行（性价比高）

常用启动命令（国内实用）：

bash  deepseek                    # 进入 TUI  deepseek --model auto       # 推荐启动方式  deepseek --yolo             # 信任模式（自动批准）  deepseek sessions           # 查看所有历史会话  deepseek resume --last      # 恢复最近会话  deepseek doctor             # 诊断工具  deepseek update             # 检查更新

PART 3

Claude Code 能接 DeepSeek，

DeepSeek TUI 还有必要吗

很多人第一次看到 DeepSeek TUI 的反应是：“已经有 Claude Code 了，为什么还需要它？”

DeepSeek TUI 的差异在于它把 DeepSeek V4 的特性表现出来，比如RLM 模式可以同时调度多个低价 Flash 子模型并行处理任务；缓存命中率单独计量，V4 的缓存 token 价格是未缓存的十分之一；推理链实时流式显示，你能看到模型的思考过程。相当于围绕 DeepSeek V4 的特性，重新做一套原生工作流。

同时对国内用户来说还Claude Code 在网络访问上存在障碍，DeepSeek TUI 从第一天起就针对国内环境做了适配——中文文档、TUNA 镜像等。

关键在于深度的 AI 使用，真正需要关注的是：

• Agent 能同时多开

• 同一个 Agent，在不同场景下切换不同模型

• 所有 Agent 的历史会话统一查看、恢复

• 所有 Agent / 模型的 Token 与费用统一统计

• Cron Job 能配置多个 Agent 协同执行

Claude Code、OpenCode，DeepSeek TUI哪个更好，其实没那么重要。能稳定进入你的工作流才是关键。这些 Agent 其实可以通过 OpenClaw 来统一调度，像一个 “Agent OS”。真正变成重度 AI 使用者后，你会发现“多 Agent 调度与管理”比单次会话更重要。因为真正复杂的工作流，本来就不是一个 Agent 能完成的。

工具永远在迭代，今天的最优解明天可能被取代。所以积极探索各种 Agent 的使用方式，本质上是在为自己搭建一套专属的 AI 工作流基础设施。把 Agent 用好，不是学会用某一个工具，而是学会像调度团队一样，指挥一群 AI 协同工作。

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编辑：Zero