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Hunter Bown e7fba0af3e Merge remote-tracking branch 'origin/pr/1504' into work/v0.8.34

2026-05-12 23:13:31 -05:00

29 KiB

Raw Blame History

DeepSeek TUI

面向 DeepSeek V4 的终端原生编程智能体：100 万 token 上下文、思考模式流式推理、前缀缓存感知。自包含 Rust 二进制发布——开箱即带 MCP 客户端、沙箱和持久化任务队列。

English README

安装

deepseek 是自包含 Rust 二进制——运行时不依赖 Node.js 或 Python。下面几种方式装出来的是同一套二进制，按你已有的工具链选一个即可：

# 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 包管理器。
brew tap Hmbown/deepseek-tui
brew 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

# 5. Docker —— 预构建发布镜像。
docker run --rm -it \
  -e DEEPSEEK_API_KEY \
  -v "$PWD:/workspace" \
  ghcr.io/hmbown/deepseek-tui:latest

中国大陆访问较慢时，npm 可加 --registry=https://registry.npmmirror.com，或使用下方的 Cargo 镜像。

DeepWiki project index

这是什么？

DeepSeek TUI 是一个完全运行在终端里的编程智能体。它让 DeepSeek 前沿模型直接访问你的工作区：读写文件、运行 shell 命令、搜索浏览网页、管理 git、调度子智能体——全部通过快速、键盘驱动的 TUI 完成。

它面向 DeepSeek V4（deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash）构建，原生支持 100 万 token 上下文窗口和思考模式流式输出。

主要功能

原生 RLM（rlm_open/rlm_eval）—— 持久化 REPL 会话用于批量分析；使用带界面的辅助函数（peek、search、chunk、sub_query_batch）运行低成本 deepseek-v4-flash 子任务
思考模式流式输出 —— 实时观察模型在解决问题时的思维链展开
完整工具集 —— 文件操作、shell 执行、git、网页搜索/浏览、apply-patch、子智能体、MCP 服务器
100 万 token 上下文 —— 上下文接近上限时自动智能压缩，支持前缀缓存感知以降低成本
三种交互模式 —— Plan（只读探索）、Agent（带审批的默认交互）、YOLO（可信工作区自动批准）
推理强度档位 —— 用 Shift+Tab 在 off → high → max 之间切换
会话保存和恢复 —— 长任务的断点续作
工作区回滚 —— 通过 side-git 记录每轮前后快照，支持 /restore 和 revert_turn，不影响项目自己的 .git
持久化任务队列 —— 后台任务在重启后仍然存在，支持计划任务和长时间运行的操作
HTTP/SSE 运行时 API —— deepseek serve --http 用于无界面智能体流程
MCP 协议 —— 连接 Model Context Protocol 服务器扩展工具，见 docs/MCP.md
LSP 诊断 —— 每次编辑后通过 rust-analyzer、pyright、typescript-language-server、gopls、clangd 提供内联错误/警告
用户记忆 —— 可选的持久化笔记文件注入系统提示，实现跨会话偏好保持
多语言 UI —— 支持 en、ja、zh-Hans、pt-BR，支持自动检测
实时成本跟踪 —— 按轮次和会话统计 token 用量与成本估算，含缓存命中/未命中明细
技能系统 —— 可通过 GitHub 安装的组合式指令包，无需后端服务

架构说明

deepseek（调度器 CLI）→ deepseek-tui（伴随二进制）→ ratatui 界面 ↔ 异步引擎 ↔ OpenAI 兼容流式客户端。工具调用通过类型化注册表（shell、文件操作、git、web、子智能体、MCP、RLM）路由，结果流式返回对话记录。引擎管理会话状态、轮次追踪、持久化任务队列和 LSP 子系统——它在下一步推理前将编辑后诊断反馈到模型上下文中。

详见 docs/ARCHITECTURE.md。

子智能体：并发后台执行

DeepSeek TUI 可以同时调度多个子智能体并行运行——类似于并发任务队列：

非阻塞启动。 agent_open 立即返回。子智能体获得独立的上下文和工具注册表，独立运行。父进程继续工作。
后台执行。 子智能体并发运行（默认上限 10，可配置至 20）。引擎管理线程池——无需轮询循环。
完成通知。 子智能体完成后，运行时发送结构化的 <deepseek:subagent.done> 事件，包含摘要、证据列表和执行指标。父模型读取 summary 字段并整合结果。
按需读取结果。 大型对话记录暂存为 var_handle 引用。模型通过 handle_read 按切片、范围或 JSONPath 投影读取——保持父上下文精简。

详见 docs/SUBAGENTS.md。

快速开始

npm install -g deepseek-tui
deepseek --version
deepseek --model auto

预构建二进制覆盖 Linux x64、Linux ARM64（v0.8.8 起）、macOS x64、macOS ARM64 和 Windows x64。其他目标平台（musl、riscv64、FreeBSD 等）请见下方的从源码安装或 docs/INSTALL.md。

首次启动时会提示输入 DeepSeek API key。密钥保存到 ~/.deepseek/config.toml，在任意目录、IDE 终端和脚本中都能使用，不会触发系统密钥环弹窗。

也可以提前配置：

deepseek auth set --provider deepseek   # 保存到 ~/.deepseek/config.toml

deepseek auth status                    # 显示当前活跃的凭证来源
export DEEPSEEK_API_KEY="YOUR_KEY"      # 环境变量方式；需要在非交互式 shell 中使用请放入 ~/.zshenv
deepseek

deepseek doctor                          # 验证安装

轮换或移除密钥：deepseek auth clear --provider deepseek。

Auto 模式

使用 deepseek --model auto 或 /model auto 让 DeepSeek TUI 自行决定每轮需要多少模型和推理能力。

Auto 模式同时控制两个设置：

模型：deepseek-v4-flash 或 deepseek-v4-pro
推理强度：off、high 或 max

在真实请求发出之前，应用会先用关闭推理的 deepseek-v4-flash 进行一次小型路由调用。路由器审视最新请求和最近的上下文，然后为真实请求选定具体的模型和推理强度。简短/简单的轮次保持在 Flash + 关闭推理；编码、调试、发布、架构、安全审查或模糊的多步骤任务可升级到 Pro 和/或更高推理强度。

auto 是 DeepSeek TUI 本地行为。上游 API 永远不会收到 model: "auto"，它只会收到为当前轮次选定的具体模型和推理强度设置。TUI 会显示选定的路由，成本跟踪按实际运行的模型计费。如果路由调用失败或返回无效答案，应用会回退到本地启发式规则。子智能体会继承 auto 模式，除非你为它们指定了显式模型。

需要可重复基准测试、严格控制成本上限或特定提供商/模型映射时，请使用固定模型或固定推理强度。

Linux ARM64（HarmonyOS 轻薄本、openEuler、Kylin、树莓派、Graviton 等）

从 v0.8.8 起，npm i -g deepseek-tui 直接支持 glibc 系的 ARM64 Linux。你也可以从 Releases 页面下载预编译二进制，放到 PATH 目录中。

中国大陆 / 镜像友好安装

如果在中国大陆访问 GitHub 或 npm 下载较慢，可以通过 Cargo 注册表镜像安装：

# ~/.cargo/config.toml
[source.crates-io]
replace-with = "tuna"

[source.tuna]
registry = "sparse+https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/crates.io-index/"

然后安装两个二进制（调度器在运行时会调用 TUI）：

cargo install deepseek-tui-cli --locked   # 提供推荐入口 `deepseek`
cargo install deepseek-tui     --locked   # 提供交互式 TUI 伴随二进制
deepseek --version

也可以直接从 GitHub Releases 下载预编译二进制。DEEPSEEK_TUI_RELEASE_BASE_URL 可用于镜像后的 release 资产。

自动模式

使用 deepseek --model auto 或 /model auto 让 DeepSeek TUI 自动判断当前轮次需要多少模型能力和推理强度。

自动模式同时控制两个设置：

模型：deepseek-v4-flash 或 deepseek-v4-pro
推理：off、high 或 max

在发送真实请求之前，应用会先用关闭推理的 deepseek-v4-flash 发起一次小型路由调用。路由器根据当前请求和上下文选择具体的模型和推理级别。简短/简单的轮次可以保持在 Flash + 关闭推理；编程、调试、发版、架构设计、安全审查或模糊的多步骤任务则可能提升到 Pro 和/或更高级别的推理。

auto 是 DeepSeek TUI 本地功能。上游 API 永远不会收到 model: "auto"；它只会收到当轮选择的具体模型和推理设置。TUI 会显示所选路由，成本跟踪按实际运行的模型计费。如果路由调用失败或返回无效结果，应用会回退到本地启发式策略。子智能体会继承自动模式，除非你为它们指定了具体模型。

如需可复现的基准测试、严格的成本上限或特定的 provider/model 映射，请使用固定模型或固定推理级别。

Windows (Scoop)

Scoop 是一个 Windows 软件包管理器。DeepSeek TUI 已进入 Scoop main bucket，但该 manifest 独立更新，可能滞后于 GitHub/npm/Cargo release。先运行 scoop update，安装后用 deepseek --version 核对版本：

scoop update
scoop install deepseek-tui
deepseek --version

如果需要最新版本，请优先使用 npm 或直接下载 GitHub Release 资产。

从源码安装

适用于任何 Tier-1 Rust 目标，包括 musl、riscv64、FreeBSD 以及尚无预编译包的 ARM64 发行版。

# Linux 构建依赖（Debian/Ubuntu/RHEL）：
#   sudo apt-get install -y build-essential pkg-config libdbus-1-dev
#   sudo dnf install -y gcc make pkgconf-pkg-config dbus-devel

git clone https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI.git
cd DeepSeek-TUI

cargo install --path crates/cli --locked   # 需要 Rust 1.88+；提供 `deepseek`
cargo install --path crates/tui --locked   # 提供 `deepseek-tui`

两个二进制都需要安装。交叉编译和平台特定说明见 docs/INSTALL.md。

其他模型提供方

# NVIDIA NIM
deepseek auth set --provider nvidia-nim --api-key "YOUR_NVIDIA_API_KEY"
deepseek --provider nvidia-nim

# Fireworks
deepseek auth set --provider fireworks --api-key "YOUR_FIREWORKS_API_KEY"
deepseek --provider fireworks --model deepseek-v4-pro

# 通用 OpenAI 兼容端点
deepseek auth set --provider openai --api-key "YOUR_OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY"
OPENAI_BASE_URL="https://openai-compatible.example/v4" deepseek --provider openai --model glm-5

# 自托管 SGLang
SGLANG_BASE_URL="http://localhost:30000/v1" deepseek --provider sglang --model deepseek-v4-flash

# 自托管 vLLM
VLLM_BASE_URL="http://localhost:8000/v1" deepseek --provider vllm --model deepseek-v4-flash

# 自托管 Ollama
ollama pull deepseek-coder:1.3b
deepseek --provider ollama --model deepseek-coder:1.3b

v0.8.33 新功能

子智能体和 RLM 改造版本。面向模型的委托界面现在是面向会话的： rlm_open / rlm_eval / rlm_configure / rlm_close 用于持久 RLM 工作，agent_open / agent_eval / agent_close 用于命名子智能体会话，handle_read 用于从大型结果中按需读取。修复了六个工具细节问题，落地了两个社区 PR，侧边栏合并为更清晰的"Work"标签。完整更新日志。

持久化 RLM 会话。 RLM 工作现在通过 rlm_open / rlm_eval / rlm_close 进行，使用受限的 REPL 辅助函数（peek、search、 chunk、sub_query、sub_query_batch、finalize）—— 模型通过工具调用来驱动 REPL，而非前台循环。
Fork 感知的子智能体会话。 agent_open 支持命名会话、 fork_context 以实现前缀缓存友好的多视角展开，以及有界的递归深度。子智能体结果和对话记录可以通过 var_handle 引用暂存。
共享 handle_read 工具。 大型结构化结果（RLM 最终输出、子智能体对话记录、工具产物）返回带类型的句柄，支持切片、范围、计数和 JSONPath 投影——模型只读取需要的内容。
流式输出期间文本选择正常工作。 加载状态的鼠标过滤器丢弃无关移动事件，但允许对话记录和滚动条拖动继续—— v0.8.32 的已知问题已解决。
灰度主题。 使用 /theme grayscale 可切换到更克制的黑白调色板；使用 /set theme grayscale --save 可保存为默认主题。
会话历史选择器。 /sessions 和 Ctrl+R 现在左侧显示完整会话历史，右侧显示会话列表；按 1-9 打开可见会话历史， PgUp / PgDn 翻页查看历史。
六个工具细节修复。 file_search 更安全的默认排除项； grep_files 返回干净的字符串；fetch_url JSON 字段投影和响应头；edit_file 缩进模糊匹配；exec_shell 合并 stdout/stderr；revert_turn 拒绝空操作。
CLI 推理强度参数在非 auto 执行路径上生效（PR #1511，来自 @h3c-hexin）。deepseek -p "..." --reasoning-effort high 现在正确应用该标志。
侧边栏 "Work" 标签。 原先的 "Plan" / "Todos" 标签现在合并为一个 "Work" 面板，在 Plan、Agent、YOLO 三种模式下保持一致。
/relay 命令及中文别名（/接力）——用于结构化的跨会话接力提示。

感谢 @reidliu41 和 @h3c-hexin 在本版本中的社区贡献。

使用方式

deepseek                                       # 交互式 TUI
deepseek "explain this function"              # 一次性提示
deepseek exec --auto --output-format stream-json "fix this bug" # 面向后端集成的 NDJSON 流
deepseek exec --resume <SESSION_ID> "follow up" # 继续非交互会话
deepseek --model deepseek-v4-flash "summarize" # 指定模型
deepseek --yolo                                # 自动批准工具
deepseek auth set --provider deepseek         # 保存 API key
deepseek doctor                                # 检查配置和连接
deepseek doctor --json                         # 机器可读诊断
deepseek setup --status                        # 只读安装状态
deepseek setup --tools --plugins               # 创建本地工具和插件目录
deepseek models                                # 列出可用 API 模型
deepseek sessions                              # 列出已保存会话
deepseek resume --last                         # 恢复最近会话
deepseek resume <SESSION_ID>                   # 按 UUID 恢复指定会话
deepseek fork <SESSION_ID>                     # 在指定轮次分叉会话
deepseek serve --http                          # HTTP/SSE API 服务
deepseek run pr <N>                            # 获取 PR 并预填审查提示
deepseek mcp list                              # 列出已配置 MCP 服务器
deepseek mcp validate                          # 校验 MCP 配置和连接
deepseek mcp-server                            # 启动 dispatcher MCP stdio 服务器
deepseek update                                # 检查并应用二进制更新

Docker 镜像发布在 GHCR 上：

docker volume create deepseek-tui-home

docker run --rm -it \
  -e DEEPSEEK_API_KEY="$DEEPSEEK_API_KEY" \
  -v deepseek-tui-home:/home/deepseek/.deepseek \
  ghcr.io/hmbown/deepseek-tui:latest

Zed / ACP

DeepSeek 可作为自定义 Agent Client Protocol 服务器运行，供 Zed 等编辑器通过 stdio 调用本地 ACP 智能体。在 Zed 中添加自定义智能体服务器：

{
  "agent_servers": {
    "DeepSeek": {
      "type": "custom",
      "command": "deepseek",
      "args": ["serve", "--acp"],
      "env": {}
    }
  }
}

首个 ACP 切片支持通过现有 DeepSeek 配置/API 密钥创建新会话和提示响应。工具支持的编辑和检查点回放尚未通过 ACP 暴露。

常用快捷键

按键	功能
`Tab`	补全 `/` 或 `@`；运行中则把草稿排队；否则切换模式
`Shift+Tab`	切换推理强度：off → high → max
`F1`	可搜索帮助面板
`Esc`	返回 / 关闭
`Ctrl+K`	命令面板
`Ctrl+R`	恢复旧会话
`Alt+R`	搜索提示历史和恢复草稿
`Ctrl+S`	暂存当前草稿（`/stash list`、`/stash pop` 恢复）
`@path`	在输入框中附加文件或目录上下文
`↑`（在输入框开头）	选择附件行进行移除

完整快捷键目录：docs/KEYBINDINGS.md。

Zed / ACP

DeepSeek 可以作为自定义 Agent Client Protocol 服务器运行，供通过 stdio 生成本地 ACP 智能体的编辑器使用。在 Zed 中，添加自定义智能体服务器：

{
  "agent_servers": {
    "DeepSeek": {
      "type": "custom",
      "command": "deepseek",
      "args": ["serve", "--acp"],
      "env": {}
    }
  }
}

首个 ACP 协议片支持通过现有 DeepSeek 配置/API Key 创建新会话和响应提示。基于工具的编辑和检查点回放尚未通过 ACP 暴露。

模式

模式	行为
Plan 🔍	只读调查；模型先探索并提出计划（`update_plan` + `checklist_write`），然后再做更改
Agent 🤖	默认交互模式；多步工具调用带审批门禁
YOLO ⚡	在可信工作区自动批准工具；仍会维护计划和清单以保持可见性

配置

用户配置：~/.deepseek/config.toml。项目覆盖：<workspace>/.deepseek/config.toml（以下密钥被拒绝：api_key、base_url、provider、mcp_config_path）。完整选项见 config.example.toml。

常用环境变量：

变量	用途
`DEEPSEEK_API_KEY`	DeepSeek API key
`DEEPSEEK_BASE_URL`	API base URL
`DEEPSEEK_MODEL`	默认模型
`DEEPSEEK_PROVIDER`	`deepseek`（默认）、`nvidia-nim`、`openai`、`openrouter`、`novita`、`atlascloud`、`fireworks`、`sglang`、`vllm`、`ollama`
`DEEPSEEK_PROFILE`	配置 profile 名称
`DEEPSEEK_MEMORY`	设为 `on` 启用用户记忆
`NVIDIA_API_KEY` / `OPENAI_API_KEY` / `OPENROUTER_API_KEY` / `NOVITA_API_KEY` / `ATLASCLOUD_API_KEY` / `FIREWORKS_API_KEY` / `SGLANG_API_KEY` / `VLLM_API_KEY` / `OLLAMA_API_KEY`	提供商认证
`OPENAI_BASE_URL` / `OPENAI_MODEL`	通用 OpenAI 兼容端点和模型 ID
`SGLANG_BASE_URL`	自托管 SGLang 端点
`VLLM_BASE_URL`	自托管 vLLM 端点
`OLLAMA_BASE_URL`	自托管 Ollama 端点
`OLLAMA_MODEL`	自托管 Ollama 模型标签
`NO_ANIMATIONS=1`	启动时强制无障碍模式
`SSL_CERT_FILE`	企业代理的自定义 CA 包

locale 会控制界面语言，并作为模型自然语言的兜底设置；最新用户消息的语言优先级更高。也就是说，即使系统 locale 是英文，用户用中文提问时，V4 的 reasoning_content 和最终回复也应该使用中文。可在 config.toml 中设置 locale、使用 /config locale zh-Hans、或依赖 LC_ALL/LANG。详见 docs/LOCALIZATION.md 和 docs/CONFIGURATION.md。

切换为中文界面

如果界面是其他语言，可以在 TUI 内一键切换为简体中文：

在 Composer 里输入 /config，按 Tab 或 Enter 打开配置面板。
选择 Edit locale，在 New: 字段输入 zh-Hans，按 Enter 应用。

可选语言：auto | en | ja | zh-Hans | pt-BR。

也可以在 ~/.deepseek/config.toml 里直接设置 locale = "zh-Hans"，或通过 LC_ALL / LANG 环境变量自动选择：

# ~/.deepseek/config.toml
[tui]
locale = "zh-Hans"

或者通过环境变量（中文系统通常已自动生效）：

LANG=zh_CN.UTF-8 deepseek run

模型和价格

模型	上下文	输入（缓存命中）	输入（缓存未命中）	输出
`deepseek-v4-pro`	1M	$0.003625 / 1M*	$0.435 / 1M*	$0.87 / 1M*
`deepseek-v4-flash`	1M	$0.0028 / 1M	$0.14 / 1M	$0.28 / 1M

旧别名 deepseek-chat / deepseek-reasoner 映射到 deepseek-v4-flash。NVIDIA NIM 变体使用你的 NVIDIA 账号条款。

DeepSeek Pro 价格是限时 75% 折扣，有效期到 2026-05-31 15:59 UTC；该时间之后 TUI 成本估算会回退到 Pro 基础价格。

Note

关于 DeepSeek-V4-Pro 的最新定价信息，请参阅官方 DeepSeek 定价页面，请注意目前可享受 75% 的折扣，该优惠有效期至 2026 年 5 月 31 日 23:59（北京时间）。此外，README 文档中所列出的所有价格，均与官方发布的数值保持一致。

创建和安装技能

DeepSeek TUI 从工作区目录（.agents/skills → skills → .opencode/skills → .claude/skills）和全局 ~/.deepseek/skills 发现技能。每个技能是一个包含 SKILL.md 的目录：

~/.deepseek/skills/my-skill/
└── SKILL.md

需要 YAML frontmatter：

---
name: my-skill
description: 当 DeepSeek 需要遵循我的自定义工作流时使用这个技能。
---

# My Skill
这里写给智能体的指令。

常用命令：/skills（列出）、/skill <name>（激活）、/skill new（创建）、/skill install github:<owner>/<repo>（社区）、/skill update / uninstall / trust。社区技能直接从 GitHub 安装，无需后端服务。已安装技能在模型可见的会话上下文里列出；当任务匹配技能描述时，智能体可通过 load_skill 工具自动读取对应的 SKILL.md。

文档

文档	主题
ARCHITECTURE.md	代码库内部结构
CONFIGURATION.md	完整配置参考
MODES.md	Plan / Agent / YOLO 模式
MCP.md	Model Context Protocol 集成
RUNTIME_API.md	HTTP/SSE API 服务
INSTALL.md	各平台安装指南
MEMORY.md	用户记忆功能指南
SUBAGENTS.md	子智能体角色分类与生命周期
KEYBINDINGS.md	完整快捷键目录
RELEASE_RUNBOOK.md	发布流程
LOCALIZATION.md	UI 语言矩阵与切换
OPERATIONS_RUNBOOK.md	运维和恢复

完整更新历史：CHANGELOG.md。

致谢

DeepSeek — 感谢 DeepSeek 提供模型与支持，让每一次交互成为可能。
DataWhale — 感谢 DataWhale 的支持，并欢迎我们加入“鲸兄弟”大家庭。
OpenWarp — 感谢 OpenWarp 优先支持 DeepSeek TUI，并一起打磨更好的终端智能体体验。
Open Design — 感谢 Open Design 对面向设计的智能体工作流提供支持与协作。

本项目由不断壮大的贡献者社区共同打造：

merchloubna70-dot — 28 个 PR，涵盖功能、修复和 VS Code 扩展基础架构 (#645–#681)
WyxBUPT-22 — Markdown 表格、粗体/斜体和水平线渲染 (#579)
loongmiaow-pixel — Windows + 中国安装文档 (#578)
20bytes — 用户记忆文档和帮助优化 (#569)
staryxchen — glibc 兼容性预检 (#556)
Vishnu1837 — glibc 兼容性改进 (#565)
shentoumengxin — Shell cwd 边界验证 (#524)
toi500 — Windows 粘贴修复报告
xsstomy — 终端启动重绘报告
melody0709 — 斜杠前缀回车激活报告
lloydzhou 和 jeoor — 压缩成本报告；lloydzhou 还贡献了确定性的环境上下文注入 (#813, #922) 和 KV 前缀缓存稳定化 (#1080)
Agent-Skill-007 — README 清晰化改进 (#685)
woyxiang — Windows 安装文档 (#696)
wangfeng — 价格/折扣信息更新 (#692)
zichen0116 — CODE_OF_CONDUCT.md (#686)
dfwqdyl-ui — 模型 ID 大小写兼容性报告 (#729)
Oliver-ZPLiu — working... 卡死状态 Bug 报告和 Windows 剪贴板兜底修复 (#738, #850)
reidliu41 — 退出后的恢复提示、工作区信任持久化、Ollama provider 支持，以及思考块流式终结修复 (#863, #870, #921, #1078)
xieshutao — 纯 Markdown skill 兜底解析 (#869)
GK012 — npm wrapper 的 --version 兜底 (#885)
y0sif — 直接子智能体完成后唤醒父级 turn loop (#901)
mac119 和 leo119 — deepseek update 命令文档 (#838, #917)
dumbjack / 浩淼的mac — shell 命令空字节安全加固 (#706, #918)
macworkers — fork 完成后显示新 session id (#600, #919)
zero 和 zerx-lab — 通知条件配置和更完整的 OSC 9 通知正文 (#820, #920)
chnjames — @mention 补全缓存、配置恢复优化，以及 Windows UTF-8 shell 输出修复 (#849, #927, #982, #1018)
angziii — 配置安全、异步清理、Docker 加固和命令安全修复 (#822, #824, #827, #831, #833, #835, #837)
elowen53 — UTF-8 解码和确定性测试覆盖 (#825, #840)
wdw8276 — 用于自定义 session 标题的 /rename 命令 (#836)
banqii — .cursor/skills 发现路径支持 (#817)
junskyeed — API 请求动态 max_tokens 计算 (#826)
Hafeez Pizofreude — fetch_url 的 SSRF 保护和 Star History 图表
Unic (YuniqueUnic) — 基于 schema 的配置 UI（TUI + web）
Jason — SSRF 安全加固
axobase001 — 快照孤儿文件清理、npm 安装守卫、会话遥测修复、模型作用域缓存清理、符号链接技能支持，以及 npm 镜像逃生路径指引 (#975, #1032, #1047, #1049, #1052, #1019, #1051, #1056)
MengZ-super — /theme 命令基础和 SSE gzip/brotli 解压支持 (#1057, #1061)
DI-HUO-MING-YI — Plan 模式只读沙箱安全修复 (#1077)
bevis-wong — 粘贴-回车自动提交问题的精确复现 (#1073)
Duducoco 和 AlphaGogoo — 技能斜杠菜单和 /skills 覆盖范围修复 (#1068, #1083)
ArronAI007 — macOS Terminal.app 和 ConHost 窗口大小调整残留修复 (#993)
THINKER-ONLY — OpenRouter 和自定义端点模型 ID 保留 (#1066)
Jefsky — deepseek-cn 官方端点默认值 (#1079, #1084)
wlon — NVIDIA NIM provider API key 优先级诊断 (#1081)

贡献

欢迎提交 pull request——请先查看 CONTRIBUTING.md 并留意开放 issue 中的好入门任务。

本项目与 DeepSeek Inc. 无隶属关系。

许可证

MIT

29 KiB Raw Blame History Unescape Escape

DeepSeek TUI

安装

这是什么？

主要功能

架构说明

子智能体：并发后台执行

快速开始

Auto 模式

Linux ARM64（HarmonyOS 轻薄本、openEuler、Kylin、树莓派、Graviton 等）

中国大陆 / 镜像友好安装

自动模式

Windows (Scoop)

其他模型提供方

v0.8.33 新功能

使用方式

Zed / ACP

常用快捷键

Zed / ACP

模式

配置

切换为中文界面

模型和价格

创建和安装技能

文档

致谢

贡献

许可证

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