同時(shí)，DeepSeek-TUI 也順利沖上了 Github 熱搜第一，成了 AI 圈最火的仔。

借著網(wǎng)友們鋪好的東風(fēng)，前排吃瓜的差評(píng)君坐不住了。這不就順著網(wǎng)線，在 Stanley 和他的朋友們社群的幫助下，加到了 Hunter 本人，準(zhǔn)備直接套套近乎。

而這一聊下來(lái)，差評(píng)君發(fā)現(xiàn) DeepSeek-TUI 的爆火，可能并不是中國(guó)網(wǎng)友推動(dòng)下的偶然。它的背后，是個(gè)帶著一腔熱血，正在用 AI改寫夢(mèng)想與命運(yùn)的普通人。

和現(xiàn)在很多 Vibe Coding 開發(fā)者一樣，Hunter 并不是科班出身。

“ 我有兩個(gè)音樂學(xué)位和一個(gè) MBA，目前在法學(xué)院上學(xué)，但我就是突然對(duì) Agent 和 Vibe coding 產(chǎn)生了極大的興趣?！?Hunter 本人非常熱情健談，不止給差評(píng)君解釋了很多技術(shù)細(xì)節(jié)，也說了不少開發(fā)故事。

別看老哥編程不是專業(yè)的，項(xiàng)目經(jīng)歷那是相當(dāng)豐富。在這個(gè)項(xiàng)目以前，他給 MiniMax 和英偉達(dá) Nemotron 也做過類似的 Agent 工具；還調(diào)教過大模型的辯證思考能力；更離譜的，Hunter 甚至嘗試把一些科研生肉，從論文變成大伙兒都能用的工具。。。

所以，有了這么多工程經(jīng)驗(yàn)積累，DeepSeek-TUI 一經(jīng)推出，品質(zhì)有保障，大部分開發(fā)者對(duì)它的評(píng)價(jià)都不錯(cuò)。

界面清晰美觀，使用流暢，疊加省錢 buff，甚至有人用它解決了 Claude Code 都沒能解決的問題，還有人說它比 Claude Code 的輸出準(zhǔn)確率更高。

差評(píng)君也前去簡(jiǎn)單試用了一下，感覺確實(shí)挺好。

DeepSeek-TUI 會(huì)實(shí)時(shí)記錄任務(wù)執(zhí)行時(shí)長(zhǎng)、上下文消耗、緩存命中率、token 使用總價(jià)等等，有種一切盡在掌握的安心感。

尤其在大型編程項(xiàng)目里，DeepSeek-TUI 表現(xiàn)相當(dāng)穩(wěn)定。比如差評(píng)君讓它評(píng)價(jià)一下自己基于開源項(xiàng)目做的，訓(xùn)練機(jī)器人走路的幾十萬(wàn)行大項(xiàng)目。

因?yàn)槭浅墒煸创a的二次開發(fā)，DeepSeek-TUI 一邊夸了原項(xiàng)目結(jié)構(gòu)清晰，模塊劃分合理，一邊點(diǎn)名差評(píng)君自搓的部分有點(diǎn)代碼質(zhì)量問題。。。

有錯(cuò)就改，到了修復(fù)漏洞這一步，差評(píng)君也讓 DeepSeek-TUI 直接上手試了試。

雖然咱沒法做多嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膲毫y(cè)試，但它一口氣修了 7 個(gè) bug，改完了不僅沒多出 14 個(gè)新 bug，甚至還能正常跑！

就憑這，在差評(píng)君這兒絕對(duì)算它完美通關(guān)了。

而 DeepSeek-TUI 之所以能表現(xiàn)得這么好，Hunter 表示，是因?yàn)樗龅倪h(yuǎn)遠(yuǎn)不止套殼那么簡(jiǎn)單，還專門圍繞 DeepSeek V4 做了不少適配。

比如，DeepSeek-TUI 引入了 DeepSeek V4 的填空神技（Fill in Middle），讓模型寫代碼的時(shí)候不用從頭讀到尾，直接在中間缺啥補(bǔ)啥，這個(gè)功能對(duì)修改已有 bug 尤其好用。

另外，利用 Chat Completions API，還可以把 DeepSeek V4 的長(zhǎng)上下文和提示詞緩存利用到極致。這樣來(lái)個(gè)大任務(wù)，Agent 就能把之前看過的信息全記在腦子里，能讓結(jié)果更準(zhǔn)確，也更省 token。

Hunter 還提到，DeepSeek V4 有個(gè)很有意思的特點(diǎn)：上下文堆得越充分，它越容易進(jìn)入超神狀態(tài)。而對(duì)于幾十上百萬(wàn)行代碼的大工程來(lái)說，給足用戶空間喂知識(shí)，讓模型先看懂，后上手，可能遠(yuǎn)比 AI 一上來(lái)狂寫新 bug 更重要。

不得不說，在實(shí)際使用中，差評(píng)君感覺 DeepSeek-TUI 和 Claude Code、Codex 的體驗(yàn)很接近，用起來(lái)非常舒適。

但做得太好，有時(shí)候也是一種麻煩。

可能是因?yàn)?DeepSeek-TUI 真有點(diǎn)東西，差評(píng)君看到社交媒體上，不少人在懷疑它是不是 Claude Code 源碼泄露的產(chǎn)物。

對(duì)于這一點(diǎn)，Hunter 予以了堅(jiān)決的否認(rèn)。

“DeepSeek-TUI 早在 1 月就已經(jīng)開始開發(fā)，主要基于我做過的 MiniMax 和 NeMoCode 項(xiàng)目，并沒有使用 Claude Code 泄露代碼。雖然我也出于好奇看過其中的記憶系統(tǒng)設(shè)計(jì)，但 DeepSeek-TUI 的主要參考對(duì)象其實(shí)是 Codex?！?/span>

說了這么多，難道 DeepSeek-TUI 就沒什么缺點(diǎn)嗎？

當(dāng)然有。大伙兒反映最嚴(yán)重的問題之一，是 DeepSeek-TUI 的緩存命中率要比 Claude Code 低很多。

啥叫緩存命中率呢？簡(jiǎn)單來(lái)說，就是大模型思考過的東西，會(huì)被整理好放進(jìn)緩存，下次問相關(guān)問題，就可以從倉(cāng)庫(kù)里面回手掏。能掏到的有用歷史信息越多，越節(jié)省重新思考的 token，命中率越高。

有網(wǎng)友在完全相同的任務(wù)場(chǎng)景下，對(duì) DeepSeek-TUI 和 Claude Code 進(jìn)行了橫向?qū)Ρ葴y(cè)試，發(fā)現(xiàn)前者的緩存命中率只有 50.8%，而 Claude Code 能達(dá)到 94.3%。

來(lái)源：小紅書 @一概不知道

針對(duì)這個(gè)問題，Hunter 羞澀地嘿嘿一笑，“ 確實(shí)是我的鍋。”

“ 當(dāng)我聽說 DeepSeek V4 可能會(huì)有 100 萬(wàn)上下文窗口的時(shí)候，我就對(duì)一個(gè)問題很感興趣：一個(gè)模型雖然有這么長(zhǎng)的上下文窗口，但到多少上下文之后，它的表現(xiàn)可能會(huì)開始下降？

所以我當(dāng)時(shí)靈機(jī)一動(dòng)，做了個(gè)上下文容量調(diào)節(jié)系統(tǒng)。大概是每隔 128K token，它就會(huì)讓模型重新思考。

對(duì)我來(lái)說，有時(shí)候結(jié)果確實(shí)變好了。但對(duì)用戶來(lái)說，就得花更多錢了。。?！?/span>

不過大伙兒別擔(dān)心，目前 Hunter 已經(jīng)修復(fù)了這個(gè) bug。但可能因?yàn)樘崾驹~語(yǔ)言不同，微信群里，大家依然達(dá)不到他自測(cè) 90% 那么好的效果，后續(xù)還要繼續(xù)靠社區(qū)反饋打磨。

直到現(xiàn)在，DeepSeek-TUI 的熱度依然居高不下。五一后短短幾天，GitHub 又暴漲上萬(wàn)顆星，可以說是徹底出圈了。

DeepSeek-TUI 也被官方翻牌，成了 DeepSeek 的推薦 Agent 之一。

對(duì) Hunter 來(lái)說，這一切就像做夢(mèng)一樣。他自稱只是一個(gè)敲字的人，和所有美國(guó)人一樣在去年 1 月認(rèn)識(shí) DeepSeek，卻在一夜之間成了 “ 鯨魚兄弟 ”，創(chuàng)造了一個(gè)符號(hào)象征。

時(shí)至今日，差評(píng)君還經(jīng)常在交流群里看到 Hunter 的身影。他在群里非?；钴S，雖然語(yǔ)言不盡相通，也能和大家無(wú)痛交流模型使用經(jīng)驗(yàn)，各種技術(shù)。

而隨著中國(guó)開發(fā)者們不斷涌入項(xiàng)目，他們也為 DeepSeek-TUI 帶來(lái)了新的活力。每天睜眼就要面對(duì)幾十個(gè)新 issue，Hunter 一邊填坑，一邊也有種作品被關(guān)注到的幸福。

說起中美開發(fā)者社區(qū)有沒有什么差異，Hunter 表示其實(shí)在一些熱門模型的評(píng)價(jià)和看法，技術(shù)細(xì)節(jié)的討論上，兩者很相似。

“ 但在美國(guó)開發(fā)者社區(qū)，有一個(gè)比較熱門的概念，叫做超級(jí)工程師，也就是那些消耗最多 token 的人。很多時(shí)候我想，那也許就是我。”

談到未來(lái)的***，Hunter 依然充滿***。他想把 DeepSeek-TUI 從一個(gè)終端編程 Agent，升級(jí)成桌面端、移動(dòng)端，***都能用的 AI 工作臺(tái)；通過 Flash / Pro 模型調(diào)度降低使用成本；除此之外，他還想探索更科幻的人機(jī)交互，用眼動(dòng)和頭動(dòng)來(lái)控制電腦。

實(shí)際上，Hunter 是一個(gè)專業(yè)，又不專業(yè)的開發(fā)者。甚至到現(xiàn)在，他也搞不懂為什么 DeepSeek-TUI 在一些場(chǎng)景下會(huì)表現(xiàn)得那么好。項(xiàng)目里用的一些技術(shù)，他也是第一次接觸學(xué)習(xí)。

但這不妨礙他從一個(gè)八竿子打不著的外行，變成全球爆款開源項(xiàng)目的創(chuàng)作者。

從某種程度上，Hunter 印證了，這的確是一個(gè)任何人都可以憑借創(chuàng)意和熱情，實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想的年代。

（*再次衷心感謝 Hunter Bown、Stanley 和他的朋友們社群提供的幫助?。?/span>

撰文：莫莫莫甜甜

編輯：江江 & 面線

美編：煥妍

圖片、資料來(lái)源：

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