DeepSeek का अपना विशेष कोडिंग एजेंट भी है। नाम सरल और अपरिष्कृत है, जिसे डीपसीक-टीयूआई कहा जाता है। लेखक खुद को डीपसीक उत्साही कहता है जो "व्हेल का भाई" है। अभी, इस परियोजना के लिए सितारों की संख्या अचानक तेजी से बढ़ने लगी, 2.3k तक पहुंच गई, और यह GitHub हॉट सूची में भी दिखाई दी।


यह रस्ट भाषा में लिखा गया एक TUI प्रोग्रामिंग टूल है। यह क्लाउड कोड की तरह टर्मिनल में चलता है, लेकिन इसे विशेष रूप से डीपसीक के लिए अनुकूलित और अनुकूलित किया गया है।

घरेलू नेटिज़न्स के बीच अपने काम को बढ़ावा देने के लिए, लेखक हंटर बोउन ने प्रचारात्मक ट्वीट्स का चीनी में अनुवाद करने के लिए विशेष रूप से डीपसीक का उपयोग किया।


जब DeepSeek -After TUI GitHub पर अपनी इच्छानुसार लोकप्रिय हो गया, तो हंटर ने एक तस्वीर पोस्ट की और स्पष्ट रूप से कहा कि ये उनके जीवन के सबसे अजीब दो दिन थे, और उन्होंने इसके प्रति अपना आभार व्यक्त किया। चीनी में "व्हेल ब्रदर्स"।


“DeepSeek Edition Claude Code”

DeepSeek-TUI एक प्रोग्रामिंग एजेंट है जो टर्मिनल में रहता है। इसे और अधिक सरलता से समझने के लिए, यह "क्लाउड कोड का डीपसीक संस्करण" है।

इसकी शुरुआत इस साल जनवरी में अमेरिकी स्वतंत्र डेवलपर हंटर बोउन ने की थी। यह रस्ट भाषा में लिखा गया है और एमआईटी लाइसेंस के तहत खुला स्रोत है। हालाँकि, डीपसीक-वी4 और हंटर के चीनी प्रचार के जारी होने तक यह सुस्त रहा है। इस मई दिवस की छुट्टियों के दौरान इस परियोजना का विस्फोट शुरू हुआ।


जैसे फ़ाइलों को पढ़ना और लिखना, शेल को निष्पादित करना, वेब पेजों को खोजना, गिट को प्रबंधित करना, उप-एजेंटों को शेड्यूल करना, एमसीपी सर्वर से कनेक्ट करना... यह मूल रूप से वह सब कुछ कर सकता है जो क्लाउड कोड कर सकता है, और यह कौशल की स्थापना का भी समर्थन करता है, लेकिन यह इसके पीछे चलने के लिए डीपसीक वी4 का उपयोग करता है।


संपूर्ण टूल, डिज़ाइन तर्क से लेकर कार्यात्मक विवरण तक, डीपसीक की विशेषताओं के इर्द-गिर्द घूमता है।

सबसे सीधी सोच श्रृंखला है।

DeepSeek-TUI मॉडल की तर्क प्रक्रिया को सीधे टर्मिनल पर स्ट्रीम करता है - मॉडल ने समस्या का विश्लेषण कैसे किया, उसने कौन सा रास्ता अपनाया, और क्या उसने बीच में ही अपना मन बदल लिया, सभी वास्तविक समय में दिखाई देते हैं।

फिर संदर्भ है। V4 1 मिलियन टोकन की एक संदर्भ विंडो का समर्थन करता है, जो डिफ़ॉल्ट रूप से प्रोजेक्ट द्वारा पूरी तरह से उपयोग किया जाता है। जटिल कार्यों को शुरू से अंत तक चलाते समय आपको मेमोरी गैप के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है।

जब संदर्भ लगभग पूर्ण हो जाता है, तो TUI स्वचालित रूप से सामग्री को संपीड़ित करेगा, या इसे मैन्युअल रूप से/कॉम्पैक्ट किया जा सकता है।

संपीड़न रणनीति विशेष रूप से डीपसीक के उपसर्ग कैशिंग तंत्र को ध्यान में रखती है - पिछले स्थिर भाग को रखने का प्रयास करें ताकि कैश हिट करना जारी रख सके।

इस TUI में RLM नामक एक डिज़ाइन भी है, और विचार "बहुत डीपसीक" है - चूंकि डीपसीक थोक में उपयोग करने के लिए काफी सस्ता है, यह टूल सीधे इस सुविधा का उपयोग करता है।

आरएलएम मोड में, एक मुख्य मॉडल बैच विश्लेषण या कार्य डिस्सेप्लर के लिए एक साथ चलने के लिए 16 V4 फ़्लैश उप-कार्यों को निर्देशित करता है। फ़्लैश का आउटपुट मूल्य प्रो का लगभग एक-तिहाई है। इसे ऐसे उप-कार्य देकर, जिनमें मजबूत तर्क की आवश्यकता नहीं है, कुल लागत को बहुत कम किया जा सकता है।


मॉडल स्विचिंग को भी विशेष रूप से संभाला गया है। आधिकारिक डीपसीक एपीआई के अलावा, यह NVIDIA NIM, फायरवर्क्स और स्व-होस्टेड SGLang पथों का भी समर्थन करता है।

तीन ऑपरेटिंग मोड हैं:

  • प्लान केवल-पढ़ने के लिए अन्वेषण है, पहले मैं आपको एक प्लान देता हूं;

  • Agent डिफ़ॉल्ट फ़ाइल है, और आपको प्रत्येक टूल कॉल पर सिर हिलाना होगा;

  • YOLO, जैसा कि नाम से पता चलता है, पूरी तरह से स्वचालित है, इसलिए यदि आप बाधित नहीं होना चाहते हैं तो इसे चालू कर दें। सत्रों को सहेजा और पुनर्स्थापित किया जा सकता है, और कार्यक्षेत्र में एक स्वतंत्र Git स्नैपशॉट है। राउंड में वापस रोल करने से मूल गोदाम पर कोई असर नहीं पड़ेगा, इसलिए अगर यह पलट जाए तो आप घबराएं नहीं।


हालाँकि, ध्यान देने वाली बात यह है कि यदि बहुत सारे उप-एजेंट खोले जाते हैं, तो कैश हिट दर की गारंटी देना मुश्किल है।

आपको पता होना चाहिए कि छूटे हुए टोकन की कीमत हिट की कीमत से 10 गुना अधिक है। प्रोजेक्ट इंटरफ़ेस पर राउंड-दर-राउंड लागत डिस्प्ले है। यदि आप एक लंबा सत्र चला रहे हैं तो इस पर ध्यान देने की सिफारिश की जाती है, और जब बिल समाप्त हो जाए तो आश्चर्यचकित न हों।

इंस्टॉलेशन, Linux, macOS, Windows सभी में प्रीकंपाइल्ड बायनेरिज़ हैं, बस npm install -g Deepseek-tui एक कमांड से किया जा सकता है।

इसके अलावा, लेखक ने घरेलू उपयोगकर्ताओं के लिए README दस्तावेज़ का एक विशेष चीनी संस्करण और विशेष कॉन्फ़िगरेशन पथ भी तैयार किया है, जो TUNA कार्गो मिररिंग का समर्थन करता है। रिलीज़ पैकेज को अलीबाबा क्लाउड OSS या Tencent क्लाउड COS पर भी होस्ट किया जा सकता है।

प्रोजेक्ट 19 जनवरी को स्थापित किया गया था। 4 महीने से भी कम समय हो गया है जब इसे v0.8.8 पर पुनरावृत्त किया गया है और 37 संस्करण जारी किए गए हैं। गति धीमी नहीं है.


अपडेट रिकॉर्ड से, इसे मोटे तौर पर कई चरणों में विभाजित किया गया है।

प्रारंभिक संस्करण मुख्य रूप से स्केलेटन - टूल कॉलिंग, सत्र प्रबंधन और बुनियादी Git स्नैपशॉट के निर्माण पर केंद्रित था। एजेंट को चलाना पहली प्राथमिकता है.

v0.7.x चरण ने विवरणों को चमकाना शुरू किया, बहु-भाषा इंटरफ़ेस समर्थन (v0.7.6), टीयूआई संकेत, सहायता पाठ और चीनी और अन्य भाषाओं में स्टेटस बार को जोड़कर स्थानीयकृत किया जाने लगा। यह घरेलू उपयोगकर्ताओं के अनुकूल बनने का भी एक कदम है।

v0.8.x हाल के संस्करणों का मुख्य धुरी है, जो स्थिरता और अनुभव चमकाने पर ध्यान केंद्रित करता है।

  • v0.8.2 विशेष रूप से लंबे सत्रों में फ़ाइल हैंडल लीक को ठीक करता है; रिसाव की समस्या;

  • v0.8.6/v0.8.7 up कई इंटरैक्टिव फ़ंक्शंस जोड़े गए हैं, जिनमें वर्तमान सीमित या सर्वर त्रुटियों की सूचना मिलने पर उलटी गिनती पुनः प्रयास बैनर प्रदर्शित करना, इनपुट इतिहास खोज, और संदेश कतार विज़ुअलाइज़ेशन चलाना शामिल है;

  • v0.8.8 ने इस आधार पर क्लोजर का एक राउंड बनाया है, और साथ ही, Linux ARM64 प्रीकंपाइल्ड बायनेरिज़ को जोड़ा गया है।

समग्र लय को देखते हुए, इस पुनरावृत्ति पथ में गहन सुविधा अद्यतन हैं, लेकिन प्रत्येक संस्करण में मूल रूप से हल करने के लिए स्पष्ट समस्याएं हैं।

"संगीतकार जो विज्ञान से प्यार करता है"

वास्तव में, हंटर हमेशा डीपसीक का एक उत्साही प्रशंसक रहा है। V4 के सामने आने के बाद से उन्होंने इसकी प्रशंसा करते हुए कई ट्वीट भेजे हैं।


साथ ही, उन्हें अन्य चीनी मॉडल भी पसंद हैं और उन्होंने Xiaomi के वन बिलियन टोकन क्रिएटर इंसेंटिव प्रोग्राम में भाग लिया है।


हंटर बोउन का शुरुआती बिंदु वास्तव में संगीत था। वह एक बार एक बैंड कंडक्टर बनने की इच्छा रखते थे।

उन्होंने सबसे पहले उत्तरी टेक्सास विश्वविद्यालय में संगीत की शिक्षा प्राप्त की। स्नातक स्तर की पढ़ाई के बाद, उन्होंने अपनी शिक्षा जारी रखी और दक्षिणी मेथोडिस्ट विश्वविद्यालय से संगीत शिक्षा में मास्टर डिग्री प्राप्त की।


मास्टर डिग्री के साथ स्नातक होने के बाद, हंटर ने अपनी इच्छानुसार तीन साल तक एक बैंड कंडक्टर के रूप में काम किया।


बाद में, उन्होंने डलास में टेक्सास विश्वविद्यालय से एमबीए किया, और फिर अपने पिछले अल्मा मेटर, एसएमयू में लौट आए, और पेटेंट कानून में विशेषज्ञता वाले लॉ स्कूल में प्रवेश किया।


कोडिंग के लिए, यह और भी अधिक "मिडवे मॉन्क" विकल्प है।

लेकिन यह "आधा रास्ता" करियर में बदलाव नहीं है, यह अंततः कई पंक्तियों के एक साथ आने जैसा है।

जब वह स्वर संगीत विज्ञान का अध्ययन कर रहे थे, तो उन्हें "मिसिंग फंडामेंटल" नामक एक अवधारणा का पता चला - मानव कान एक ऐसी पिच का पुनर्निर्माण कर सकता है जो भौतिक रूप से ओवरटोन से मौजूद नहीं है।

बाद में उन्होंने पाया कि यह सीधे तौर पर सूचना सिद्धांत से मेल खाता है। आपको सारी जानकारी स्पष्ट रूप से देने की जरूरत नहीं है, सिस्टम खुद ही इसे पूरा कर देगा।

संगीत से प्राप्त यह अंतर्ज्ञान उनके लिए AI सिस्टम को समझने की कुंजी बन गया।

पिछले साल, उन्होंने शैनन लैब्स नामक अपने लिए एक स्टूडियो की स्थापना की, जिसे "एजीआई युग में अगली बेल लैब्स" के रूप में स्थान दिया गया है।

DeepSeek-TUI उनके लिए कई शोध परियोजनाओं में से एक है। उनके GitHub पर 65 सार्वजनिक रिपॉजिटरी हैं, जिनमें NVIDIA Nemotron के लिए समान टर्मिनल एजेंट NeMoCode, साथ ही MLX कर्नेल टूलकिट आदि शामिल हैं।


शैनन लैब्स के तहत परियोजनाओं का दायरा व्यापक है।

  • हेगेलियन एक द्वंद्वात्मक तर्क इंजन है, जो "थीसिस → एंटीथिसिस → संश्लेषण" के परिपत्र तर्क का पालन करता है;

  • Ale ph एक MCP सर्वर है, जो शून्य टोकन लागत के साथ उच्च क्षमता वाले संदर्भ पर ध्यान केंद्रित करता है;

  • हेलिओसिंगर एआई इंफ्रास्ट्रक्चर से लेकर अंतरिक्ष ध्वनिकी तक फैले सौर पवन डेटा को वास्तविक समय में ध्वनि में परिवर्तित करता है।


उन्होंने तीन सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर (SCU, ड्रिफ्टलॉक, हेगेलियन) और एक हार्डवेयर समाधान भी बनाया (ड्रिफ्टलॉक) क्वायर), उनके विचार में, इन्हें एजीआई युग के लिए बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए एक साथ रखा गया है।

इन दिशाओं को एक साथ रख सकते हैं, और यह उनकी पारिवारिक कहानी से भी संबंधित है।

उनके परदादा, राल्फ बोउन सीनियर, बेल लैब्स में अनुसंधान के उपाध्यक्ष और एक रेडियो अग्रणी थे। अपने खाली समय में, उन्हें घर का बना मोम सिलेंडर बनाना और रिकॉर्ड करने के लिए कार्नेगी हॉल जाना पसंद था।


हंटर को पेटेंट कानून कक्षा में एहसास हुआ कि वह एक ऐसी सड़क ले रहा था जो इस पूर्वज के साथ प्रतिच्छेद करती थी -

उन "विचारों की खोज करने के लिए संगीतकार की धारणा के तरीके को तकनीकी अनुसंधान में लाएं जिन्हें इस पृष्ठभूमि के बिना शोधकर्ताओं के कारण नजरअंदाज कर दिया गया है"।

उन्होंने अपनी निजी वेबसाइट पर अपनी तुलना अपने परदादा से की, "वह एक वैज्ञानिक हैं और संगीत से प्यार करते हैं; मैं एक संगीतकार हूं और विज्ञान से प्यार करता हूं।"


एक और बात

DeepSeek-TUI के योगदानकर्ताओं की सूची में, हम कुछ परिचित छायाएं भी देख सकते हैं।

इसमें क्लाउड, जेमिनी, क्वेन जैसे एआई मॉडल और कर्सर और गिटहब कोपायलट जैसे प्रोग्रामिंग टूल की एक श्रृंखला शामिल है।


विस्तृत रिकॉर्ड से पता चलता है कि अधिकांश कोड सीधे हंटर द्वारा सबमिट किया गया था, और 150 से अधिक कमिट क्लाउड द्वारा किए गए थे। इसके अलावा, कुछ वास्तविक योगदानकर्ताओं ने कम संख्या में प्रतिबद्धताएँ प्रस्तुत कीं।


एक प्रोग्रामर जो आधे रास्ते में भिक्षु बन गया, AI के लिए एक सहायक प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क लिखने के लिए AI-सहायता प्राप्त प्रोग्रामिंग का उपयोग करता है। यह वर्कफ़्लो भी बंद-लूप (मैन्युअल डॉग-हेड) है।

GitHub पता:

https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI