DeepSeek 原生、兼容 OpenAI 接口的终端编程 Agent（已支持小米 MiMo）—— 单二进制、缓存友好、内置代码图谱与本地 OCR
Tip
⚡ 长会话实测 prompt-cache 命中 ~99%（真实 session：41,591 tokens 中 41,472 命中）。DeepSeek 对命中缓存的输入按未命中价的几十分之一计费（官方定价），长跑几乎不为重复的上下文重复付费。
- 🦫 单一 Go 二进制 —— 无 Node / Python 运行时，
curl一行装，macOS / Linux / Windows 全覆盖。 - 💰 缓存友好，长会话省钱 —— 围绕 DeepSeek 前缀缓存设计，实测 ~99% 命中；本地关键词路由零延迟、零 token 起手。
- 🧭 内置代码图谱（codegraph） —— 符号级跳定义 / 找调用 / 接口实现 / 影响面分析，Go 经
go/types精确解析，替代满仓库 grep。 - 👀 本地图片 OCR（PaddleOCR） —— 离线读图，丢一张截图就能识别其中文字，不依赖多模态 API。
- 🧠 双模型自动路由 —— flash 起手省钱，复杂任务自动升 pro；也可用
/model flash|pro锁定模型、/auto/plan/review切模式。 - 🗂️ 顺序 Todo + 并发 Plan DAG —— 多步任务用可见待办清单逐步勾选；可并行的独立子任务拆成 DAG 派并发子 agent。
- 💾 无损会话持久化 —— gob 完整保留
tool_calls/tool results/reasoning_content，重启无缝续接；超窗自动分层压缩。 - 🔌 MCP + Skill 生态 —— 原生 MCP；兼容 Claude 的 skill 目录，已有 skill 直接复用。
- 🛡️ 审核模式 —— 写文件 / 执行 Shell 默认需人工确认，安全可控。
| deepx-code | Claude Code | |
|---|---|---|
| 分发 | Go 单二进制，curl 一行装 |
Node（npm） |
| 开源 | ✅ MIT | ❌ 闭源 |
| 模型 | DeepSeek / 小米 MiMo（OpenAI 兼容，配置时选供应商，flash/pro 自动路由） | Anthropic Claude |
| 成本 | 长会话 ~99% 缓存命中，几乎不为重复上下文付费 | 订阅 / 按 Claude API 用量 |
| 内置代码图谱 | ✅ codegraph（Go 走 go/types 精确） |
❌（靠 grep / 搜索） |
| 本地 · 离线 OCR | ✅ PaddleOCR | ❌（图片走云端多模态） |
| MCP | ✅ | ✅ |
| Skill 生态 | ✅（兼容 Claude skill 目录） | ✅ |
Note
这张表不比模型质量本身；deepx-code 的取舍是 成本、开源、单二进制、内置代码图谱与离线 OCR。
1. 安装
# macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/itmisx/deepx-code/main/scripts/install.sh | bash
# Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/itmisx/deepx-code/main/scripts/install.ps1 | iex安装到 ~/.local/bin/deepx，随时用 deepx upgrade 升级。
2. 进入项目并启动
cd <你的项目目录>
deepx3. 配置
| 项目 | 怎么做 |
|---|---|
| 供应商 & Key | 首次启动弹出向导：用 ←/→ 选模型供应商（DeepSeek / 小米 MiMo），再填对应 API Key，持久化到 ~/.deepx/model.yaml。各供应商已预置 flash/pro 默认模型与 1M 上下文（DeepSeek deepseek-v4-flash / -pro，MiMo mimo-v2.5 / -pro）。也可 /config 重配。 |
| 手动覆盖 | 可直接编辑 ~/.deepx/model.yaml，按 role（flash/pro）覆盖 base_url / model / api_key / max_tokens / context_window；flash 与 pro 也可指向不同供应商。 |
| Skill | 放到 <工作区>/.deepx/skills/，或复用 ~/.claude/skills/ 等已有目录。 |
| MCP | TUI 内 /mcp-add 添加，/mcp-list 查看。 |
模型路由（本地，零延迟，零 token）
用户消息发来时，deepx 在本地做关键词匹配 + 长度判定，瞬间决定起手模型，不额外消耗任何 LLM token：
消息含 "重构 / refactor / architecture / 调试 …" → 直接升 pro
消息长度 < 100 字符 → flash
消息长度 > 500 字符 → pro
覆盖中（简 / 繁）/ 英 / 日 / 韩五种语言。本轮中如遇复杂推理，模型还可主动 SwitchModel 升到 pro。
会话持久化（gob 二进制，无损续接）
~/.deepx/sessions/<sha1(workspace)[:16]>/
├── meta.json # 工作区元信息
├── state.json # 压缩状态 + 用量快照
├── YYYY-MM-DD.jsonl # 文本日志（Memory 搜索用）
└── history.gob # 二进制完整历史
| 格式 | 存储内容 | 用途 |
|---|---|---|
history.gob |
system + user + assistant（含 tool_calls、tool results、reasoning_content） |
重启恢复，LLM 无缝续接 |
YYYY-MM-DD.jsonl |
user / assistant 纯文本 | Memory 工具搜索 |
重启优先加载 gob，失败回退 JSONL。system prompt 因升级 / skill 变化而变动时，gob 恢复时自动原地替换为当前版本（保持缓存前缀一致）。
会话压缩（分层 + 摘要合并）
长对话超出上下文窗口 70% 时自动触发：尾部分层保留约 20K token，旧内容由 LLM 压成连贯摘要并合并已有摘要。压缩后同步更新 gob，重启一致。
任务规划：Todo（顺序）vs Plan DAG（并发）
- Todo —— 多步、强顺序、强上下文的任务（如从零搭一个应用）：模型用可见待办清单列出步骤、逐项勾选，自己一步步执行，给你实时进度。
- CreatePlan（Plan DAG） —— 真正可并行、彼此独立的扇出任务：拆成 DAG，按依赖关系派并发子 agent，每个节点独立选 flash / pro，最后汇总。
CreatePlan
├─ plan-1: Read (flash) ─────┐
├─ plan-2: Read (flash) ─────┤
├─ plan-3: Grep (flash) ─────┤
└─ plan-4: Write (pro) ─────┘ depends_on: [1,2,3]
本地 OCR（补齐读图能力）
粘贴图片或给出图片路径 → LLM 通过 OCR 工具（PaddleOCR PP-OCRv5）识别其中文字。首次自动下载 OCR 模型（~37MB）与 ONNX runtime，之后离线、秒级响应。让你不依赖多模态 API 也能让 agent「看懂」报错截图 / UI 稿。
内置符号图谱引擎，模型直接做符号级导航 + 调用关系查询，代替满仓库 grep + 一个个翻文件。
操作速查表（12 个 op）
| op | 用途 | 必填参数 | 说明 |
|---|---|---|---|
def |
符号定义在哪 | name |
函数 / 类型 / 方法 / 变量的定义位置 |
refs |
谁用到了某符号 | name |
全部引用（定义 + 调用 + 取值） |
symbols |
按名模糊搜索符号 | name(可选), kind(可选) |
kind: func/method/type/var/const/field |
outline |
一个文件有哪些符号 | path |
文件大纲 |
imports |
文件 import 了哪些包 | path |
依赖概览 |
callers |
谁调用了某函数 | name |
改函数时查影响面，Go 隐式接口也覆盖 |
callees |
某函数调用了哪些 | name |
理解函数内部实现流程 |
implementers |
谁实现了某接口 | name |
对 Go 隐式接口精确到符号级，grep 查不出 |
subtypes |
谁继承 / 嵌入某类型 | name |
子类型追踪 |
supertypes |
某类型派生自什么 | name |
父类型 / 嵌入接口 |
impact |
改某符号牵连哪些下游 | name, depth(默认 3) |
传递闭包，blast radius 分析 |
reindex |
强制重建索引 | — | 缓存异常时手动触发 |
覆盖语言：Go（stdlib 精确解析）+ TypeScript / JavaScript / Python / Java / Rust / C / C++ / C# / Ruby / PHP / Kotlin / Swift / Scala / Dart / Vue / Svelte。
工作机制：启动后台 Prewarm 建索引（状态栏 loading → ready）；文件被 Write/Update 后标 stale，下次查询增量重建；结果按 文件:行（含签名 / 调用方）展示并自动分页。
| 类型 | 工具 | plan | auto | review |
|---|---|---|---|---|
| 文件只读 | Read List Tree Glob Grep |
✓ | ✓ | ✓ |
| 代码图谱 | CodeGraph |
✓ | ✓ | ✓ |
| 文件写入 | Write Update |
✗ | ✓ | ⏳ |
| Shell | Bash |
✗ | ✓ | ⏳ |
| 联网 | Search Fetch |
✓ | ✓ | ✓ |
| 记忆 | Memory |
✓ | ✓ | ✓ |
| 技能 | LoadSkill |
✓ | ✓ | ✓ |
| 图片 | OCR |
✓ | ✓ | ✓ |
| 规划 | Todo CreatePlan |
LLM 自主调用 | ||
| 升级 | SwitchModel |
LLM 自主调用 |
⏳ = 自动执行，但需人工确认。
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/plan /auto /review |
切换模式（只读 / 全自动 / 审核） |
/model |
弹窗选择模型（auto 按任务路由 / flash / pro 定死）；也可 /model flash 直接指定 |
/compact |
手动压缩会话以节省上下文 |
/lang |
切换界面语言（中 / 英） |
/mcp-list /mcp-add /mcp-delete |
管理 MCP server |
/skills /config /mode |
列出 skill / 重配 key / 查看模式 |
/help |
帮助 |
| 模式 | Write / Update / Bash | 其余工具 | 切换命令 |
|---|---|---|---|
review（默认） |
人工 YES/NO 确认 | 自动执行 | /review |
auto |
自动执行 | 自动执行 | /auto |
plan |
禁用 | 自动执行 | /plan |
workspace 级 <wd>/.deepx/skills/
global 级 ~/.agents/skills/ → ~/.claude/skills/ → ~/.deepx/skills/
- workspace 级可
git add共享给团队 - global 兼容 Claude Code 生态，已有 skill 直接复用
展开数据流
单轮对话:
用户输入
↓
RouteByKeyword (本地) ─► flash 或 pro
↓
StartStream (主循环)
├─ 直接答
├─ 调工具 → review 拦截写/Shell → 执行 → 结果回灌 → 继续
├─ Todo → 可见待办清单(主 agent 自己逐步执行)
├─ SwitchModel → 升 pro
└─ CreatePlan → DAG scheduler → 子 agent 并发 → 汇总
会话持久化:
HistoryUpdateMsg → SaveGob (history.gob, 完整 fidelity)
StreamDoneMsg → Append JSONL (纯文本, Memory 搜索)
重启 → LoadGob (优先) / JSONL (回退)
会话压缩:
tokens ≥ ctxWindow × 70% → runCompression (异步)
→ 尾部分层保留 ~20K token → LLM 合并新旧摘要 → 更新 gob + state.json
目录结构
deepx/
├── main.go
├── agent/ StartStream 工具循环 + 路由 + DAG 调度 + 子 agent
├── config/ ~/.deepx/model.yaml 读写
├── session/ gob 持久化 + JSONL 日志 + 会话压缩状态
├── tools/ 全部工具实现（读写 / 搜索 / OCR / Memory / Skill / Plan / CodeGraph）
├── codegraph/ 代码图谱：跳定义 / 找调用 / 继承实现 / 影响面
├── skill/ 多路径 skill 发现与加载
├── ocr/ PaddleOCR 包装（ONNX Runtime）
├── tui/ bubbletea TUI（输入 / 渲染 / 剪贴板 / 选中 / 仪表盘）
└── scripts/ 安装脚本
- 路由零 token：纯本地关键词，不发 LLM 调用
- 工具不预注入：
Memory/LoadSkill只在调用时才进 context - system prompt 极简：仅跨工具规约 + workspace，工具触发条件在各自 description 里
- DeepSeek KV cache 友好：tools 数组不随模式 / 角色变化；system prompt gob 恢复时版本感知
- 代码图谱替代盲搜：从根上减少 read / glob / grep 的 token 浪费
# macOS / Linux
rm -f ~/.local/bin/deepx && rm -rf ~/.deepx
# Windows：删除 %LOCALAPPDATA%\Programs\deepx 和 %USERPROFILE%\.deepxMIT © 2026 itmisx