deepx-code

DeepSeek 原生终端编程 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。
在这里插入图片描述

✨ 核心特性

  • 🦫 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。

📊 对比 Claude Code

deepx-codeClaude 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。

🚀 快速开始

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>
deepx

3. 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。
MCPTUI 内 /mcp-add 添加，/mcp-list 查看。

🧠 核心机制

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.gobsystem + user + assistant（含 tool_calls、tool results、reasoning_content）重启恢复，LLM 无缝续接
YYYY-MM-DD.jsonluser / 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。

🧭 代码图谱（codegraph）

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。

🧰 工具集

类型工具planautoreview
文件只读Read List Tree Glob Grep✓✓✓
代码图谱CodeGraph✓✓✓
文件写入Write Update✗✓⏳
ShellBash✗✓⏳
联网Search Fetch✓✓✓
记忆Memory✓✓✓
技能LoadSkill✓✓✓
图片OCR✓✓✓
规划Todo CreatePlanLLM 自主调用
升级SwitchModelLLM 自主调用

⏳ = 自动执行，但需人工确认。

⌨️ Slash 命令

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

🛡️ 审核模式

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

📦 Skills 生态

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

🏗️ 架构

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

💰 Token 经济

  • 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

🩹 卸载

# macOS / Linux
rm -f ~/.local/bin/deepx && rm -rf ~/.deepx

# Windows：删除 %LOCALAPPDATA%\Programs\deepx 和 %USERPROFILE%\.deepx

📄 License

MIT © 2026 itmisx

# golang
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