GitHub - annoyc/ds-code: DeepSeek 终端编程智能体 —— 基于 pi-mono 构建的 AI Coding Agent

ds-code

DeepSeek 终端编程智能体 —— 基于 pi-mono 构建的 AI Coding Agent

快速开始 • 核心特性 • 架构概览 • 配置 • 开发指南 • English

这是什么？

dsCode 是一个运行在终端中的 AI 编程智能体。它基于 pi-mono 构建，提供了独立的 dsc 命令行工具，默认使用 DeepSeek V4 系列模型，同时支持多模型切换，并提供成本感知路由、递归语言模型（RLM）、子智能体编排、执行策略引擎等能力。

dsc 会自动配置 DeepSeek 作为默认模型提供商，根据实际使用的模型动态注入身份提示词，并提供中文友好的配置和错误提示。

快速开始

1. 克隆与构建

git clone https://github.com/annoyc/ds-code.git
cd ds-code
npm install --ignore-scripts
npm run build
npm link packages/ds-agent            # 注册 dsc 命令到本地 PATH

2. 配置 API Key

三种方式任选其一：

# 方式 1: 环境变量（推荐）
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-key-here

# 方式 2: 配置文件
mkdir -p ~/.ds/agent
echo '{"apiKey":"sk-your-key-here"}' > ~/.ds/agent/config.json

# 方式 3: 命令行参数
dsc --api-key sk-your-key-here "你的提示词"

获取 API Key: platform.deepseek.com/api_keys

3. 开始使用

dsc                              # 交互式 TUI 模式
dsc "解释这段代码的作用"            # 单次提示
dsc --model deepseek-v4-flash     # 指定模型
dsc --reasoning high "重构这个函数" # 指定推理深度
dsc --mode yolo "添加单元测试"      # 全自动模式（跳过审批）

如果未执行 npm link，可直接运行 node packages/ds-agent/dist/cli.js 替代 dsc。

核心特性

成本感知系统

特性	说明
内置定价引擎	硬编码 DeepSeek V4 Pro/Flash 费率表，支持缓存命中/未命中差异定价，按日期自动切换折扣期与原价
成本追踪器	逐轮 token 使用量与费用记录，支持历史查询与会话累计，默认人民币（CNY）显示
智能路由	基于上下文长度、消息数和工具类型的启发式规则自动选择 Flash 或 Pro 模型，按操作模式动态调整推理深度

递归语言模型 - RLM

特性	说明
RLM Bridge	处理超长上下文：将大文件内容委托给轻量子模型（默认 `deepseek-v4-flash`）分析，避免消耗父模型上下文窗口
批量查询	支持 `llm_query_batched`，一次性提交多个分析任务并行处理
Python REPL 集成 (实验性)	可选功能：通过设置 `RLM_PYTHON_SCRIPT` 环境变量启用 Python 侧车进程，经 JSON-RPC 协议扩展分析能力。需自行提供 Python 入口脚本
递归深度控制	可配置最大递归深度（默认 1），防止无限递归消耗

子智能体编排

特性	说明
角色类型	7 种预定义角色：`general` / `explore` / `plan` / `review` / `implementer` / `verifier` / `custom`
并发控制	最多 20 个并发子智能体，带资源租约避免文件写冲突
结构化输出	通过系统提示词约束 Summary / Evidence / Changes / Risks / Blockers 格式（prompt-based，非 JSON Schema 校验）
持久化	子智能体状态可序列化到 JSON，支持会话恢复
工具集	`agent_spawn` / `agent_wait` / `agent_message` / `agent_cancel` / `agent_list`

执行策略引擎

特性	说明
分层规则	三层策略叠加：`builtinDefault` < `agent` < `user`，拒绝规则优先
命令参数感知	内置 150+ 条命令的子命令表（如 `git status` vs `git push --force`），精确到子命令级别的策略匹配
安全默认值	只读命令（`ls`、`cat`、`git log`）默认信任，危险命令（`rm -rf`、`git push --force`）默认拒绝
审批流	未知命令触发审批请求，可附带信任修正建议

LSP 诊断集成

特性	说明
文件编辑诊断	文件写入/编辑后通过扩展钩子获取语言服务器的错误/警告信息（需在配置中启用 `lspEnabled`）
多语言支持	内置 `typescript-language-server`、`pyright`、`rust-analyzer` 配置
错误追加	编辑操作产生的诊断错误会追加到工具结果中，供模型在下一轮参考并修复

韧性会话

特性	说明
Side-Git 快照	每轮对话前自动创建 `git stash` 快照（上限 50 个），不影响项目仓库
快照回滚	支持按 `turnId` 恢复到任意历史状态（斜杠命令 `/snapshot-list`、`/snapshot-restore`）
压缩建议器	基于缓存命中率和上下文利用率提供压缩建议（`CompactionAdvice`），由宿主决定是否执行压缩

继承自 pi-mono

所有 pi-mono 的核心能力均完整保留：

文件读写、代码编辑、Bash 命令执行
交互式 TUI / JSON / RPC 三种运行模式
会话保存与恢复
扩展系统（extensions / skills / themes）
多模型支持与 Ctrl+P 模型切换
项目上下文文件（AGENTS.md）自动加载

架构概览

dsCode/
├── packages/
│   ├── ai/              @mariozechner/pi-ai          # 统一多模型 LLM API
│   ├── agent/           @mariozechner/pi-agent-core   # Agent 运行时（工具调用、状态管理）
│   ├── coding-agent/    @mariozechner/pi-coding-agent # 编程 Agent CLI（pi 命令）
│   ├── tui/             @mariozechner/pi-tui          # 终端 UI 库（差分渲染）
│   ├── web-ui/          @mariozechner/pi-web-ui       # AI 聊天 Web UI 组件
│   ├── ds-core/         @deepseek/ds-core             # DeepSeek 核心库（定价/RLM/子智能体/策略/LSP/会话）
│   └── ds-agent/        @deepseek/ds-agent            # dsc CLI 入口
└── ...

调用链路：

dsc CLI → 参数转换 + 身份提示词注入 + API Key 检测
        → pi-coding-agent main()
        → 模型解析 → DeepSeek V4 Pro/Flash
        → Agent Loop（工具调用 → 审批 → 执行 → 反馈）
        → TUI 渲染 / JSON 输出 / RPC 服务

运行模式

模式	触发方式	行为
Plan	`--mode plan`	只读模式 —— 只能读取文件和搜索，不做任何修改
Agent	默认	交互模式 —— 写操作需要用户审批
YOLO	`--mode yolo`	全自动模式 —— 所有操作自动执行，适合可信工作区

配置

配置文件

配置文件位于 ~/.ds/agent/config.json：

{
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "reasoningEffort": "medium",
  "mode": "agent",
  "autoModel": true,
  "autoReasoning": true,
  "costCurrency": "cny",
  "lspEnabled": false,
  "apiKey": "sk-your-key-here",
  "execPolicy": {
    "trustedPrefixes": ["npm test", "cargo build"],
    "deniedPrefixes": ["rm -rf /"]
  }
}

环境变量

变量	说明
`DEEPSEEK_API_KEY`	DeepSeek API 密钥
`DS_MODEL`	默认模型（覆盖配置文件）
`DS_REASONING_EFFORT`	默认推理深度：`off` / `low` / `medium` / `high` / `max`
`DS_MODE`	默认模式：`plan` / `agent` / `yolo`
`DS_DEBUG`	设为 `1` 输出调试信息（显示传递给 pi 的参数）

命令行参数

dsc [选项] [提示词]

选项：
  --mode <plan|agent|yolo>    执行模式（默认: agent）
  --model <model>             模型名称（默认: deepseek-v4-pro）
  --reasoning <effort>        推理深度: off|low|medium|high|max
  --api-key <key>             DeepSeek API Key
  --json                      JSON 输出模式
  --rpc                       RPC 服务模式
  -v, --version               显示版本
  -h, --help                  显示帮助

模型与定价

模型	上下文窗口	输入（缓存命中）	输入（缓存未命中）	输出
`deepseek-v4-pro`	1M tokens	¥0.025/M	¥3.0/M	¥6.0/M
`deepseek-v4-flash`	1M tokens	¥0.020/M	¥1.0/M	¥2.0/M

V4 Pro 目前享受 75% 限时折扣，有效期至 2026 年 5 月 31 日 15:59 UTC。最新价格请查阅 DeepSeek 官方定价页。

包一览

包名	npm 包名	说明
ds-agent	`@deepseek/ds-agent`	`dsc` 命令行入口，参数转换与 DeepSeek 配置
ds-core	`@deepseek/ds-core`	DeepSeek 核心库：定价、路由、RLM、子智能体、策略、LSP、会话
ai	`@mariozechner/pi-ai`	统一多模型 LLM API（OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等）
agent	`@mariozechner/pi-agent-core`	Agent 运行时：传输抽象、工具调用、状态管理
coding-agent	`@mariozechner/pi-coding-agent`	交互式编程 Agent CLI
tui	`@mariozechner/pi-tui`	终端 UI 库（差分渲染）
web-ui	`@mariozechner/pi-web-ui`	可复用的 AI 聊天 Web UI 组件

开发指南

环境要求

Node.js >= 20.0.0
npm >= 9

构建

npm install --ignore-scripts   # 安装依赖（跳过原生编译）
npm run build                  # 按依赖顺序构建所有包

构建顺序：tui → ai → agent → coding-agent → ds-core → ds-agent

单独构建某个包

cd packages/ds-core && npm run build
cd packages/ds-agent && npm run build

检查

npm run check    # Lint + 格式化 + 类型检查（需要先 build）

从源码运行

# 交互模式
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx npx dsc

# 调试模式（显示传递给 pi 的参数）
DS_DEBUG=1 DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx npx dsc --print "hello"

已知限制

RLM Python REPL 需要用户自行提供 Python 入口脚本并设置 RLM_PYTHON_SCRIPT 环境变量，否则该功能不可用
子智能体执行 由宿主（pi-coding-agent）注入实际运行逻辑，ds-core 仅提供编排框架
智能路由分类器 在首次判定复杂度时会向 DeepSeek API 发送轻量请求（超时 3s），无网络环境下降级为默认模型
LSP 诊断 依赖本地安装对应的语言服务器二进制文件（如 typescript-language-server），未安装时优雅降级
定价数据 硬编码于 ds-core，DeepSeek 官方调价后需手动更新

路线图

~~ds-core 能力全面集成到 dsc CLI（定价仪表盘、RLM 工具、子智能体命令）~~ 已完成
~~缓存感知压缩建议器~~ 已完成（提供压缩时机建议，实际压缩由宿主执行）
~~Auto Mode：自动选择 Flash/Pro + 推理深度~~ 已完成（启发式路由 + autoReasoning 动态调整）
RLM Python 入口脚本（内置默认脚本，无需手动配置 RLM_PYTHON_SCRIPT）
前缀缓存控制优化

致谢

本项目基于 pi-mono 构建，感谢 @badlogic 及所有 pi-mono 贡献者的出色工作。

参考项目：DeepSeek-TUI

许可证

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 9 Commits
packages		packages
scripts		scripts
.gitignore		.gitignore
AGENTS.md		AGENTS.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
LICENSE		LICENSE
README.en.md		README.en.md
README.md		README.md
biome.json		biome.json
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
pnpm-lock.yaml		pnpm-lock.yaml
tsconfig.base.json		tsconfig.base.json
tsconfig.json		tsconfig.json

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

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2. 配置 API Key

3. 开始使用

核心特性

成本感知系统

递归语言模型 - RLM

子智能体编排

执行策略引擎

LSP 诊断集成

韧性会话

继承自 pi-mono

架构概览

运行模式

配置

配置文件

环境变量

命令行参数

模型与定价

包一览

开发指南

环境要求

构建

单独构建某个包

检查

从源码运行

已知限制

路线图

致谢

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