Claude Code 平替来了？DeepSeek-TUI 保姆级安装教程

目录

DeepSeek-TUI 是什么？

准备工作

第一步：安装 Node.js

第二步：安装 CodeWhale

第三步：准备 API Key

方式一：使用 DeepSeek 官方 API

方式二：使用 LinoAPI 接入

第四步：配置 CodeWhale

方式一：配置 DeepSeek 官方 API

方式二：配置 LinoAPI

第五步：创建测试项目

第六步：三种模式怎么选

Plan 模式

Agent 模式

YOLO 模式

第七步：实战：做一个课堂抽签点名网页

CodeWhale适合拿来做什么？

最后总结

最近 Claude Code 确实很火。

能读项目、能改代码、能跑命令，还能一步步帮你修 Bug，用起来很像身边多了一个会写代码的搭子。

但问题也很现实：贵。

尤其是你真的把它当成日常开发工具来用之后，几轮需求分析、几次文件修改、再跑几遍命令，额度消耗得非常快。对很多只是想体验 AI 编程、偶尔修个 Bug、写个小工具的朋友来说，Claude Code 的使用成本确实有点劝退。

那有没有一个更便宜、更适合国内用户上手的选择？

最近我发现了一个开源项目：DeepSeek-TUI（现在已经改名为CodeWhale）。

开源地址：https://github.com/Hmbown/CodeWhale

你可以把它理解成一个跑在终端里的 DeepSeek 编程助手。它不是普通聊天机器人，而是可以进入你的本地项目，帮你读取文件、分析代码、生成修改计划，甚至执行命令和改代码。

换句话说，网页版 DeepSeek 更多是在“告诉你怎么做”，而 DeepSeek-TUI 是真的开始帮你“动手做”。

所以这篇文章，我就从零开始，手把手带大家安装 DeepSeek-TUI，配置 API，跑通第一个 AI 编程任务。尽量写得保姆级一点，就算你之前没怎么折腾过终端，也可以跟着一步一步来。

DeepSeek-TUI 是什么？

简单来说，DeepSeek-TUI 就是一个运行在终端里的 AI 编程助手。

TUI 的意思是 Terminal User Interface，也就是终端界面。它不是网页，也不是传统桌面软件，而是直接在命令行窗口里运行。

如果你用过 Claude Code、Codex CLI 这类工具，会很容易理解它的定位：

它不是单纯和你聊天，而是可以进入你的项目目录，围绕代码文件真正开始工作。

比如它可以帮你做这些事：

• 读取本地项目文件

• 分析项目结构

• 修改代码

• 执行终端命令

• 查看报错信息

• 辅助修 Bug

• 生成网页、小工具、脚本

• 管理多轮任务上下文

这和网页版 DeepSeek 的体验完全不一样。

网页版 DeepSeek 再聪明，本质上还是你把代码复制给它，它给你建议，然后你再复制回项目里。

这个过程大家应该都很熟悉：

复制代码 → 粘贴给 AI → 等回复 → 再复制回来 → 运行报错 → 再复制报错 → 再问一遍。

不是不能用，就是很累。

而 DeepSeek-TUI 的优势在于，它可以直接在你的项目里工作。你只需要告诉它要做什么，它会自己读取相关文件，分析代码结构，然后给出计划，必要时再帮你修改文件、运行命令、继续检查结果。

所以我觉得它最有价值的地方，不是“又多了一个 AI 工具”，而是它终于把 DeepSeek 从“聊天模式”推进到了“工作流模式”。

也就是从：

你问我答

变成：

你给任务，我来推进

这也是为什么很多人会把它称为 Claude Code 的平替。

当然，平替不代表完全一样。

Claude Code 目前在成熟度、稳定性、生态上还是更强，DeepSeek-TUI 也还在快速迭代。但如果你的需求是日常写点代码、改个小工具、分析项目、修一些常见问题，那它已经足够值得一试。

更重要的是，成本确实低很多。

对于普通用户来说，这一点很关键。

准备工作

开始安装之前，我们先把需要的东西准备好。

这篇教程会尽量按 Windows 用户的操作来写，macOS 和 Linux 用户也可以参考，核心命令基本一样，只是打开终端的方式不同。

你需要准备：

一台电脑，Windows / macOS / Linux 都可以

Node.js 环境

一个 API Key

一个测试用的文件夹

一个能正常使用的终端，比如 PowerShell、Windows Terminal 或 macOS 终端

如果你是纯小白，也不用被这些词吓到。

简单理解就是：

Node.js 负责安装 DeepSeek-TUI，API Key 负责让它调用模型，终端负责运行命令。

我们一步一步来。

第一步：安装 Node.js

DeepSeek-TUI 支持多种安装方式，比如 npm、Cargo、Homebrew、下载安装包等。但对大多数新手来说，我更推荐用 npm 安装，因为步骤最简单。而 npm 是跟着 Node.js 一起安装的，所以我们先安装 Node.js。

打开 Node.js 官网：https://nodejs.org/zh-cn/download

进入页面后，选择适合自己系统的版本下载安装。

如果你是 Windows 用户，直接下载 LTS 版本即可。安装过程一路点击“下一步”，不需要改太多配置。

安装完成后，打开 PowerShell。

打开之后，输入下面两个命令，检查 Node.js 和 npm 是否安装成功：

node -v npm -v

如果终端里能显示版本号，比如v22.x.x、10.x.x之类，就说明安装成功了。

如果提示找不到命令，可以先关闭 PowerShell，重新打开一次再试。很多时候只是环境变量还没有刷新。

第二步：安装 CodeWhale

Node.js 安装好之后，就可以开始安装 CodeWhale 了。这篇教程以 Windows 11 为例，先打开 PowerShell。 操作方法： 1. 点击开始菜单 2. 搜索 `PowerShell` 3. 选择不带 `x86` 后缀的 PowerShell 4. 右键选择“以管理员身份运行” 打开 PowerShell 后，先把 npm 源切换成国内镜像，这样下载会更快一点：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

然后输入下面这条命令安装 CodeWhale：

npm install -g codewhale

稍微等一会儿，看到安装完成后，继续输入下面这条命令检查是否安装成功：

codewhale --version

如果终端里能正常显示版本号，就说明 CodeWhale 已经安装好了。

接着再运行一次自检命令：

codewhale doctor

如果没有明显报错，就可以继续往下配置 API Key。

如果提示codewhale不是内部或外部命令，可以先关闭 PowerShell，重新打开后再试一次：

codewhale --version

很多时候只是刚安装完，终端还没有刷新环境变量。

第三步：准备 API Key

CodeWhale 安装完成后，还不能直接开始使用。因为它本身只是一个终端 AI 编程工具，真正负责理解需求、分析代码、生成内容的，还是背后的大模型 API。

所以我们需要先准备一个 API Key。

这里有两种方式：

方式一：使用 DeepSeek 官方 API

方式二：使用兼容 OpenAI 格式的 API 接入方案

如果你已经有 DeepSeek 官方 API Key，可以直接用官方的。

如果你不想折腾接口配置、模型兼容和访问稳定性，也可以使用第二种方式。

我个人更推荐第二种，配置起来更省心，后面不只是 CodeWhale，像 Chatbox、Cherry Studio、沉浸式翻译、各种 AI 工具，也可以用同一套逻辑来配置。

方式一：使用 DeepSeek 官方 API

先打开 DeepSeek 官网：https://www.deepseek.com

进入官网后，找到 API 开放平台，然后登录账号。

登录成功后，按下面的步骤操作：

1. 点击左侧的API Keys

2. 点击创建 API Key

3. 输入一个方便识别的名称，比如codewhale

4. 创建后复制 API Key

5. 把这串 Key 先保存到记事本里，后面配置 CodeWhale 时要用

这里提醒一下：

API Key 只会完整显示一次，复制之后一定要保存好。

不要发到群里，也不要截图公开发出来。

另外，官方 API 一般需要账户里有余额才能正常调用。

如果只是测试 CodeWhale，少量充值就够用了，不需要一上来充太多。

方式二：使用 LinoAPI 接入

如果你不想折腾官方平台、充值流程、模型名配置和接口兼容问题，也可以直接使用 LinoAPI。

它提供的是兼容 OpenAI 格式的 API 接入方式，配置起来比较简单。

对新手来说，最舒服的地方就是：拿到 API Key 和接口地址之后，复制到工具里基本就能跑。

点击下面链接进入官网注册：https://linoapi.com/register?aff=28jK

进入后，点击右上角的“登录/注册”。

新人注册后一般会有一定体验金，用来跑通前期测试基本够用了。

如果后面你准备长期使用 CodeWhale 写代码、修 Bug、生成项目，再根据自己的使用量适当充值即可。

登录成功后，按下面步骤获取 API Key：

1. 点击页面顶部的【控制台】

2. 点击左侧菜单栏的【API 令牌】

3. 点击【+ 添加令牌】

4. 在弹出的窗口里创建一个新的令牌

名称这里建议填写：codewhale

这样后面你在控制台里一眼就能看出来，这个 Key 是专门给 CodeWhale 调用 DeepSeek 模型用的。

分组这里选择：default、企业高可用大模型、官转、纯AZ。

如果页面里有额度设置，可以保持默认，也可以自己手动设置一个上限。

设置上限的好处是更安全，避免 Key 泄露或者误调用导致消耗过高。

确认无误后，点击【提交】。

提交成功后，页面会回到令牌列表。找到刚刚创建的codewhale这条记录，在“密钥”这一列，你会看到一串以sk-开头的长字符。

点击右侧复制按钮，把这串 API Key 复制下来，并保存到记事本里。

后面配置 CodeWhale 的时候，我们就会用到它。

这里再提醒一句：

API Key 就相当于你的账户钥匙，一定不要公开分享。

如果不小心泄露了，建议立刻回到控制台删除旧令牌，重新创建一个新的。

第四步：配置 CodeWhale

API Key 准备好之后，就可以把它配置到 CodeWhale 里了。

这里同样分两种情况：

如果你使用的是 DeepSeek 官方 API，就按官方方式配置。

如果你使用的是 LinoAPI，就按兼容 OpenAI 的方式配置。

方式一：配置 DeepSeek 官方 API

打开 PowerShell，输入下面这条命令：

codewhale auth set --provider deepseek

接着终端会提示你输入 API Key。

把刚才在 DeepSeek 开放平台复制的 API Key 粘贴进去，然后按回车。

配置完成后，可以输入下面这条命令检查状态：

codewhale auth status

如果终端显示认证状态正常，就说明配置成功了。

方式二：配置 LinoAPI

如果你使用的是 LinoAPI，需要按OpenAI 兼容接口的方式来配置。也就是说，不需要在 CodeWhale 里新增 provider，直接使用内置的openaiprovider 即可。

打开PowerShell，先设置 API Key：

codewhale auth set --provider openai --api-key "你的 LinoAPI 密钥"

这里的 API Key 填写你在 LinoAPI 控制台复制的那串 sk- 开头的密钥。

然后设置 LinoAPI 的 Base URL，并启动 CodeWhale：

$env:OPENAI_BASE_URL = "https://linoapi.com/v1" codewhale --provider openai --model "deepseek-v4-flash"

如果你想使用 Pro 模型，也可以改成：

codewhale --provider openai --model "deepseek-v4-pro"

如果仍然超时或没有生效，需要注意，codewhale auth set --provider openai --api-key ... 通常只会把 API Key 写入配置文件，不一定会自动保存 base_url 和 model。

如果你发现配置后仍然超时、请求异常，或者 CodeWhale 没有走 LinoAPI，可以打开 CodeWhale 的配置文件检查一下。

配置文件里 [providers.openai] 这一段应包含：

[providers.openai] api_key = "你的 LinoAPI sk 密钥" base_url = "https://linoapi.com/v1" model = "deepseek-v4-flash"

如果缺少下面两行，需要手动补上：

base_url = "https://linoapi.com/v1" model = "deepseek-v4-flash"

补上之后，再运行：

codewhale --provider openai

或者临时指定模型：

codewhale --provider openai --model "deepseek-v4-pro"

这里的 --provider openai 并不是说使用 OpenAI 官方接口，而是让 CodeWhale 按 OpenAI 兼容接口格式请求 LinoAPI。

配置完成后，检查一下认证状态：

codewhale auth status

如果状态正常，就说明 CodeWhale 已经可以调用模型了。

第五步：创建测试项目

接下来我们新建一个文件夹，用来测试 CodeWhale 是否能正常工作。

在 PowerShell 里输入：

mkdir codewhale-test

进入这个文件夹：

cd codewhale-test

然后启动 CodeWhale：

codewhale

第一次启动时，终端可能会出现一些初始化提示。

按照提示继续即可。

如果出现语言选择，选择简体中文。

如果出现是否信任当前文件夹，选择信任。

进入主界面后，你就可以在底部输入框里直接输入需求了。

比如我们先来一个简单任务：

接下来请全部用中文回复。帮我生成一个待办事项清单网页，要求支持新增、删除、完成状态切换，页面风格简洁一点。

输入后按回车，CodeWhale 就会开始分析任务。

它通常会先拆解需求，然后创建文件，再写代码。

如果过程中需要修改文件或执行命令，它会根据当前模式询问你是否允许。

第六步：三种模式怎么选

CodeWhale 里有三种常见模式：Plan、Agent、YOLO。

新手一定要先理解这三个模式，不然很容易一上来就把权限给太大。

进入界面后，可以用下面几种方式切换模式：

• 按 Tab：在 Plan → Agent → YOLO 之间循环切换

• 输入 /mode：打开模式选择菜单

• 输入 /mode plan：切换到 Plan 模式

• 输入 /mode agent：切换到 Agent 模式

• 输入 /mode yolo：切换到 YOLO 模式

Plan 模式

Plan 模式更像“只看不动”。它可以帮你分析项目、阅读文件、生成计划、列出待办事项，但不会真正修改你的文件，也不会执行危险操作。

适合这些场景：

第一次让它阅读陌生项目

想让它先给方案

不确定它会怎么改代码

只想让它解释项目结构

Agent 模式

Agent 模式是最适合日常使用的模式。

它可以读取文件、修改代码、运行命令，但涉及关键操作时会先询问你。

我个人建议新手优先使用 Agent 模式。

因为它既能真的帮你干活，又不会完全放权。

每次要改文件、执行命令之前，你都可以看一眼它准备做什么，再决定是否同意。

YOLO 模式

YOLO 模式就比较激进了。

它会尽可能自动推进任务，减少中途确认，适合你已经熟悉当前项目，也信任它的操作时使用。

但如果你是第一次使用 CodeWhale，不建议一上来就开 YOLO。

尤其是在真实项目里，最好先用 Plan 看方案，再用 Agent 执行。

等你熟悉它的工作方式之后，再考虑要不要用 YOLO。

第七步：实战：做一个课堂抽签点名网页

配置完成之后，我们就可以正式测试一下 CodeWhale 了。这里不做太无聊的 Demo，我们直接让它生成一个更有意思的小项目：课堂抽签点名网页。

这个网页的功能很简单：

页面里有一批学生名字

点击按钮后开始随机滚动

再点击停止，随机抽出一名学生

被抽中的学生高亮显示

页面尽量做得像课堂点名工具，而不是普通表格

在刚才的测试文件夹里启动 CodeWhale：

codewhale

进入界面后，在底部输入框输入下面这段提示词：

接下来请全部用中文回复。帮我生成一个课堂抽签点名网页，不需要我提供学生名单，你自己随机生成 40 个中文学生名字。 功能要求： 1. 页面标题叫“课堂随机点名器” 2. 页面中间显示当前滚动中的学生名字 3. 有一个“开始抽签 / 停止”按钮 4. 点击开始后，名字快速随机切换 5. 点击停止后，固定显示最终抽中的学生 6. 下方展示所有学生名单 7. 抽中过的学生要有明显标记 8. 页面要美观一点，适合老师上课投屏使用 9. 使用纯 HTML、CSS、JavaScript 实现，不要使用复杂框架 10. 生成完成后告诉我如何在本地打开预览

然后按回车。

接下来 CodeWhale 会开始分析需求、创建文件、编写代码。

生成完成后，可以继续问它：

帮我检查一下这个网页有没有明显问题，如果没问题，告诉我怎么打开预览。

如果它生成的是普通网页，通常直接双击打开index.html就可以看到效果。

打开之后，你应该能看到一个课堂点名页面。

点击按钮后，学生名字会快速滚动；再点一次停止，就会随机抽出一位学生。

这个小项目虽然简单，但非常适合用来验证 CodeWhale 的能力：

• 它能不能理解一个完整需求

• 能不能自己生成测试数据

• 能不能拆分 HTML、CSS、JS 文件

• 能不能写出可运行的交互逻辑

• 能不能根据反馈继续优化界面

如果你觉得页面不够好看，还可以继续让它改：

页面现在有点普通，帮我优化成更适合教室大屏投影的风格，按钮更醒目，抽中的名字更大一些，整体更有仪式感。

如果你想加一点玩法，也可以继续提需求：

帮我增加一个“重置抽签记录”的按钮，并且避免短时间内重复抽到同一个学生。

这就是 CodeWhale 比普通网页版 AI 更方便的地方。

你不用把代码复制来复制去。

它可以直接在本地文件里修改，然后你刷新网页看效果就行。

CodeWhale适合拿来做什么？

通过这个小项目，其实已经能看出 CodeWhale 的定位。

它不只是一个问答机器人，而是一个可以进入本地项目的 AI 编程助手。

我觉得它比较适合这些场景：

• 生成小工具网页

• 写脚本

• 改页面样式

• 分析项目结构

• 修复简单 Bug

• 解释陌生代码

• 生成 README

• 辅助学习某个开源项目

• 把一个想法快速做成 Demo

尤其是像课堂随机点名器这种小工具，非常适合用它来做。

你只需要描述想法，它就可以帮你生成第一版。

然后你继续提反馈，它再帮你一轮轮优化。

当然，它也不是万能的。

如果是很复杂的工程项目，或者涉及数据库、权限、安全、支付这类场景，就不能完全放手让它自己改。

更稳的方式还是先用 Plan 模式分析，再用 Agent 模式一步步确认。

我的建议是：

小工具、小页面、小脚本，可以大胆试。

真实项目、重要代码、线上业务，一定要谨慎确认。

最后总结

整体体验下来，CodeWhale 很适合作为 Claude Code 的平价替代方案来尝试。

它最大的价值不是“聊天”，而是能真正进入本地项目：读取文件、分析结构、生成计划、修改代码，并根据反馈继续优化。相比网页版 AI 来回复制粘贴，这种终端工作流更像一个真正的 AI 编程助手。

当然，CodeWhale 还不能完全替代 Claude Code。后者在成熟度、稳定性和生态上依然更强。但如果只是学习 AI 编程、做小工具、写页面、修简单 Bug、分析项目结构，CodeWhale 已经很够用。

对国内用户来说，它的优势也很直接：便宜、轻量、上手快。

这次用它做课堂随机点名器，虽然只是一个小项目，但已经能明显感受到 AI Coding Agent 和普通聊天机器人的区别。DeepSeek 真正好玩的地方，也许不是陪你聊天，而是开始帮你干活。