DeepSeek 原生的终端 AI 编程代理

图龙网络科技 发布于 7小时前 分类:语言模型

DeepSeek 原生的终端 AI 编程代理。

围绕前缀缓存稳定性设计 —— 长会话下 token 成本始终低位运行,可以一直开着。

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缓存稳定不是开关,而是循环要围绕设计的不变量。 这就是 Reasonix 只支持 DeepSeek 的根本原因 —— 每一层都为 DeepSeek 字节稳定的前缀缓存机制调过。

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安装

cd my-project
npx reasonix code   # 首次运行粘贴 DeepSeek API Key,之后会记住

要求 Node ≥ 22。在 macOS · Linux · Windows(PowerShell · Git Bash · Windows Terminal)都跑得顺。去拿 DeepSeek API Key → · 完整 flag 看 reasonix code --help

npx 是推荐路径 —— 不用全局安装,每次都拿最新版。如果你天天用、想把 reasonix 装到 PATH,跑一次 reasonix update

命令 何时用
reasonix code [dir] 编码 agent。先用这个。
reasonix chat 纯聊天 —— 不挂文件系统 / shell 工具。
reasonix run "task" 一次性,结果流到 stdout。适合 shell 管道。
reasonix doctor 体检:Node 版本、API Key、MCP 接线。
reasonix update 升级 Reasonix 本身。

其他子命令(replay · diff · events · stats · index · mcp · prune-sessions)在 reasonix --help 和 CLI 参考

QQ 通道

Reasonix 可以把现有的 chatcode 或桌面端会话延伸到 QQ 上,作为远程通道使用;它扩展的是当前会话,不是独立的新运行模式。

  • CLI:先启动会话,再执行 /qq connect
  • 桌面端:打开 设置 -> 通用 -> QQ通道

连接成功后,QQ 消息可以进入当前会话,助手回复会回到 QQ,后续确认和跟进交互也可以继续在 QQ 上完成。

完整配置、桌面端快速上手与排障说明见:QQ 连接指南

切换工作区 · chat vs. code · 写第一个 Skill

配置

一个全局 JSON 文件 ~/.reasonix/config.json,加上项目级 <project>/.reasonix/ 下的覆盖。完整的双语参考 —— 每一个 key、每一条斜杠命令、skills / memory / hooks 在磁盘上的形状 —— 都在这里:

📘 配置指南 · English

主题 速读
MCP 服务器 stdio · SSE · Streamable HTTP。config.json 和 --mcp 共用同一种 spec 格式。
Skills 模型可以调用的 markdown 剧本。inline 或 subagent 两种模式。
Memory 用户私有的知识,钉进前缀。user / feedback / project / reference 四类。
Hooks 生命周期事件触发的 shell 命令。PreToolUse(拦截)· PostToolUse · UserPromptSubmit · Stop
权限 按工作区的 shell 白名单,精确前缀匹配。
Web 搜索 默认 Bing;可用 /search-engine 切到百度 AI Search、自托管 SearXNG、Metaso、Tavily、Perplexity、Exa、Brave 或 Ollama。
语义索引 reasonix index —— 本地 Ollama,或任何 OpenAI 兼容的 embedding 接口。

Reasonix 的不同之处

整个循环围绕三根支柱组织。每一根解决的都是通用 agent 框架根本看不见的问题 —— 因为它们是为另一种缓存机制设计的。08a040c1e1d4b49

横向对比

Reasonix Claude Code Cursor Aider
后端 DeepSeek Anthropic OpenAI / Anthropic 任意(OpenRouter)
协议 MIT 闭源 闭源 Apache 2
单任务成本 订阅 + 用量 不一
DeepSeek 前缀缓存 专门工程化 不适用 不适用 偶发命中
内嵌 web 仪表盘 支持 不适用 (IDE)
持久化的工作区会话 支持 部分 不适用
计划模式 · MCP · Hooks 支持 支持 支持 部分
开放社区共建 支持 支持

实测缓存命中率、成本、方法论看 benchmarks/ —— 这些数会随模型定价变化,所以归在 harness 里,不进 README。

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