Deepy

Deepy

面向真实项目工作的终端原生编程 Agent · v0.2.33

Deepy 在 shell 内整合 OpenAI Agents SDK 工具编排、项目 Rules、Agent Skills、 MCP、subagents、sessions 和可审查 UI，用来理解代码、修改文件、运行命令、 检索网页，并恢复长任务。支持 DeepSeek、MiMo、Kimi 和 CLI Proxy，切换模型时保留会话历史。

开始 文档 安装
Deepy 终端启动界面
首次进入项目目录后直接运行 deepy，未配置时首轮会自动引导设置。

为什么使用 Deepy

Deepy 的重点不是把聊天窗口搬进终端，而是把真实项目里需要的上下文、 工具调用、文件修改、本地命令和长期会话放在一个可审查的工作流中。

DeepSeek-first agent loop

支持 DeepSeek Flash、MiMo 2.5 / 2.5 Pro、Kimi K3 和 CLI Proxy。主对话统一使用 Responses API，各 provider 密钥独立保存。

透明终端执行

thinking、工具调用、文件 diff、shell 输出、usage 和上下文压力都在 transcript 中可见。

项目记忆与连续性

切换模型保留原始历史和附件，按目标模型预算准备上下文。/resume 恢复会话，自动 compact 为长任务生成续接摘要。

可扩展 Agent 生态

Agent Skills、MCP servers、subagents 和 Skill 市场让 Deepy 复用超出内置工具的工作流。

实用编程控制面

stale-write protection、!cmd、后台任务管理和 /ps / /stop 让本地执行更可控。

跨平台 shell 支持

覆盖 POSIX shell、PowerShell、cmd、Windows 路径、UTF-8 输出和 CRLF 编辑。

快速开始

安装后进入项目目录直接运行 deepy。如果还没有配置过，Deepy 会在首次启动时引导填写 provider、API key、模型和主题。

01

安装 uv

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows PowerShell
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
02

可选：配置 uv 镜像

网络访问 PyPI 较慢时再配置。Linux / macOS 使用 ~/.config/uv/uv.toml，Windows 使用 %AppData%\uv\uv.toml。

[[index]]
url = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/"
default = true
03

安装 Deepy

uv tool install deepy-cli
04

进入项目并启动

cd your-project
deepy

效果预览

Deepy 把模型 reasoning、WebFetch、文件修改和本地命令输出留在同一条终端 transcript 中，方便用户审查每一步发生了什么。以下截图为功能示意，部分界面来自早期版本。

Deepy thinking、WebFetch 和 shell 输出
终端里的 Agent 工作流 reasoning、WebFetch、shell 输出和状态行集中显示。
Deepy 代码修改和 diff 预览
带 diff 的代码修改 文件工具展示路径、整行 diff 和语法高亮，便于继续前审查。
Deepy Web 检索工作流
搜索和抓取 WebSearch 使用 DeepSeek 原生联网搜索，为各主模型提供网页上下文；WebFetch 继续直接抓取网页。需配置 DeepSeek 密钥。
Deepy 本地命令模式
!cmd 本地命令 用户明确要执行命令时可直接交给当前 shell，输出仍写入上下文。

稳定 UI 与实验 TUI

默认 deepy 启动稳定的 Rich/prompt-toolkit 终端 UI。 deepy tui 是可选 Textual 界面，提供可滚动 transcript、 slash command、@file 提示、状态界面和 Deepy 自有 diff view。 两套 UI 均以 ctx 12.5K/1M~ (1.3%) 简洁显示上下文；完整预算和来源可在 /status 查看。

Deepy Textual TUI 对话界面
Textual transcript and prompt TUI 仍是 opt-in 实验入口，适合尝试更清晰的 transcript 和工具输出布局。

Rules、Skills 和 MCP

Rules、Skills 和 MCP 是三个独立特性：Rules 约束项目工作方式，Skills 提供可复用能力包，MCP 连接外部工具和上下文服务。

Deepy 状态栏显示 AGENTS.md Rules 已加载

Rules

Deepy 自动加载全局和项目内的 AGENTS.md。项目内 Rules 按从仓库根目录到当前目录的顺序叠加，越靠近当前工作目录优先级越高。

加载后，状态栏会明确显示 AGENTS.md 已生效。

Deepy Skills 市场列表

Skills

Deepy 发现项目级、用户级和内置 Skills。Skill 市场支持浏览、安装到用户或项目 scope、查看已安装项、更新和卸载。

通过 /skills 统一管理市场和本地 Skills。

Deepy 调用 Tavily MCP 搜索

MCP

MCP 通过 OpenAI Agents SDK 接入 stdio 和 Streamable HTTP server。 项目级 MCP 默认禁用，只有信任仓库时才开启。

有 web-search 角色的 MCP 工具时优先使用 MCP，DeepSeek 内置 WebSearch 作为兜底，Tavily 等现有 MCP 配置继续可用。

学习资源

从上手、配置到扩展能力，按主题选择对应文档或视频。

主题 中文 English
教学视频 中文教程清单 Tutorial list
MCP 配置与排查 MCP 配置指南 MCP guide
模型上下文与历史切换 上下文与恢复指南 Context and history guide
Subagents Subagents 指南 Subagents guide
稳定 UI 与实验 TUI UI 与 TUI 对比 UI and TUI guide
打开 Bilibili 教学合集 中文 README English README

常用命令

命令参考保持和 README 一致：快速路径只需要安装、进入项目并运行 deepy。

CLI

deepy --version
deepy
deepy tui
deepy doctor
deepy status
deepy sessions list
deepy run "summarize this project"

交互式输入

/model                  选择 provider、模型和 thinking 模式
/status                 查看用量、模型上下文预算和 DeepSeek 余额
/resume                 恢复历史项目会话
/mcp                    查看 MCP server 状态和工具
/skills                 管理本地和市场 Skills
/<name> [request]       直接调用某个 Skill
@src/app.py             引用项目文件
!pytest -q              直接执行本地非交互命令