Whale

终端里直接指挥 DeepSeek 写代码,缓存省 token、长上下文不丢细节

开源 unknown 编程开发
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GitHub 星标 ★ 934
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目预览

项目数据

分类编程开发
开发团队usewhale
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Go
技术栈/模型coding-agent,deepseek,deepseek-agent,deepseek-cli,deepseek-coding-agent,go,llm,mcp,skills,terminal
GitHub 星标★ 934
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-05-06 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-19
浏览次数0

项目介绍

Whale 是一个用 Go 编写的终端优先 AI 编程代理,专为 DeepSeek 模型优化。它解决的是在命令行里直接让 AI 读写代码、执行任务的需求,避免在 IDE 插件和网页聊天之间来回切换。核心能力包括:约 98% 的 prompt 缓存命中率,大幅降低重复上下文的 token 成本;支持 1M 超长上下文,适合大仓库和长对话;内置 MCP 工具协议,可接入外部工具与数据源;支持动态工作流,把多步任务编排成可复用流程;提供 skills 机制扩展能力。整体定位轻量、启动快,适合习惯终端工作流的开发者,用 DeepSeek 做日常编码辅助、代码库问答和自动化脚本生成。

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • prompt 缓存命中率约 98%,重复对话和长任务下 token 成本明显更低
  • 1M 上下文配合终端交互,适合直接分析大仓库而非切片喂给模型
  • 原生支持 MCP 工具协议和 skills 扩展,能接入外部工具链做自动化

不足之处

  • 强绑定 DeepSeek 模型,换用其他 LLM 需额外适配,通用性受限
  • 早期项目,文档和社区生态尚不成熟,MCP/skills 的实际案例较少

适用场景

  • 在终端里对大型代码库做问答和跨文件重构
  • 用 DeepSeek 批量生成或修改脚本、配置文件并直接落盘
  • 通过 MCP 接入内部工具,编排多步自动化开发任务

替代项目

aider、opencode、claude-code

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