lessweb/deepcode-cli
Deep Code 是专为 deepseek-v4 模型优化的终端 AI 编码助手,支持深度思考、推理强度控制以及 Agent Skills。
Deep Code CLI – 터미널 기반 AI 코딩 어시스턴트
소개 – 프로젝트 폴더에서 직접 DeepSeek LLM(예: deepseek-flash, deepseek-v4‑pro)과 대화할 수 있는 Node-JS 명령줄 도구입니다. DeepSeek의 thinking mode 및 캐시 인식 추론에 최적화되어 있으며, OpenAI 호환 모델과도 작동합니다.
설치
npm install -g @vegamo/deepcode-cli
전역 설치 후, 프로젝트 디렉토리에서 deepcode를 실행하여 대화형 세션을 시작하세요.
설정 – ~/.deepcode/settings.json을 생성합니다(VS Code 확장 프로그램과 공유). 예시:
{
"env": {
"MODEL": "deepseek-flash",
"BASE_URL": "https://api.deepseek.com",
"API_KEY": "sk-…"
},
"thinkingEnabled": true,
"reasoningEffort": "max"
}
이 파일은 계층적 재정의(프로젝트 수준, 사용자 수준, 환경 변수)를 지원합니다. 자세한 내용은 docs/configuration.md를 참조하세요.
핵심 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| Agent Skills | ./.deepcode/skills/, ./.agents/skills/, ~/.deepcode/skills/ 또는 ~/.agents/skills/에서 사용자 정의 '스킬'(플러그인)을 로드합니다. 스킬을 통해 추가 명령어나 도구로 어시스턴트를 확장할 수 있습니다. |
| DeepSeek 전용 최적화 | DeepSeek의 KV-캐시를 사용하여 토큰 비용을 절감하고, 모델의 thinking mode를 활성화하며, 추론 강도(max, medium 등)를 제어할 수 있습니다. |
| 슬래시 명령어 및 단축키 | /new(새 대화), /resume(이전 대화 선택), /model(모델 또는 사고 설정 전환), /mcp(연결된 Model-Context-Protocol 서비스 보기), /undo 등 빠른 작업이 가능합니다. |
| 멀티모달 지원 | 선택한 모델이 이미지 처리를 지원하는 경우(deepseek-flash), 이미지를 붙여넣거나(Ctrl+V) 파일 경로를 제공하면 CLI가 base64 또는 DeepSeek Files API를 통해 전송합니다. |
| MCP 통합 | Model Context Protocol을 통해 외부 서비스(GitHub, 브라우저, 데이터베이스 등)에 연결하고, mcpServers 필드로 서버를 관리하며 /mcp로 호출합니다. |
| 권한 제어 | 셸 실행, 파일 I/O, 네트워크 액세스에 대한 세밀한 정책 설정 – 작업 유형별로 allow, ask, deny를 설정할 수 있습니다. |
| 작업 후 알림 | 작업 완료 후 사용자 제공 스크립트(예: Slack webhook)를 실행합니다(notify 필드에서 설정). |
| 클라이언트 간 공유 | VS Code 확장 프로그램과 동일한 settings.json을 사용하므로 터미널과 에디터 간에 원활하게 전환할 수 있습니다. |
일반적인 워크플로우
deepcode→ REPL 시작.- 프롬프트 입력(코드 질문, 버그 설명, 설계 요청).
/model을 사용하여 모델 선택 또는 thinking mode 전환./메뉴 또는 슬래시 명령어로 스킬 호출.- 권한 설정에 따라 생성된 파일이나 셸 작업을 승인 또는 거부.
- 완료 – 선택적 알림 스크립트가 자동으로 실행됩니다.
도구 확장 – JavaScript/TypeScript 모듈을 4개의 스킬 디렉토리 중 하나에 넣으세요. CLI는 표에 표시된 순서대로 스캔하므로 코어를 다시 빌드하지 않고도 프로젝트별 또는 사용자 전체 확장이 가능합니다.
관련 프로젝트 – 대응하는 VS Code 확장 프로그램(vegamo.deepcode-vscode)은 동일한 설정 파일을 공유하며, 벤치마크 저장소(deepcode-qrcode-benchmark)는 실제 Python 작업에서 Deep Code + DeepSeek의 성능 이점을 보여줍니다.
개발 및 기여
git clone https://github.com/lessweb/deepcode-cli.git
cd deepcode-cli
npm install
npm test # 테스트 실행
npm run build # 린트, 타입 체크, 컴파일
npm link # 로컬 테스트를 위한 전역 링크
PR을 제출하기 전에 npm run check(타입 체크 + 린트)와 npm run format을 실행하세요.
라이선스 – MIT.
모든 세부 정보는 저장소의 README에서 직접 가져왔습니다.
관련
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