# claude-code-deepseek

**Repository Path**: MuXueRuanJian/claude-code-deepseek

## Basic Information

- **Project Name**: claude-code-deepseek
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-06-07
- **Last Updated**: 2026-06-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Claude Code CLI - DeepSeek 支持版（感兴趣的可以二次开发）

一个基于 Claude Code 源码的 CLI 工具，支持 DeepSeek API + Python 自动化。

---

## 简介

本项目是一个基于 2026-03-31 通过 npm 源码映射泄露公开暴露的 Claude Code 源码快照构建的 CLI 工具。相比原始快照，本项目进行了以下改进：

- 重构了完整的构建系统，使其可以编译和运行
- 添加了 DeepSeek API 支持（默认使用）
- 添加了 Python 自动化支持
- 支持 Web UI 界面
- 支持自动生成项目代码

---

## 前置条件

| 软件 | 说明 | 安装方式 |
|------|------|----------|
| **Git** | 版本控制工具 | [官网下载](https://git-scm.com) |
| **Node.js** | Node.js 运行环境（>= 18.x）| 见下方安装方法 |
| **Bun** | 项目运行时（>= 1.3.x）| 使用 npm 安装（见下方） |
| **Python (推荐 Anaconda)** | 外部 Python 工具（可选）| 见下方安装方法 |

### 安装 Node.js

```bash
# Windows（管理员权限）
# 方式1：使用 Winget（推荐）
winget install OpenJS.NodeJS

# 方式2：直接下载
# https://nodejs.org/download/

# 方式3：使用 nvm（管理多个 Node 版本）
# https://github.com/coreybutler/nvm-windows
```

### 安装 Bun

```bash
# 使用 npm 全局安装（需要先安装 Node.js）
npm install -g bun

# 或使用 Winget
winget install oven-bun.Bun

# 或使用 PowerShell（管理员权限）
powershell -ExecutionPolicy Bypass -c "irm bun.sh/install.ps1 | iex"
```

### 安装 Python（推荐 Anaconda）

强烈建议安装 Anaconda 以获得完整的数据科学工具链：

```bash
# 方式1：安装 Anaconda（推荐）
# 下载地址：https://www.anaconda.com/download/success
# 安装时勾选"添加到 PATH"或手动配置环境变量

# 方式2：Miniconda（最小安装）
# 下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

# 方式3：直接安装 Python
# 下载地址：https://www.python.org/downloads/
```

---

## 快速开始

### 1. 配置 .env 文件

复制 `.env.example` 为 `.env`（或直接编辑 `.env`），修改以下必需配置：

## 配置说明

所有配置都在 `.env` 文件中，请根据实际情况修改。

### .env 配置文件

```env
# DeepSeek API 密钥（必需）
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-key-here

# Git Bash 路径（必需，用于文件操作）
CLAUDE_CODE_GIT_BASH_PATH=D:\software\Git\bin\bash.exe

# Bun 路径（可选，默认使用系统 bun）
CLAUDE_CODE_BUN_PATH=bun.cmd

# Node.js 路径（可选）
CLAUDE_CODE_NODE_PATH=D:\software\nodes24\node.exe

# Python 路径（可选，用于执行 Python 脚本）
PYTHON_EXE=D:\mywork\pythonProject\claude-code-lingxi\external_tools\anaconda\python.exe

# 工作目录（可选）
WORKSPACE_DIR=workspace

# DeepSeek API 配置（可选）
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat

# Token 长度配置（可选，最大 8192）
DEEPSEEK_MAX_TOKENS=8192
```
### 注意：项目路径中不要有空格，当前Bun的运行指令是bun.cmd，如果Bun为bun.exe,配置成bun.exe

### 配置说明

| 变量 | 说明 | 推荐配置 |
|------|------|----------|
| `DEEPSEEK_API_KEY` | DeepSeek API 密钥 | ✅ 必填 |
| `CLAUDE_CODE_GIT_BASH_PATH` | Git Bash 路径（用于文件操作）| ✅ 必填 |
| `CLAUDE_CODE_BUN_PATH` | Bun 路径 | ✅ 推荐 |
| `CLAUDE_CODE_NODE_PATH` | Node.js 路径 | ✅ 推荐 |
| `PYTHON_EXE` | Python 路径（用于执行 Python 脚本）| ✅ 推荐 |
| `WORKSPACE_DIR` | 工作目录 | ✅ 推荐 |
| `DEEPSEEK_BASE_URL` | DeepSeek API 地址 | 可选 |
| `DEEPSEEK_MODEL` | DeepSeek 模型 | 可选 |
| `DEEPSEEK_MAX_TOKENS` | 最大 Token 数 | 可选 |

**说明：**
- `DEEPSEEK_API_KEY`：DeepSeek API 密钥，可在 [DeepSeek 官网](https://platform.deepseek.com) 获取
- `CLAUDE_CODE_GIT_BASH_PATH`：Git Bash 的 bash.exe 路径，用于文件操作

### 安装工具  
```commandline
bun install
bun build src/main.tsx --outdir=dist --target=bun
```

### 2. 运行程序

```bash
# 使用 cc 命令（推荐）
cc --print "你好"

# 或直接运行
bun run.js --print "你好"
```

---

## 使用方法

### 命令行模式（--print）

适合脚本、管道、一次性查询：

```bash
# 基本用法
cc --print "你好"
cc -p "你好"

# 带系统提示
cc --print --system-prompt "你是一个资深市场分析师" "写一份市场报告"

# 列出目录文件
cc --print "列出当前目录的文件"

# Python 数据分析
cc --print "写一个Python脚本，读取workspace/sales_data.xlsx并画出销售额趋势图"

# 查看文件内容
cc --print "查看 package.json"
```

![CLI](assert/CLI.png)

### 交互模式

启动交互式对话界面，可以连续对话：

```bash
# 直接运行 cc 进入交互模式
cc

# 或带问题
cc "你好"
```

在交互模式中：
- 直接输入问题并回车发送
- 使用 `exit` 或 `Ctrl+C` 退出
- 支持命令历史（上下箭头）

![交互模式](assert/jiaohushi.png)

### Web UI

启动 Web 界面，在浏览器中操作：

```bash
cc --config
# 浏览器访问 http://localhost:3460
```

Web UI 功能：
- 文件浏览器 - 浏览 workspace 目录
- 文件预览 - 支持代码文件、Excel、PPTX 等
- 聊天界面 - 与 AI 对话
- 响应流式输出

![Web UI](assert/webui.jpg)

---

## 功能对比

| 功能 | CLI (cc --print) | Web UI |
|------|------------------|--------|
| 纯文本对话 | ✅ | ✅ |
| 自动生成代码文件 | ✅ | ❌ |
| Python 脚本执行 | ✅ | ❌ |
| 文件预览 | ❌ | ✅ |
| 交互模式 | ✅ | ❌ |
| 管道支持 | ✅ | ❌ |

### 当前限制

- Web UI 使用 DeepSeek API 进行对话，但**不支持自动生成代码文件**
- 如需生成代码文件，请使用 CLI 模式：`cc --print "写一个Python脚本..."`
- CLI 使用外部工具注入模式实现文件操作功能

### 外部工具注入

DeepSeek API 不支持工具调用，但系统通过**请求前注入**模式实现了文件操作功能：

1. 解析用户输入，检测需要哪些文件操作
2. 自动执行相关命令（`ls`、`cat`、`git status` 等）
3. 将结果注入到 prompt 中，让模型"看到"文件内容

**支持的命令：**
- 列出目录：`列出当前目录`、`ls`、`list files`
- 读取文件：`查看 package.json`、`cat file`、`read file`
- Git 状态：`git status`

---

## 支持的模型

本项目支持两种模型提供商：**DeepSeek（默认）** 或 **Anthropic**。

### DeepSeek（默认）

```bash
# 使用 cc 命令（推荐）
cc --print "你好"
cc --print "列出当前目录"
cc --print "查看 package.json"

# 或使用 run.js
bun run.js --print "你好"
```

### Anthropic

如需使用 Anthropic API：

```bash
# 清除 DeepSeek API Key
unset DEEPSEEK_API_KEY

# 设置 Anthropic API Key
export ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-key

# 运行
cc --print "你好"
```

| 功能 | DeepSeek | Anthropic |
|------|----------|-----------|
| 纯文本对话 | ✅ | ✅ |
| 文件操作 | ✅ (外部工具注入) | ✅ |
| 目录列表 | ✅ (外部工具注入) | ✅ |
| Git 状态 | ✅ (外部工具注入) | ✅ |
| Python 脚本执行 | ✅ | ❌ |
| 自动依赖安装 | ✅ | ❌ |
| 工具调用 | ❌ | ✅ |

---

## Python 集成能力

集成 Python 后，可以实现以下功能：

| 能力 | 说明 |
|------|------|
| 数据分析 | pandas + matplotlib 生成图表 |
| 爬虫 | 抓取网页数据 |
| 自动化脚本 | 批量处理文件 |
| AI 模型推理 | 调用本地 AI 模型 |
| 自动安装依赖 | pip 自动补全缺失包 |

### 使用示例

```bash
# 数据分析 - 读取 Excel 并生成图表
cc --print "写一个Python脚本，读取workspace/sales_data.xlsx并画出销售额趋势图"

# 自动化 - 批量处理文件
cc --print "写一个Python脚本，批量压缩workspace目录下的图片"

# Web 爬虫
cc --print "写一个Python爬虫，抓取某网站的文章标题"

# 机器学习
cc --print "用Python写一个简单的线性回归预测模型"

# 自动化测试
cc --print "写一个Python脚本来测试我的API接口"
```

### 自动依赖安装

当运行的 Python 脚本缺少依赖时，系统会自动检测并安装：

```
📦 检查依赖...
📥 正在安装/修复依赖...
Successfully installed numpy-1.21.6
✅ 依赖安装完成

🚀 执行脚本: sales_trend_plot.py
```

### 图表中文乱码

代码已内置中文字体检测逻辑：
- 检测系统是否有 SimHei、Microsoft YaHei 等字体
- 如无中文字体，自动切换为英文标签

---

## 自动生成项目代码

使用 `--print` 模式时，系统会自动调用 DeepSeek API 生成完整的项目代码，并保存到 `workspace` 目录下的新项目目录中。

### 工作流程

1. **获取文件清单** - 先调用 DeepSeek API 获取需要创建的所有文件路径
2. **创建项目目录** - 根据技术栈关键词自动生成项目目录名（如 `flask_时间戳`）
3. **生成任务计划** - 自动创建 `todo.md` 文件，包含完整的任务列表
4. **依次生成文件** - 对每个文件单独调用 API 获取代码内容并保存
5. **自动执行脚本** - 如果生成了 Python 脚本，会自动执行并生成输出文件

### 使用示例

```bash
# 生成 Python 数据分析项目
cc --print "写一个Python脚本，读取workspace/sales_data.xlsx并画出销售额趋势图"

# 生成 Flask 项目
cc --print "帮我写一个flask项目，需要index.html"

# 生成 Node.js 项目
cc --print "写一个node.js的web项目"

# 生成带模板的 Flask 项目
cc --print "帮我写一个采用flask框架部署的python工程,需要有index.html"
```

![Flask](assert/flask.jpg)

### 生成结果

```
workspace/
└── project_1775222253089/           # 项目目录（自动命名）
    ├── todo.md                     # 任务计划清单（包含输出文件）
    ├── sales_trend_plot.py         # Python 脚本
    └── output.png                  # 生成的图表
```

### todo.md 文件格式

自动生成的 `todo.md` 包含完整的任务计划和输出文件：

```markdown
# 项目任务清单

## 项目信息
- **项目名称**: project_1775222253089
- **用户需求**: 写一个Python脚本，读取workspace/sales_data.xlsx并画出销售额趋势图
- **生成时间**: 2026/4/3 21:17:33

## 文件清单
- sales_trend_plot.py

## 输出文件
- output.png

> ✅ 脚本已自动执行并生成以上输出文件

## 任务列表（TODO）
...
```

---



### 工作目录

项目使用 `workspace` 目录作为默认工作目录，用于文件操作和存储。

**目录结构：**
```
project/
├── workspace/          # 工作目录（默认）
│   ├── myshy/         # 用户创建的文件夹
│   └── note.txt       # 用户创建的文件
│   └── ...
```

---

## 使用示例

### 创建文件夹并写入文件

```bash
cc --print "帮我在workspace目录下新建文件夹，myshy,给文件夹里写一个文件，内容是今天天气怎么样"
```

### Python 数据分析

```bash
cc --print "写一个Python脚本，读取workspace/sales_data.xlsx并画出销售额趋势图"
```

生成的文件：
- `workspace/project_*/sales_trend_plot.py` - Python 脚本
- `workspace/project_*/output.png` - 生成的图表
- `workspace/project_*/todo.md` - 项目清单

### 简单对话

```bash
cc --print "你好，你是谁"
```

输出：
```
你好！我是Claude，由Anthropic开发的AI助手。我可以帮助你完成各种任务，包括：

- 回答问题
- 文本处理（写作、编辑、翻译、总结）
- 编程帮助
- 学习辅导
- 创意工作
- 分析思考

有什么具体需要帮助的吗？
```

### 生活问题

```bash
cc --print "我想去洗车，洗车店距离我家 50 米，你说我应该开车过去还是走过去？"
```

输出：
```
从距离来看，强烈建议你走路过去。

理由如下：
1. 距离极短：50 米步行只需 1 分钟左右
2. 开车不划算：短距离行驶对发动机不好
3. 停车可能麻烦
4. 环保与健康

除非你洗完车要立刻去别的地方，否则步行是最合理的选择。
```

### 带系统提示

```bash
cc --print --system-prompt "你是一个资深市场分析师，有10年互联网行业研究经验" "请为iPhone产品写一份2026年Q1市场分析报告"
```

---

## 常见问题

### Q: cc 命令找不到？

Windows 上 cc 可能是 GCC 编译器。改用：
```bash
./cc.sh --print "你好"
# 或
bun run.js --print "你好"
```

### Q: 显示 "null" 无输出？

确保在 Git Bash 环境中运行，或设置环境变量后使用 `bun run.js`。

### Q: 交互模式无法启动？

交互模式需要 TTY 支持。在 Git Bash 中运行：
```bash
./cc.sh
```

### Q: Python 脚本执行失败？

1. 检查 Python 路径是否正确配置
2. 缺少依赖时会自动安装，如仍失败请手动安装：
```bash
pip install pandas matplotlib openpyxl numpy
```

### Q: 图表中文乱码？

代码已内置中文字体检测逻辑：
- 检测系统是否有 SimHei、Microsoft YaHei 等字体
- 如无中文字体，自动切换为英文标签

### Q: 如何搜索代码？

由于当前网络环境无法访问外网，提供以下本地替代方案：

```bash
# 搜索代码
cc --print "搜索代码 queryFunction"

# 列出项目文件
cc --print "列出目录"
```

#### 支持的功能

| 功能 | 命令示例 |
|------|----------|
| 列出目录 | `列出当前目录的文件` |
| 读取文件 | `查看 package.json` |
| Git 状态 | `git status` |
| 代码搜索 | `搜索代码 useApiKey` |
| 项目结构 | `查看项目结构` |

---

## 版本说明

- **[README.md](README.md)** - 当前版本（简化版）
- **[README_v1.md](README_v1.md)** - v1 版本（基础功能）
- **[README_v2.md](README_v2.md)** - v2 版本（Python 集成 + Web UI）

---

## 计划功能

- [ ] Web UI 支持代码文件自动生成
- [ ] Anthropic API 支持增强
- [ ] 支持更多外部工具注入（Web 搜索等）
- [ ] 项目模板扩展（React、Vite、Next.js 等）
- [ ] 交互模式美化输出
- [ ] 支持自定义技能（Skill）
- [ ] 多代理协调支持

---

## 项目结构

```
claude-code-lingxi/
├── run.js                    # 主程序（含 Python 执行）
├── cc.bat                    # Windows CMD 入口
├── cc.sh                     # Git Bash 入口
├── cc.cmd                    # Windows CMD 批处理入口（备用）
├── package.json              # 项目依赖
├── tsconfig.json             # TypeScript 配置
├── bunfig.toml              # Bun 运行时配置
├── .gitignore               # Git 忽略配置
├── external_tools/           # 外部工具
│   ├── bash.exe              # Git Bash
│   ├── config_server_final.cjs  # Web 服务器
│   ├── executor.cjs          # 智能执行器
│   ├── file_tool.cjs         # 文件工具
│   ├── anaconda/             # Python 环境（可选）
│   └── ui/                   # Web UI 模板
│       └── templates/
│           └── index.html   # Web UI 模板文件
├── src/                      # 源码目录
│   ├── main.tsx             # CLI 入口
│   ├── QueryEngine.ts       # 核心 LLM API 引擎
│   ├── query.ts             # 代理循环
│   ├── Tool.ts              # 工具类型定义
│   ├── tools.ts             # 工具注册表
│   ├── commands.ts           # 命令注册表
│   ├── context.ts           # 系统提示上下文
│   ├── tools/               # 工具实现
│   ├── services/            # 外部集成
│   │   └── api/             # API 客户端
│   │       ├── client.ts    # DeepSeek + Anthropic 适配器
│   │       ├── provider.ts  # Provider 选择
│   │       ├── deepseek.ts  # DeepSeek 客户端
│   │       └── claude.ts    # Claude 适配
│   ├── memdir/               # 持久化内存系统
│   ├── skills/               # 技能系统
│   ├── components/           # React/Ink 终端 UI
│   ├── hooks/                # React hooks
│   ├── coordinator/          # 多代理编排
│   └── stubs/                # 缺失内部模块的存根包
└── workspace/                # 工作目录（生成的项目存放于此）
    ├── myshy/               # 用户创建的文件夹
    └── project_时间戳/      # 自动生成的项目
```

---

## 技术栈

| 层级 | 技术 |
|------|------|
| 运行时 | Bun |
| 语言 | TypeScript |
| 终端 UI | React + Ink |
| CLI | Commander.js |
| 验证 | Zod |
| 搜索 | ripgrep |
| 协议 | MCP SDK, LSP |
| API | Anthropic SDK, OpenAI SDK (DeepSeek) |

---

## 测试

运行测试用例验证功能：

```cmd
REM 快速测试（8个测试用例）
test_quick.bat

REM 完整测试（15个测试用例）
test.bat
```

> 注意：
> - 使用 `bun run.js` 而不是 `cc`（避免 Windows 上 cc 与 GCC 冲突）
> - 通过管道输入消息，避免 TTY 问题

### 测试用例说明

| 测试 | 用例 | 说明 |
|------|------|------|
| 1 | 简单对话 | 测试基本对话功能 |
| 2 | 目录列表 | 测试 `ls` 命令 |
| 3 | 文件读取 | 测试 `cat` 命令 |
| 4 | Git 状态 | 测试 `git status` |
| 5 | 系统提示 | 测试 `--system-prompt` 参数 |
| 6 | 创建文件夹 | 测试目录创建 |
| 7 | 写入文件 | 测试文件写入 |
| 8 | Python 脚本生成 | 测试代码生成 |
| 9 | Python 数据分析 | 测试 pandas/matplotlib |
| 10 | Python 爬虫 | 测试爬虫代码生成 |
| 11 | Python 机器学习 | 测试机器学习代码生成 |
| 12 | Flask 项目生成 | 测试 Web 项目生成 |
| 13 | Node.js 项目生成 | 测试 Node 项目生成 |
| 14 | Web UI 启动 | 测试 Web 界面 |
| 15 | 交互模式 | 测试交互式对话 |

---

## 免责声明

- 本项目仅用于**教育和研究目的**。
- 原始 Claude Code 源码是 **Anthropic** 的财产。
- 本项目**与 Anthropic 没有关联、不被 Anthropic 认可或由 Anthropic 维护**。
- 使用 DeepSeek API 需要遵守 [DeepSeek 使用条款](https://cdn.deepseek.com/policies/zh-CN/deepseek-privacy-policy.html)。