whale
Health Gecti
- License — License: MIT
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- Active repo — Last push 0 days ago
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Code Basarisiz
- rm -rf — Recursive force deletion command in scripts/install.sh
Permissions Gecti
- Permissions — No dangerous permissions requested
Bu listing icin henuz AI raporu yok.
Whale 是专为 DeepSeek 模型优化的终端 AI 编码助手，支持 MCP, Skills, 缓存优化。
Whale
简体中文 · English
Whale 是一个非官方的 DeepSeek CLI / DeepSeek 编程 Agent。
运行在终端里，支持读代码、改代码、运行命令、MCP 和 Skills。
90% live prefix-cache hit · ~30x cheaper per task vs Claude Code · terminal-first · open source
快速开始
使用脚本安装：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/usewhale/whale/main/scripts/install.sh | sh
使用 Homebrew 安装：
brew install usewhale/tap/whale
首次运行：
whale setup
whale doctor
whale
升级：
brew upgrade usewhale/tap/whale
# 或重新运行安装脚本
Whale 当前使用 DeepSeek API。运行前请先在 DeepSeek Platform 创建 API key。API 细节见 DeepSeek API docs。
平台支持： Whale 当前支持 macOS 和 Linux。Windows 支持正在开发中，敬请期待。
也可以直接运行一次性任务：
whale exec "解释这个仓库是做什么的"
printf '总结当前目录\n' | whale exec
和其他工具有什么区别
| Whale | Claude Code | Codex CLI | Cursor | Aider | |
|---|---|---|---|---|---|
| 主要形态 | 终端 TUI/CLI | 终端 Agent | 终端 Agent | IDE | CLI |
| 默认后端 | DeepSeek | Anthropic | OpenAI | 多模型 | 多模型 |
| DeepSeek 优化 | 是 | 否 | 否 | 否 | 有限 |
| Prefix-cache 友好 | 是 | n/a | n/a | 取决于模型 | 有限 |
| 本地读写代码 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 运行 shell / test | 是 | 是 | 是 | 部分 | 是 |
/ask 只读模式 |
是 | 部分 | 部分 | n/a | 部分 |
/plan 规划模式 |
是 | 是 | 是 | n/a | 部分 |
| MCP | 是 | 是 | 取决于版本 | 部分 | 部分 |
| Skills / 工作流复用 | 是 | 是 | 是 | 部分 | 有限 |
| 开源 | 是 | 否 | 是 | 否 | 是 |
Whale 的重点不是“支持最多模型”，而是把 DeepSeek API 变成一个更稳定、便宜、适合长时间打开的本地编程 Agent。
为什么 DeepSeek-only？DeepSeek 的低价只是第一层优势。真正适合做长会话编程 Agent 的关键，是 prefix cache。
DeepSeek 的 prefix cache 对字节稳定很敏感。Whale 的工具循环围绕这个特点设计：尽量保持追加式 turn、稳定的上下文顺序和可恢复的会话记录，让长任务能持续吃到缓存收益。
这也是 Whale 不急着做通用 provider 抽象的原因。Claude、OpenAI、DeepSeek 的缓存机制、tool-call 形态和 reasoning 行为并不一样。强行套一层通用接口，通常会牺牲 DeepSeek 最有价值的部分。
Whale 针对 DeepSeek 做了这些适配：
| 通用 Agent 常见假设 | DeepSeek 实际会发生 | Whale 的处理 |
|---|---|---|
| tool-call JSON 总是稳定 | payload 可能 malformed、被转义或混进 reasoning | schema-guided repair / scavenge 路径 |
| 深层 tool schema 能稳定保留 | 部分深层嵌套参数可能丢失 | 工具参数尽量扁平化 |
| 失败工具需要统一 replan | 有些失败应该原样反馈给模型 | 更细的失败分类和 recovery 策略 |
| 用户取消就是普通工具失败 | 取消后不应该继续恢复或补计划 | 中断路径单独处理 |
| reasoning 深度只靠 prompt | DeepSeek 暴露 reasoning_effort |
runtime 里保留 effort 控制 |
Whale 会先按 schema 校验工具参数，再只在失败路径上修复常见可恢复形状错误，比如 optional 字段传 null、数组被字符串化、数组字段传裸字符串、路径被模型写成 Markdown 链接，以及 read_file 只给 offset/limit 的情况。修复和无效输入统计可以在 /stats 里查看。
Whale 的目标是让 DeepSeek 的价格优势、缓存优势和编码能力真正落到终端工作流里。
Whale 能做什么
- 理解代码库：读取文件、搜索代码、总结项目结构和关键模块。
- 修改代码：生成 patch、编辑文件、补测试、修 bug、重构局部模块。
- 运行命令：执行 shell 命令、测试、构建、诊断脚本，并把结果带回对话。
- 交互式工作流：在本地 TUI 里连续对话，支持会话保存和
whale resume恢复。 - 只读提问：用
/ask进入只读问答模式，适合先理解代码，不让 Agent 修改文件。 - 先规划再执行：用
/plan先产出计划，再决定是否让 Agent 实施。 - 扩展工具能力：通过 MCP 接入外部工具，通过 Skills 复用固定工作流。
- 无头执行：用
whale exec在脚本、CI 或一次性任务里运行单条 prompt。 - 1M context window：DeepSeek V4 模型自动启用 1M token 上下文，无需手动配置。
常用命令
| 命令 | 作用 |
|---|---|
whale |
启动交互式 TUI |
whale setup |
保存 DeepSeek API key |
whale doctor |
运行健康检查 |
whale exec "prompt" |
非交互运行单条 prompt |
whale migrate-config |
迁移 Whale v0.1.8 及以前的旧配置到 config.toml |
whale resume |
打开会话选择器 |
whale resume --last |
直接恢复最近会话 |
whale resume <id> |
恢复指定会话 |
/model |
切换模型、reasoning effort 和 thinking |
/permissions |
调整工具审批模式 |
/ask [prompt] |
只读提问模式 |
/plan [prompt] |
先规划，再决定是否执行 |
/status |
查看当前 session、模式、模型和配置状态 |
/compact |
压缩当前会话上下文 |
/init |
为当前仓库生成 AGENTS.md |
/skills |
打开 Skills 菜单，列出、插入或启用/禁用本地 skills |
/mcp |
查看 MCP server 状态 |
MCP
Whale 支持从 MCP server 加载外部工具。
配置和支持范围见 docs/mcp.md。
Skills
Whale 支持本地 Agent Skills，用于复用固定工作流、团队规范或特定工具用法。
在 TUI 里输入 $ 可以搜索并插入 $skill-name。也可以运行 /skills 打开菜单：List skills 会进入同一个 $ picker，选中后把 $skill-name 放进输入框；Enable/Disable Skills 会打开可搜索的开关面板。
更多说明见 docs/skills.md。
配置
Whale 使用 ~/.whale/config.toml 作为全局配置，使用 ./.whale/config.toml 作为项目配置。
只有在你使用过 Whale v0.1.8 及以前版本，并且本地存在 preferences.json 或 settings.json 时，才需要运行一次：
whale migrate-config
如果你从 Whale v0.1.9 或更新版本开始使用，不需要运行这个命令。
更多说明见 docs/configuration.md。
是否支持 Coding Plan？
支持。Whale 可以通过自定义 API endpoint 连接兼容 /chat/completions 的 Coding Plan / 第三方 DeepSeek 接口。
以阿里云百炼为例，在 ~/.whale/config.toml 中配置：
model = "deepseek-v4-flash"
reasoning_effort = "high"
thinking_enabled = true
[api]
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
然后配置对应的 API key：
DEEPSEEK_API_KEY=sk-... whale
也可以运行：
whale setup
注意：
base_url填接口根地址，不要包含/chat/completions，Whale 会自动拼接。DEEPSEEK_BASE_URL环境变量会覆盖~/.whale/config.toml里的[api].base_url。- Whale 当前仍然优先适配 DeepSeek 风格的模型、流式输出、thinking、tool calls 和 prefix-cache 工作流。第三方 endpoint 是否完整可用，取决于服务端兼容程度。
Non-goals
- 不做通用多模型外壳。 Whale 当前就是 DeepSeek-only，优先把 DeepSeek 的缓存、工具调用和成本优势做好。
- 不做 IDE。 Whale 是 terminal-first，和你的 shell、git、测试命令一起工作，不替代 Cursor 这类 IDE。
项目状态
Whale 仍在快速迭代中，建议先用于个人项目、实验仓库或可回滚的开发流程。功能和交互可能会继续变化。
免责声明： 本项目与 DeepSeek Inc. 无关，系独立开源社区项目。
参与贡献
关于克隆、开发、测试、issues 和 pull requests，请查看 CONTRIBUTING.md。
当前开发方向和可认领任务见 ROADMAP.md。
安全
如果是安全相关问题，请查看 SECURITY.md。
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