几个月前，DeepSeek-TUI 以“终端里的 Claude Code 开源替代”在 GitHub 上走红：Rust 编写、围绕 DeepSeek V4 设计、成本远低于订阅制工具。现在再去找这个仓库，会发现它已经改名为 Codewhale，仓库迁到了 codewhale-hq/Codewhale，定位也从“DeepSeek 专用”变成了“适配任意模型的终端编程 Agent”，Star 数超过 4 万。

如果你是看着旧文章去安装的，很多命令和模式名称已经对不上。这篇按项目当前 README 整理：Codewhale 是什么、怎么安装、三种工作模式和三档权限怎么搭配，以及模型和 Claude Code 配置的迁移方式。

Codewhale 是什么

Codewhale 是一个开源（MIT 协议）的终端 AI 编程 Agent，用 Rust 编写。交给它一个任务，它会读代码、改文件、跑命令、调用 MCP 工具，最后把改动、执行过的命令和调用记录都留给你核对。

和早期的 DeepSeek-TUI 相比，变化主要有三点：

不再绑定单一厂商：内置 40 多家模型提供商，包括 Anthropic、OpenAI、DeepSeek 等，也支持通过 Ollama、vLLM、SGLang 跑本地模型。默认提供商仍是 DeepSeek，默认模型为 DeepSeek V4.1 Flash。
模式体系重做：原来的 Plan / Agent / YOLO 三种模式，改成了“工作模式 + 权限档位”两个维度。
命令名变了：主命令是 codewhale，也可以用短别名 codew。

上图是改名前 DeepSeek-TUI 时期的功能概览，Auto 模式、长上下文、回滚、子 Agent、LSP 和 MCP 这些能力在 Codewhale 里都保留了下来。

安装

官方推荐用安装脚本，此外也提供 npm、Cargo、winget 等方式。熟悉 Node 的用户用 npm 最直接：

npm install -g codewhale

Rust 用户可以用 Cargo 安装：

cargo install codewhale-cli --locked

Windows 用户可以用 winget 安装 HunterBown.CodeWhale。官方特别提醒：一台机器只保留一种安装方式，否则 PATH 里可能出现多个版本互相覆盖。之后用 codewhale update 升级即可。

首次配置：选提供商和模型

启动后输入 /provider（或按 F3），选择模型提供商、粘贴 API Key、再选模型。几点要注意：

默认提供商是 DeepSeek；
如果没有配置任何 Key，而本机 Ollama 已经在运行聊天模型，Codewhale 会直接使用本地模型；
Key 只保存在本机，不需要注册 Codewhale 账号；费用由你直接向模型提供商支付，界面底部和 /cost 命令会显示当前会话的花费。如果你想了解同类 Agent 工具接第三方接口时 OpenAI、Claude、Gemini 协议的差别，可以参考DeepSeek Harness 接入 AIGoCode 的协议说明。

旧文章里提到的“Auto 模式自动选模型”依然存在：在会话中输入 /model auto，Codewhale 会为每一轮选择合适的模型，具体路由规则用 /router 设置；/turn inspect 可以查看某一轮实际用了哪个模型。

三种工作模式：Plan、Work、Operate

输入框为空时按 Tab，或输入 /mode，可以切换工作模式：

模式	能做什么	适合场景
Plan	只读和搜索，不改任何东西	熟悉陌生代码、出实现方案
Work	编辑文件、执行命令	日常开发，按你的指令干活
Operate	权限与 Work 相同，但把请求当作目标，持续推进直到验证完成或需要你输入	目标明确、步骤较多的任务

Plan 出完方案后，Codewhale 会询问你是以哪种权限开始 Work，还是继续规划。新安装默认处于 Work 模式。

三档权限：Ask、Auto-Review、Full Access

按 Shift+Tab 切换权限档位，这是和旧版 YOLO 模式差别最大的地方：

Ask（默认）：仓库内的文件编辑直接应用，但运行非只读的 Shell 命令前会先问你；
Auto-Review：由规则和一个审查模型自动批准常规操作，高风险操作会被拒绝，需要你切回 Ask 手动批准；
Full Access：从不询问，并关闭 Codewhale 自带的沙箱，仓库规则和托管策略仍然生效。

在 Ask 和 Auto-Review 档位下，命令运行在操作系统沙箱里。建议的用法是：日常保持 Ask，熟悉之后对重复性任务开 Auto-Review，Full Access 只在一次性的临时工作区里使用。沙箱本身也不是完整的安全边界，这一点可以看AI 编程工具沙箱防护这篇的分析。

回滚与审计

每次操作都会留下记录：改了哪些文件、跑了哪些命令、调用了哪些 Web 和 MCP 工具、启动了哪些子 Agent、谁批准的。改坏了可以用 /restore 回到之前的状态。

无界面执行时，codewhale exec 加上 --auto 参数会以 Full Access 运行工具，可以再用 --sandbox workspace-write 把写权限限制在工作区内；执行结束后用 codewhale receipts --last 查看这次运行的完整“回执”。

从 Claude Code 迁移配置

如果你已经在用 Claude Code，不必从头配一遍：

/import-claude 会准备一份 Claude Code 设置和 MCP 服务器的导入方案，由你确认后生效；
/plugin install 可以安装 Claude Code 插件里的 skills、commands、agent 配置和 MCP 服务器，但需要 hooks 或 LSP 服务器的插件会被拒绝；
codewhale serve --acp 以 Agent Client Protocol 方式运行，可以接入 Zed 等支持 ACP 的编辑器。

和 Claude Code、Codex 怎么搭配

Codewhale 的优势在于模型自由和成本可控：简单任务交给便宜的模型，用 /model auto 自动升降档；Claude Code 和 Codex 则在复杂推理、大型重构上更稳。两类工具并不冲突，可以同时安装、按任务选择。

这张对比图来自改名前的版本，图中的 DeepSeek-TUI 即现在的 Codewhale；模型一栏以 /provider 里的当前列表为准。

如果你通过 AIGoCode 使用 Claude Code 或 Codex，现有配置不受影响；想在 Codewhale 里接入其他模型，按 /provider 的提示单独配置即可。

注意事项

旧教程命令已过时：deepseek 命令、deepseek-tui 包名、YOLO 模式等说法都来自改名前的版本，以新仓库 README 为准；
Full Access 关闭沙箱：不要在含有生产配置或密钥的目录里用；
模型质量随提供商变化：便宜或本地模型适合简单任务，复杂任务建议换更强的模型。

总结

DeepSeek-TUI 改名 Codewhale 后，从“DeepSeek 专用终端 Agent”变成了支持 40 多家模型提供商的通用工具。上手时记住两组概念：工作模式（Plan / Work / Operate）决定它干到哪一步，权限档位（Ask / Auto-Review / Full Access）决定它在多大范围内自己做主。

参考链接

Codewhale GitHub：https://github.com/codewhale-hq/Codewhale
npm 包：https://www.npmjs.com/package/codewhale