Hmbown / DeepSeek-TUI

问题：大型代码库的逐行审查耗时且容易遗漏，手动执行重构风险高。

方案：利用DeepSeek V4的1M令牌上下文窗口，让模型一次性读取整个工作区，自动分析代码结构、检测问题并生成重构方案，通过Plan模式预览变更，Agent模式逐步确认执行。

示例：对一个包含数百个文件的Rust项目进行API兼容性审查，模型自动发现废弃接口并生成替换代码，开发者只需在TUI中按需批准修改。

问题：需要在多个文件中重复执行相同的代码替换或模式化修改，手动操作易出错且效率低。

方案：通过YOLO模式让模型自动执行批量文件读写和Shell命令，利用持久化任务队列在后台运行，支持断点恢复。

示例：将项目中所有Python日志调用从logging.info替换为自定义logger.info，模型自动遍历所有.py文件并应用补丁，开发者只需启动任务后查看结果。

问题：需要持续监控代码质量或执行定期检查，但手动启动分析任务繁琐且无法持久化。

方案：使用持久化任务队列和HTTP/SSE运行时API，部署为后台服务，自动执行LSP诊断、代码风格检查或安全扫描，结果通过TUI或API查询。

示例：在CI/CD流程中集成deepseek serve --http，每次提交后自动对变更文件进行静态分析并生成报告，开发者通过TUI查看历史会话。

问题：调试一个涉及多个模块的bug时，上下文容易丢失，重启会话后需要重新描述问题。

方案：利用会话保存/恢复功能，在调试过程中随时创建检查点，后续从断点处继续分析；结合用户记忆功能保存调试偏好。

示例：调试一个内存泄漏问题，模型逐步分析堆栈并修改代码，开发者下班前保存会话，第二天恢复后模型继续从上次分析结果出发，最终定位到循环引用。