deepseek

如果你是一名国内开发者，大概率遇到过这样的困境：想用 AI 辅助编程，但 Claude 要翻墙、要订阅、还要担心封号；Copilot 价格不菲，数据还得上传海外服务器；国产替代品要么功能单一，要么体验粗糙。
今天，我们要介绍一个不一样的选择 - Oh My Coder，一个完全本地运行、数据不出境、零成本起步的 AI 多 Agent 编程框架，更重要的是，我们的官网正式上线了！
官网上线，三分钟上手
经过几周的打磨，Oh My Coder 官网正式与大家见面，访问：
http://vobc.github.io/oh-my-coder
你可以一目了然地了解项目的全貌：从 31 个专业 Agent 的分工协作，到三种使用方式的快速上手，再到常见问题的即时解答，全部信息触手可及。
官网最贴心的一点是：快速开始区域提供了 CLI、Web、Desktop 三个 Tab 切换，不管你喜欢命令行还是图形界面，跟着步骤走，三分钟就能跑起来。
这周我们还做了什么
除了官网上线，这周我们集中精力打磨体验，解决了一系列用户反馈的问题：
桌面端支持亮色和暗色主题切换，白天晚上都舒服；语音输入功能重构，基于 Whisper 实现了跨平台语音识别，对着说话就能写代码；命令行体验全面优化，配置路径统一、模型选择不再硬编码，尊重你的个人设置；官网教程多次迭代，确保每一步都能复制粘贴直接用，不再踩坑；安全扫描和测试覆盖，修复了三个中等安全漏洞，测试用例超过 1100 个全部通过。
每一个改动都是为了让你的使用体验更丝滑。
为什么选择 Oh My Coder？
完全本地运行，代码不上传云端
这是 Oh My Coder 最核心的理念，你的代码始终在你的电脑上运行，Agent 在本地分析、生成、审查代码，不会把你的项目源码上传到任何云服务器，对于需要遵守数据合规要求的中小企业来说，这一点至关重要 - 数据不出境，合规无忧。
零成本起步，免费模型直接用
Oh My Coder 接入了 12 家国产大模型，其中 GLM-4.7-Flash 完全免费，DeepSeek 新用户还有赠送余额，不需要信用卡，不需要海外账号，注册就能用，你可以零成本体验一个 31 个专业 Agent 协同工作的 AI 编程助手。
使用简单，三种方式任选
Oh My Coder 提供三种使用方式：命令行、Web 界面、桌面端，命令行适合终端爱好者，一行命令就能开始；Web 界面提供可视化操作，浏览器打开即用；桌面端则集成了语音输入、主题切换等更丰富的功能，三种方式共享同一套 Agent 系统和配置，你随时可以切换，无需重复设置。
31 个专业 Agent，像团队一样协作
Oh My Coder 内置 31 个专业 Agent，覆盖从需求分析到代码生成、审查、测试、部署的完整开发流程。
当你下达一个任务，Planner 会先分析需求、制定计划，Coder 根据计划编写代码，Reviewer 对代码进行质量和安全双重审查，Executor 运行测试验证结果，整个过程就像一个高效的开发团队在协同工作，而你只需要提出需求。
五大创新系统
除了丰富的 Agent，Oh My Coder 还内置了五个创新系统：
主动学习模块 - 任务执行中自动提取可复用经验，沉淀为 Skill，系统越用越聪明，同样的错误不会犯第二次。Scale 自进化系统 - 根据任务复杂度动态调整 Agent 数量和策略，简单任务单 Agent 快速完成，复杂任务多 Agent 协同作战，不浪费资源也不牺牲质量。分层记忆系统 - 原始日志、精炼知识、索引检索三层架构，支持跨会话记忆持久化，今天做过的事情，明天还能记得。工作目录上下文感知 - 自动分析你的项目结构、技术栈和代码风格，生成精准的提示词，让 Agent 更懂你的项目。上下文自动压缩 - 智能压缩对话历史，保留关键信息，节省百分之六十的 Token 消耗，响应速度提升三倍。
适合谁？
国内开发者 - 无需翻墙，国产模型直连，全中文交互中小企业 - 代码不上传云端，数据不出境，合规首选预算有限的个人开发者 - 零成本起步，免费模型直接用想私有部署的团队 - MIT 开源协议，完全可控
马上试试
如果你厌倦了翻墙、付费、担心数据安全的循环，不妨给 Oh My Coder 一个机会，一行命令安装，三分钟上手，零成本体验 31 个专业 Agent 协同编程。
官网地址：
http://vobc.github.io/oh-my-coder
GitHub 仓库：
http://github.com/VOBC/oh-my-coder
有问题欢迎提 Issue，也欢迎 Star 支持我们！
#OhMyCoder #claude_code #DeepSeek #GLM
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有个程序员朋友，攒了一台配置还不错的工作站。
RTX 4090，64G 内存，买的时候用了几个月工资，平时主要用来干嘛？
开会。
开完会摸摸鱼，下班关机，就这样。
一台能跑 DeepSeek、能部署 Llama、能撑起半个 AI 应用的机器，它最大的日常使命，是每天上午接收三条钉钉消息，然后原地进入假眠状态。
这不叫算力，这叫算力坟墓。
这个问题比你想象的大
你可能觉得，这只是个人的浪费，跟世界没关系。
但算了一下，中国大概有 7 亿台 PC，其中相当一部分的平均使用率不超过 20%，剩下 80% 的时间，它们在干嘛？
待机，锁屏，保护模式，屏幕熄灭之后，它们跟一块砖头的差别，仅限于砖头没有风扇。
另一边，AI 公司正在花大价钱买 GPU。
大公司抢服务器，中小团队租不起，调用 API 贵，部署私有化贵，想自己跑个大模型 - 算了，还是继续调 API 吧，按 Token 计费，用多少花多少，花多少算不清楚。
左边是一堆没人用的算力，右边是一堆需要算力的人，中间什么都没有 - 或者说，KeyCompute 要做那个中间什么都没有的地方。
KeyCompute 是什么
简单说：一个 AI 算力服务平台。
复杂说：一个能让你把闲置电脑变成计算节点、同时也能让你按需调用各种大模型的统一接入平台。
但如果你让我用最直白的话说，KeyCompute 干的事情就是 - 把闲鱼逻辑用在了算力上。
你家有用不完的算力，别人需要算力，KeyCompute 搭这个桥，你的机器给别人跑模型，平台结算，你拿钱，类似把闲置房间挂到民宿平台上，只不过你挂的是 CPU 和 GPU，来住的不是旅客，是一堆 Token。
对于调用方来说，KeyCompute 则是另一件事：所有主流大模型（GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Llama）统一用一个标准 API 接口调用，一个 Key，管所有，不用到处注册账号、到处管费用、到处看哪个模型今天又崩了。
消费级节点这件事，比想象的难
你可能想：不就是个人电脑帮人跑模型嘛，听起来也就那样。
不是的。
第一个问题：你家电脑没有公网 IP。
绝大多数家庭宽带，NAT 穿透，内网地址，运营商不让你开公网，你想让别人的请求来敲你的门，对不起，门牌号不对外公开，快递没法送进来。
KeyCompute 的做法是让节点用"拉取式轮询"接入 - 不是等别人来找你，是你主动去服务端问"有活吗，有活给我"，拿回来自己跑，跑完结果送回去，这样节点不需要公网 IP，运营商的墙对你无效，普通宽带照样接入。
第二个问题：节点不稳定怎么办。
你的电脑今天跑模型，明天你要打游戏，后天家里人要看视频，大后天停电了，节点随时可能消失，这是消费级设备的宿命。
KeyCompute 的答案是自动故障转移 - 某个节点消失了，任务自动重新入队，另一个节点接手，用户这边感知不到，路由系统时刻在做健康检查，活着的才派活，挂了的自动排除。
这叫高可用，也叫别让用户知道你后台的狗血。
一张账单，所有模型
调过 API 的人都有一个共同的烦恼：账单分散在七八个地方。
OpenAI 的账单在美国，充值要 Visa 卡，美元结算，还要挂梯子，Anthropic 的账单又在另一个地方，充值流程不一样，DeepSeek 现在国内可以直接用，但它的账单跟上面两个对不上。
最后你维护四五个账户、四五个 API Key、四五个计费系统，每个月对账的时间比实际调用的时间还长。
KeyCompute 把这件事统一了。
所有模型，一个标准的 OpenAI 兼容 API 格式，换个 endpoint 就完事，原来调 GPT 的代码，改一行 URL，立刻可以切 DeepSeek 或者 Gemini，支付宝微信充值，人民币结算，账单按请求级精确到每一笔 Token 消耗，不用猜。
每一次调用都锁定调用时的价格快照，就是说，你今天调用，按今天的价格算，哪怕明天平台涨价了，昨天的请求不追溯，这是应该有的基本体面。
那个"二级分销"是什么鬼
产品页上写着"二级分销体系"。
一看到这四个字，你可能已经在脑子里响起了某些直销公司晨会的 BGM。
别急。
这里的分销逻辑其实很简单：你把 KeyCompute 推荐给朋友，朋友注册之后每次消费，你拿一定比例的返佣，不是拉下线的下线，就是普通的推荐奖励，邀请码机制，大多数 SaaS 产品都有这个。
在 AI API 这个赛道上，用量驱动的推荐返佣其实挺合理 - 你推荐了一个每个月调用 100 万 Token 的朋友，确实应该比推荐一个注册之后再没登录过的朋友拿得多。
但如果你真的打算靠这个当主业，我还是建议你先想想为什么你有这么多愿意用 AI API 的朋友。
技术栈这事
KeyCompute 用 Rust 写的。
这是一个让工程师觉得"哇"、让非工程师觉得"那又怎样"的选择。
用 Rust 的原因通常只有一个：性能要求高，不能有 GC 停顿，内存安全不能靠运气，AI API 网关这种场景 - 高并发、低延迟、每笔请求都在计费 - 确实是 Rust 比较有优势的地方。
后端 Axum，前端 Dioxus（也是 Rust 系的前端框架，跟 React 的思路相近但用 Rust 写），数据库 PostgreSQL，缓存 Redis。
整个栈相对现代，Docker Compose 一键拉起来，对于技术团队来说上手成本不高。
适合谁用
个人开发者：不想管多个 API 账号，想统一调用，人民币结算，国内直接充值，KeyCompute 比自己挂梯子充美金省心一些。
中小企业：有多个 AI 相关业务线，需要统一管控 API Key 权限和用量，不想各个团队自己搞账号。
有闲置算力的人：家里或公司有性能不错的闲置 PC，装个轻量客户端，接入节点池，有调用就跑，没调用就正常用机器，被动收入，但收益取决于平台的实际调用量，早期阶段不要预期太高。
生态合作伙伴：有 AI 相关用户群体，想快速上线一套 API 中转服务，利用 KeyCompute 的基础设施省掉自建成本，靠分销体系获益。
最后说一句
这件事最早被认真讨论的时候，大家的想法是："闲置算力这么多，为什么不用起来？"
然后就发现：用起来这两个字背后，有一堆工程问题要解决，没有公网 IP 怎么接入，节点不稳定怎么调度，计费怎么对账，多模型怎么统一，每一个都是单独拿出来能写一篇技术文章的问题。
KeyCompute 的方向判断是对的 - AI 算力需求在增长，闲置计算资源在增长，两件事同时发生，中间就应该有一个平台。
至于能不能做成，还要看执行。
毕竟，方向对了的项目死掉的也不少，方向不对的项目活下来的也一堆，这跟你 PC 的算力没有关系，跟你 PC 每天晒太阳也没有关系。
但至少，它在做一件有意义的事。
你那台闲着的电脑，可能没有这种待遇。
GitHub：
github.com/keycompute/keycompute
联系方式：
keycompute@163.com
#KeyCompute #GPT #Claude #DeepSeek #AI算力
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Итак, DeepSeek — китайский стартап, который потряс мировой технологический сектор, поставив под вопрос доминирование Америки в данной сфере. Компанию уже называют «убийцей Nvidia».
Акции компании Nvidia негативно отреагировали на происходящее, упав на 17% за сутки, или, подешевев на $465 млрд, что стало абсолютным анти-рекордом для фондового рынка. Также отметился снижением индекс Nasdaq 100 и $BTC .
Приложение DeepSeek уже успело занять первое место в американском App Store, обогнав ChatGPT.
DeepSeek ставит под сомнение обоснованность заоблачных оценок американских AI-гигантов и доказывает, что можно разрабатывать мощные AI-модели с меньшими затратами.
Мнения аналитиков:
Питер Шифф: «Китай опередил США в сфере искусственного интеллекта, запустив DeepSeek».
JPMorgan: «Инвестиции в AI переоценены, технологии DeepSeek способны привести к развитию сферы».
Bernstein: «Паника преувеличена, скорее всего, у акций Nvidia и Broadcom сохранится высокий рейтинг».
#DeepSeek #NVIDIA #gantttzeu #DeepSeekImpact $ETH

近日，加密市场因一项新技术而震动。这项名为 DeepSeek 的人工智能模型，被誉为 “新的黑天鹅”，它以更快的速度、更低的成本和更强的智能力，迅速引起了全球关注。这不仅对人工智能行业构成挑战，也对加密市场产生了深远的影响。
DeepSeek 的由来与背景
DeepSeek 由一家中国初创企业意外研发，最初只是对冲基金在空闲时的副产品。该基金为预测股市趋势购置了大量显卡，而这些显卡在闲置期间被用于训练 AI 模型。最终，这项实验仅耗资 1000 万美元，却开发出性能媲美 OpenAI 的产品，同时显著降低了成本。
数据对比显示：
- DeepSeek：每百万 Token 成本仅 $2.19
- OpenAI：每百万 Token 成本高达 $60
不仅如此，DeepSeek 团队规模仅为 OpenAI 的一小部分，但却通过创新取得了卓越的成果。
DeepSeek 的市场影响
1. 开源与成本优势
DeepSeek 发布了功能强大的开源模型，几乎可以免费使用，甚至可以在家运行。这无疑对大型科技公司构成了挑战，因为他们对 AI 技术的巨额投资正面临更高性价比竞争对手的冲击。
2. 创新驱动
尽管 AI 领域机会众多，DeepSeek 的出现揭示了一个问题：很多巨头尚未开发出能够充分利用降本增效的突破性应用。而 DeepSeek 的逻辑推理能力、科学计算能力和开放式架构，正是未来 AI 应用创新的关键。
3. 对加密市场的冲击
随着 DeepSeek 的迅速普及，市场反应剧烈。纳斯达克指数在盘前交易中持续下滑，甚至低于上周五收盘价。这表明，DeepSeek 的出现不仅改变了 AI 格局，也可能改变投资者对整个市场的预期。
DeepSeek 的实际应用
以下是 DeepSeek 的多种应用场景：
1. 构建类似搜索引擎的复杂问答模型。
2. 以远低于 OpenAI 的成本，提供相似的性能支持。
3. 解决复杂医疗问题的逻辑推导。
4. 可视化解释几何定理（如毕达哥拉斯定理）。
5. 在本地浏览器中实现高速运行，每秒可处理 60 个 Token。
6. 创建交互式文档分析应用（如 PDF 问答）。
7. 实现家用级人工智能的突破性进展。
结论
DeepSeek 的问世向世界展示了小型创新团队的力量，颠覆了人们对 AI 行业资源和规模的传统认知。它不仅为加密市场带来了新的变量，也对全球技术创新趋势产生了深远的影响。在这一 “黑天鹅” 的引领下，未来的人工智能将可能更加平易近人，同时带来前所未有的可能性。
$BTC #AI #DeepSeek