不会写代码的“鲸鱼哥”，被 DeepSeek 改写人生 | 专访 Hunter Bown

Hunter Bown 没想到，自己会在差点因职业转型陷入困境后，被一个开源项目重新推回牌桌。

在此之前，他已经换过几条路：读音乐教育，读 MBA，又进法学院学专利法。但转型一直没有真正落地。法学院第一学期，他经历脑震荡，又在状态很差的情况下参加考试，成绩不理想。按他的说法，法学院第一学期几乎就是一道“淘汰线”：成绩顶尖，才有机会拿到工作；没冲上去，就很可能直接掉出主流路径。

Hunter 就是后者。他没找到工作，背着债务，也没有一个清晰的新身份。过去回不去，未来还没来。

AI Coding 在这个时候出现了。Hunter 后来在接受 InfoQ 采访时说，Claude Code 以及新一代 AI 编程工具给了他过去没有的“能动性”：只要有想法，就可以真的把它做出来。那段时间，他能做的只有一件事：不断做东西，用一个个项目证明自己还在往前走。

DeepSeek-TUI 就是在这样的背景下诞生的。它最初是一个面向 DeepSeek 模型的终端 AI Agent 系统，支持文件编辑、Shell 命令执行、Git 管理、子代理协作等能力。

真正的转折发生在 DeepSeek V4 发布后。大量开发者开始寻找适配 DeepSeek 的终端工具，DeepSeek-TUI 冲上 GitHub Trending，Star 数快速飙升。Hunter 也因为一句“Hello, Whale Brothers”进入中文开发者社区，“鲸鱼哥”这个名字随之传开。

如今，DeepSeek-TUI 改名为 CodeWhale。这个新名字延续了“鲸鱼哥”的社区记忆，也意味着它不再只是一个 DeepSeek 适配工具，而是在往更通用的终端 AI Coding Agent 方向演进。

对很多人来说，这只是一个非科班开发者靠 AI 写出爆款项目的故事。但对 Hunter 来说，它更像是一次命运改写：一个没能通过传统筛选机制的人，靠 AI Coding 绕开了那道门槛，重新证明了自己。就在上周五，他在 X 上宣布，自己已经加入美国 AI 模型公司 Arcee AI，并写下：“梦想成真。”

以下为访谈实录，经 InfoQ 编译：

“AI Coding 拯救了我”

在 DeepSeek-TUI 之前，Hunter Bown 的身份很难被一句话概括。

他不是传统意义上的软件工程师。甚至在 AI 公司面试时，他曾被贴上“非技术人员”的标签。

但正是这种非典型经历，让他的故事有了反差。

一个当过乐队指挥、读过 MBA、正在法学院学习专利法的人，在一次失败之后，借助 AI Coding 找到了新的出口。

InfoQ：能先跟我们的中国读者介绍一下你自己吗？

Hunter：我是 Hunter Bown，大家也叫我“鲸鱼哥”或者 “Whale Bro”，后面可能还会有别的叫法。

我的经历挺杂的。我当过高中乐队指挥，拿了 MBA，然后又去读法学院。基本上就是对每一个方向都不太满足，所以我就开始自己动手做东西了。

InfoQ：你是什么时候意识到 DeepSeek-TUI 真的火起来了？

Hunter：那是五月初，我刚刚考完版权法的期末考试。那场考试是晚上六点到十点，这是我见过最糟糕的考试时间安排。考完之后，我感觉自己考得很差，回到家之后就继续埋头做项目。

就在那段时间，我做了一个决定：我得直接去找那些真正正在用这个工具的人。

之前我会在 X 上回复别人，比如问他们有没有试过这个项目。但后来我想，我应该直接去找真正使用它的人。于是我发了那条后来很有名的推文，用中文写的，叫大家 “Hello, Whale Brothers”。

发完之后我就去睡了。第二天醒来，整个世界都不一样了。

那时候我的 GitHub followers 大概只有 80 个，但一觉醒来已经涨到了几百。项目 Star 数也已经破千，这让我非常震惊。因为我之前做过的任何项目，最多也就 180 颗星，而且那还是我花了很大力气才做到的。

那一刻让我明白，真诚地去接触人，能产生多大的力量。

InfoQ：一天涨了两千多颗 Star，你当时是什么感受？

Hunter：说实话，是一种 overwhelming 的感觉，有点被淹没了。

在那之前，我会逐个查看每一颗 Star 是谁给的，因为我想知道这些人是谁。但大概到了一万颗 Star 的时候，这件事就已经不可能了。

但我更想说的是，有一个社区愿意为你的项目背书，这本身就是一份礼物。

他们试用了，觉得值得，就给你点了 Star。Star 对他们来说不花任何成本，但对我来说意义重大。

这也改变了我看待 GitHub 的方式。以前是没人关注，现在是，好，有人在看我的主页了。那我就要确保自己利用这个机会，把我真正认为重要的东西展示出来。

InfoQ：这真是段奇妙的经历，再结合你过往的一些学习背景和经历，例如你大学和研究生期间学习的是音乐教育，后来又读了 MBA，现在又在学习专利法，在我看来每个学科之间跨度都还是挺大的，你是如何走到今天的，在技术上取得了如此大的关注的？

Hunter：这是个很长的故事，我尽量讲清楚，因为这真的是我的人生，而且它每天都在变化。

先从我的曾祖父说起。我小时候在德克萨斯州 Kerrville 的外祖父母家，我奶奶会跟我说：“Hunter，你的曾祖父发明了遥控器。”我当时觉得，哇，那他一定是个大人物，因为遥控器是每个人都想要的东西。

后来我长大之后才知道，事情并不完全是这样。他没有真正发明遥控器，但他有一些和遥控器相关的专利。真正重要的是，他当年是贝尔实验室的研究主任，正好处在晶体管被发明的时期。那才是真正改变世界的事情。

这段家族历史一直在我脑子里。后来我理解了 1956 年美国政府的那个决定，也就是把贝尔实验室的一些专利公开开放。某种意义上，那就是一种早期的开源。正是因为那个决定，我们才有了今天这个世界。

这也是我为什么会对法律、对知识和技术的开放分发如此着迷。

再说音乐。我八年级的时候就决定自己想当乐队指挥，现在回头看，那可能太早了。但当时对我来说非常真实。

原因是，我是乐队里小号吹得最差的那个。非常差，是整个乐队里最差的。但让我困惑的是，我的老师们没有放弃我，他们一直试图帮我变好。

我以前在学校里一直成绩很好，考试也很轻松。我不习惯老师把注意力放在我身上，除非那是正面的，比如“做得好，继续保持”。所以当我真的很不擅长一件事，但老师们仍然持续帮助我变好，这件事改变了我的人生。

它让我也想为别人做同样的事情。

后来我 25 岁就在德克萨斯州 Frisco 成了一名高中乐队指挥。那可能也太早了，但我当时就是处在那个位置。

然后疫情来了。2020 年 3 月，我在迪士尼乐园。我记得当时自己承受着巨大的压力，感受到整个局势的重量，但又真的做不了什么。

你想象一下，一个 25、26 岁的人，收到家长邮件说，“我很担心我的孩子”，而与此同时，全球疫情正在发生。我当时心里想，是的，女士，但我们现在还得去坐过山车。

这很奇怪，也非常让人失去方向感。

我开始想，我不知道自己能不能一辈子做这件事。因为从情绪上说，这对我来说真的太难了。

所以一段时间后，我决定回学校。一开始我想的是法学院，后来先读了 MBA。

那段时间正好 ChatGPT 出来了。我们所有人的视角都被改变了。

再回到我曾祖父的故事。当我开始理解商业，看英伟达、AMD，看现在的生态系统时，我会把它和晶体管时代进行比较。

美国政府当年开放贝尔实验室专利的决定，让我意识到，技术的开放分发会改变整个社会。这也让我对法律产生了兴趣。

因为信息正在以如此快的速度被分发，法律的适用方式一定会改变。法律本身未必需要改变，但我们如何把法律应用到人身上，会因为信息量的巨大变化而发生根本改变。

所以我决定去法学院。我想，这是最后一个学位了，不再读了。

但进入法学院之后，我在第一学期脑震荡了。带着脑震荡参加四个小时的考试，非常困难。可我不是来自那种很擅长说“我受伤了，请帮帮我”的家庭，所以我当时只是想，好吧，那我就脑震荡着去考试吧，我会想办法的。

法学院是一个非常二元的系统。第一学期要么成绩顶尖，然后找到工作；要么没有。

而我没有。

所以事情必须非常快地发生变化。因为那是我第一次真正意义上觉得自己失败了。不是法律意义上的失败，但从我自己的角度看，我觉得：这就是失败。

你背着很多债务，成绩不好，没有工作。你以前有工作，现在又多了一个学位。接下来要怎么办？

然后 Claude Code 出来了。我完全被它吸引住了。它给了我一种以前没有的能动性。

那种感觉是：只要我有一个想法，我就可以把它做出来。

所以从那以后，我就一直在做各种东西。

虽然我的故事听起来非常疯狂，但对我自己来说，它是非常连贯的。它说得通。我理解我的人生故事，也理解为什么我的价值观会变成现在这样。

我非常关心法律的实际应用，也非常关心知识和技术的开放分发能为社会带来什么。

我不想只是坐在那里，等着拿到法学学位，然后希望某个人有一天注意到我可以帮忙。

InfoQ：你的经历听起来像是，AI Coding 在某种程度上拯救了你，可以这样理解吗？

Hunter：是的，完全可以这样理解。

InfoQ：那我还想问一个很多人都想知道答案的问题，你是美国开发者，为什么选择 DeepSeek，而不是 Claude 或 GPT？

Hunter：因为它们已经有自己的商业产品了。所以对我来说，关键是找到机会在哪里，市场空白在哪里。

在 MiniMax 发布自己的工具之前，我做过一个 MiniMax CLI。我也基于 Nvidia 的 Nemotron 模型做过一个类似工具，因为我觉得他们整个 NIM 的设置非常有意思。

但对我来说，DeepSeek 代表的是长期潜力，也代表我对他们研究的高度尊重。

每次我读他们的研究，我都会想：这些人太聪明了。

他们能在自己拥有的资源条件下做到如此细致，真的让人难以置信。你能看出来，这是一群把手头资源榨干到极致的人。这非常鼓舞我。

对我来说，我一直在想，我们什么时候会从真空管走向晶体管。而现在我感觉，我们还在不断制造越来越大的真空管，因为这是当前激励机制鼓励的事情。

但我想支持，或者说为一个认真思考终端用户成本的团队做点东西。说实话，我对知识产权这个概念有一点意见，尤其是当它被用来对抗全球用户的时候。

这就是现实。无论是制药，还是技术，都是如此。

如果能做出一个达到这些商业产品同等水平的东西，但它的 API 是全球的人真正负担得起的，那对我来说，这才是真正的 AGI。

如果每个人都能获得那种水平的技术，它会创造出另一种人类社会。这和一种社会继续用知识产权地位压制另一种社会，是完全不同的。

这项技术本身，就像是活过来的知识产权。我们正在把“财产”这样的标签贴在某种不一定是生命、但确实具有智能的东西上。

我觉得这非常奇怪。

我不认为这是美国知识产权法条文的正确适用方式。当然，我是站在美国的角度说的。但美国法律最终对全球非常重要。我们签署了许多全球知识产权协议。

InfoQ：你觉得独立开发者应该从开源项目中获得利润吗？这样项目才能长期发展下去。

Hunter：我觉得要看情况。开源本身并不天然关于利润，它更关乎分发，以及 IP 策略，或者说一种部分产权策略。

我当然希望自己能一边继续做开源项目，一边赚到钱。

但我觉得你必须有创造力。你仍然需要提供某种有价值的东西，某种具有商业价值的东西，无论是提供给公司，还是提供给个人。

大多数人也许应该更多地思考：作为一个个体，我如何能同时帮助多家公司？这也是 DeepSeek-TUI Foundation 未来可能拥有的优势之一。

我们可以形成一种类似 forward-deployed engineers 的东西，但商业化程度没那么强，因为它本质上不是以盈利为目的。

核心是我们拥有开发者，也拥有一个持续迭代、持续改进的社区。这个社区在某种程度上会自我维持，因为更多人会带来更多人来使用它。理想情况下，如果某家公司想聘请我们，帮助他们弄清楚如何最好地把 DeepSeek-TUI 集成到他们公司内部，那就是一种可能的方向。

我觉得你必须有创造力，去寻找新的、非常规的策略。商业环境正在发生变化。公司的采购流程现在一定非常疯狂。

你可以用这样的价格从一个人那里采购某种东西，和你继续购买过去那种老式 SaaS 产品，这是非常不同的。

所以与其说我有答案，不如说我有很多问题和理论。

InfoQ：你曾经看着一些开源 AI 工具作者爆火，也看到有人被 OpenAI 收购。你怎么看这种路径？

Hunter：我觉得大家需要理解的是，今年一月我还坐在电脑前想：Peter 到底是怎么做到的？

我当时想，这到底发生了什么？

这并不是说我坐在那里想，“我就是下一个 Peter。”我只是想，天啊，这个人现在太火了。他几乎就是整个世界的中心。

OpenAI 的 acqui-hire 并不一定要成为黄金标准。这个领域里有太多公司都在努力成功。

我觉得，当你能展现出自己独特的观点时，这在现在非常重要，因为这个领域缺少独特的观点。

所以某种程度上，你要让自己怪一点的那面飞起来。

你必须做你自己，因为 AI 正在把一切标准化。

默认情况下，你会走向一个统计分布。如果你在和模型互动、尝试创造时，没有完整地做你自己，那你就会把很多东西留在桌子上。

高光时刻

很多开源项目的爆火，事后看起来像一场精密策划。但 DeepSeek-TUI 不是。

Hunter 反复提到，项目真正被中文开发者社区注意到的时候，它还很粗糙，甚至在 DeepSeek 体验里非常关键的 cache prefill 上也做得不好。

这反而让这个故事更像真实的开源：先把东西放出来，接受反馈，然后一边被看见，一边把它变好。

InfoQ：DeepSeek-TUI 是今年一月发布的，但一开始并没有获得太多关注。那段时间你是怎么坚持下来的？

Hunter：说实话，从一月到四月，我其实在申请不少 AI 公司，也参加了一些面试。

那可能是第一次真的有人注意到我。我参加面试，然后被贴上了“非技术”的标签。这个评价也说得通，因为技术面试的部分我确实不会表现很好。

所以我当时其实很努力地想为自己搭建一个未来的 AI 职业路径。

这并不是说我已经放弃法学院了，但我确实在这件事上花了很多时间。

从一月到五月，它其实就是一个日常项目。我每天继续做。

随着更多关于 V4 的传言出现，我就会去改一些东西，想也许它会是这样。

那种感觉有点像在为一个即将出生的孩子布置婴儿房，但你还不知道孩子的性别。你只是想：我要尽可能把它准备好。

我之前也做过一个 MiniMax CLI，以及一个面向 Nvidia Nemotron 模型的 coding-specific agent。

所以我已经在这个方向做了一段时间，而且主要用 Rust。大概到四月的时候，我开始真正加速。我想，好，它们要来了，我要时刻做好准备。

而且我知道它会有 100 万 token 的上下文窗口。所以我就一直迭代。

有一件事我觉得很有意思：一开始它其实很糟糕。它刚开始爆火的时候，真的还不好用。而且它在一些对 DeepSeek 非常重要的事情上尤其糟糕，比如 cache prefill，以及如何通过它省钱。但这其实也很好。因为我很高兴自己把这些想法先做出来、放出去。

然后我就能发现它们是错的，再把它们修好。

这并不是那种“我火了，所以我要赶紧把一切都改掉”的状态。

我遇到的几乎是相反的问题：我获得了关注，但产品还不够好。所以我必须把它变好。其中一部分就是慢慢迭代。但随着 V4 越来越近，我非常努力地做迭代，因为我希望它能成为我自己的 daily driver。我想做的是一个我自己每天都会用的东西。

InfoQ：经历过那段默默无闻的日子后，DeepSeek V4 发布了。这之后 TUI 项目发生了怎样的变化？

Hunter：我觉得，对于一个开源模型来说，100 万 token 的上下文窗口是非常大的事情。它允许不同的工作流出现。

对我来说，这几乎是一种经济运行层面的变化。prefill 的成本、整个调用的成本，以及它有 100 万 token 上下文窗口这件事，所有这些放在一起，会创造出一种不同的体验。

你可以用它创造出不同的商业解决方案。说实话，我最喜欢的是 V4 Flash。

我觉得那个模型非常不可思议，而且随着时间推移，它还在变得越来越不可思议。即使闭源公司陆续发布更多 Flash 类模型，它依然非常能打。

对我来说，这是这次发布里最重要的部分。

我觉得 V4 Pro 也非常好，但在我看来，很明显它并不是这次发布的主要焦点。我很期待接下来会发生什么，因为我不认为他们这一轮迭代已经结束了。

当我使用 Flash 的时候，它基本上已经足够好，可以完成我大多数要做的事情。而且它非常快。我可以用它工作 30 分钟，成本可能只有 2 美分。

这很不一样。它让我能以不同方式思考这件事。另一个很大的机会在于，你到底如何利用这个上下文窗口。

从我的角度看，DeepSeek 模型、cache prefill 和 100 万 token 上下文窗口结合在一起，让我不必在第一轮就写出最完美的 prompt。

我可以慢慢把事情推进下去。

即使上下文已经到了 30 万 token，我仍然觉得自己还有机会继续做出东西。但在其他应用里，当我看到 30 万 token 的时候，我会开始有 token 焦虑。

它会提示我：“你要不要清空上下文？”我就会想，好吧，我可能应该清。你都这么提示我了，我现在开始紧张了。

这是我觉得 DeepSeek 很特别的一点。我可以拥有很长时间运行的会话，而且不会明显感觉质量下降。它的 cache 在系统里也能保留很久。

我可以去睡觉，醒来之后再 prompt 它，它还会说：对，我们还有 cache。

未来，我会继续尽可能让 TUI 变得更强大。以一旦 4.1 出来，或者他们推出图像模型，我应该都会很忙。

InfoQ：在 DeepSeek-TUI 之前，你有编程经验吗？

Hunter：没有。除了当年 MySpace Top 8 那种 HTML 页面。

我是早期互联网时代长大的孩子，所以那算是我接触代码的方式。你会去做一个很酷的 MySpace 页面。

但如果说真正的编程经验，我没有。我在 MBA 期间差点选一门 Python 课，但最后没有选。因为当时 AI 发展太快了，我想，不学也就不学了，没关系的。

然后很长一段时间里，我其实觉得还是有些影响的。但现在，我觉得这种不懂一门语言的影响已经非常淡化了。

InfoQ：你之前完全没有编程经验，但 DeepSeek-TUI 是用 Rust 写的。Rust 并不是一门对新手特别友好的语言，你为什么选择 Rust？

Hunter：我选择 Rust，是因为它非常适合 LLM 的能力，因为它有很强的自我验证特性。它能让模型以一种在其他语言里不太容易实现的方式运作。

除了速度以外，这也是我喜欢用 Rust 写东西的原因：在我开发的过程中，我能知道它到底有没有工作。

这也是我喜欢这个时代的地方。你把 Rust 放在我面前，我会看着它，然后基于自己的经验试着理解。

但现实是，我知道如何和 Agent 讨论用 Rust 编程。我学会的是这种能力，而不是自己掌握所有底层操作。

这有点像：我不会吹单簧管，但我可以非常好地教别人吹单簧管。我觉得这里面有一些相通之处。

Harness 究竟在调什么？

Hunter 最有辨识度的地方，不只是他做了一个工具，而是他理解 Agent 的方式非常不同。他不是从传统工程视角切入，而是从“乐队指挥”的经验出发。

模型像乐器，每个模型有自己的音色、脾气和惯用法。Harness 不是简单的限制器，而是让模型处在正确情境里的“舞台”。

如果模型在一件很简单的事情上拼命思考，也许不是模型太笨，而是你给它的环境错了。

InfoQ：你曾提到，一个好的 AI Agent 应该像一件调好的乐器，每件乐器都有自己的性格。你怎么把这个想法用在理解不同 AI 模型上？

Hunter：我会把 Agent 理解成有某种“惯用倾向”的东西。也就是说，这个角色、这种智能，它独特的地方是什么？

很多模型其实非常相似。比如你可以看很多基于 DeepSeek R1 的模型，你会看到它们像是一个模型家族。

你可以用这种方式把它们归类。它们会以某种方式运作，因为它们的注意力机制就是那样。

然后你也可以把它们看作是有自己惯用风格的数据堆。它们是用什么数据训练的？又是用什么方法训练的？

我以前指挥乐队的时候，很多时候是在给整个乐队提示。有时候我也会给某一个人单独提示，事实上你经常需要这么做。

但正是对这种差异的意识，让你能够编排和协调整个群体。

如果我只说：“所有人都这样做”，它对每一种乐器产生的效果是不一样的。

这就是我理解 AI 模型的方式，也包括它们所在的 harness 层。它们所处的环境，会极大影响它们如何回应你的 prompt。

从很多方面看，它们是同一种技术。AI 是大语言模型。但构成它们的所有部分都不一样。我们必须理解这些差异，才能最好地使用它们。

InfoQ：你也提到了 Harness 层。现在大家都在讲 Harness Engineering，你是如何理解 Harness Engineering 的？它和模型之间是什么关系？

Hunter：我最近在看一部美剧叫《Severance》，不知道它在中国火不火，但在美国很火。

这部剧里的人物被“分离”了。他们有一个工作中的自我，也有一个生活中的自我，而且彼此没有记忆。

剧集一开始，这些角色第一次在办公室醒来。他们还是成年人，认知能力都在，但他们完全不知道自己在哪里。别人必须告诉他们叫什么名字，然后他们才能开始工作。

我会把大语言模型想象成这样。就像一个非常聪明的存在，突然醒过来，然后说：“什么情况？我醒了？现在我得开始工作了？”

所以我觉得，当你把 harness 设计得太限制性时，对模型来说其实会非常困惑。

因为如果它尝试做某件事，但失败了，那它就会想：既然不能做，为什么这个选项一开始会出现在这里？

所以在我看来，Harness Engineering 某种程度上是在寻找一种“共振”。或者说，是在寻找一种平衡状态。

模型有没有被正确地放置在一个环境里？如果模型必须非常努力地思考一件事，那这件事真的值得它这么思考吗？

因为如果它在一件非常简单的事情上思考得特别吃力，那说明 harness 正在以某种方式引导它，导致它无法发挥出最好的状态。

InfoQ：DeepSeek 有百万 token 上下文窗口。DeepSeek-TUI 是如何利用这一点的？

Hunter：一开始其实没有利用好。或者说，它利用了，但方式很蠢。

我做了一个当时以为很聪明的东西，叫 cycle system，循环系统。我们设了 128K token 的循环。

基本上，每过 128K token，我就假设模型进行连贯思考的能力会下降。实际上，你确实可以用这种方式非常高效地使用上下文。

而且如果这 128K 的内容质量都很高，那也是有用的。但后来我发现，我其实是在过度工程化。

DeepSeek 模型真的会在 200K 的时候比 128K 明显退化吗？我应该先搞清楚这一点，再去做一个没有必要、还很昂贵的设计。

所以核心其实是：允许模型真正去使用上下文。但话说回来，我确实认为，大上下文窗口也有危险。

上下文里可能出现彼此冲突的规则和指令。比如 agent instructions file、README，以及其他各种文件。如果这些内容在横向和纵向上没有对齐，不清楚每个东西意味着什么、该如何做某件事，那模型会非常困惑。

所以你必须理解，如何真正利用上下文窗口。

性能本身可能没有下降，但因为你能塞进太多上下文，你可能会构造出一个让模型困惑的环境。

我确实认为，它打开了全新的工作流。

当然，DeepSeek 不是唯一拥有 100 万上下文的模型。Gemini 3.5 可能也有 100 万上下文，最新的 GPT 和 Claude 模型也有长上下文。

但作为一个负担得起的开源选择，DeepSeek 站在这个位置上，会打开新的商业机会。

InfoQ：那你认为 Claude Code 和 DeepSeek-TUI 真正的区别是什么？

Hunter：我会说，主要区别在于实际界面。DeepSeek-TUI 是有意做成 TUI，而不是 CLI。我很受 OpenCode 启发，尤其是他们利用屏幕空间的方式。如果我把窗口放大，右侧就会出现一些内容，诸如此类。

从用户体验上说，它当然不是一家万亿美元公司做出来的产品。这点肯定是真的。但对于日常使用来说，它可以完成任务。

从我的角度看，我并不在 Claude Code 里使用 DeepSeek，所以我没有那种直接对比经验。

但根据我的使用体验，它已经表现到一个我认为适合继续开发它、并且用它做其他项目的水平。

我也非常希望听到用户指出具体差异，比如：“我在 Claude Code 里这样用，会得到这个结果；但在 DeepSeek-TUI 里就没有。”请一定告诉我。

我自己也会用 Claude Code，只是会搭配不同模型。我知道 Claude Code 有时候会带来那种非常 seamless 的感觉，那确实很好。但 DeepSeek-TUI 是有意做得不太一样，我希望用户感觉自己是在握着方向盘。它有意保持很高的信息密度。

很多人一直让我减少这些信息。我会做，而且会给用户选项。但对我来说，我希望尽可能多地呈现信息。因为我尊重用户。我尊重他们按下 escape、改变自己 prompt 的能力。所以我认为这可能是最大的区别。

我没有商业动机让你离开终端。如果说有什么动机的话，我的动机是让你更深入地参与这个产品，并且思考。这就是我做它时的心态。

InfoQ：你接下来会系统学习编程吗？

Hunter：不会。我觉得在一定约束下，Vibe Coding 是够的。

确实有很多项目看起来非常疯狂，DeepSeek-TUI 在某种程度上可能也显得很疯狂。有时候人会离项目太近，我自己也会这样。然后我会停下来，设一个新的 milestone，或者做一次重构。但我觉得，对我来说，用传统方式学习编程的理由并不多，因为我会继续用现在的方式工作。如果我在一家公司工作，而他们认为遵循某种工程规范对他们来说很重要，那我当然会学。这不是说我不想学。更准确地说，是我现在太享受正在做的事情了，所以我不想停下来。

在 AI 时代，这本身就是在学习一种新技能。

也许这来自我当老师时建立起来的舒适感。我几乎觉得自己现在又可以了。我回到了马鞍上，也回到了自己的 harness 里。

我最擅长的工作方式，是先大量思考，然后去教学。无论那是 prompting，还是别的什么，本质上都是思考整个上下文，并且真正去制定策略。

所以，我没有计划用传统方式去学编程。但我也不反对。更像是：我需要把这件事排进我的日程。

因为一个项目，集结一群“鲸鱼兄弟”

DeepSeek-TUI 的爆火，技术只是一半。另一半，是它与中国开发者社区之间非常奇妙的连接。

“鲸鱼兄弟”这个称呼来自 DeepSeek 模型自己的一次回答。Hunter 想用中文发帖，问模型 DeepSeek 粉丝怎么称呼自己，模型给了他 “Whale Brothers”。

这个词后来真的变成了社区的内部梗。

InfoQ：你为什么叫中国开发者 “Whale Brothers”，也就是“鲸鱼兄弟”？

Hunter：这其实来自我和 DeepSeek V4 的一次对话。

当时它刚出来，我在想 DeepSeek 的 logo，就是那个鲸鱼 logo。其实它是一只虎鲸。在美国，我们确实会把 DeepSeek 叫作 “the whale”。这是一个挺常见的称呼。大家会说，“哦，那个 whale 发布新东西了。”

我没意识到你们并没有这个解释。这周我和 DeepSeek 新模型讨论过这件事。

我当时说：“嘿，我们要发布一些和 V4 Code 相关的东西。我想用中文发一条内容，但我希望它是有意为之的。我想让大家知道我在乎这件事，我想让这条内容成为一个 statement。”

于是我问它：“DeepSeek 的粉丝有没有什么自称？”

然后它给我的答案就是：“Whale Brothers。”我想，好，那你能不能帮我翻译一下？

然后这个词就这样继续发展下去了。我很喜欢这个故事，因为它在某种程度上像是一次 LLM 幻觉造成的快乐意外。

模型在给出这个答案的时候，比它应该有的把握要自信得多。但也许，它把这个幻觉变成了现实。

InfoQ：如果让你用几个词来形容中国开发者，你会用什么词？

Hunter：Hard-working，努力。可能还有 communal，就是很有社区感。

不过这对我来说其实是一个很难回答的问题。因为在我看来，中国开发者就是开发者。因为我并没有一个美国开源开发者社区。

在这方面，我像是一座孤岛。就是我、我的猫和我的狗。所以对我来说，这就是一个开发者社区应有的样子。这个社区里的人都喜欢互相协作。而且大家非常直接，这一点我非常欣赏。

无论他们是在指出项目的问题，还是说他们很喜欢某个东西，我都很喜欢这种直接。

InfoQ：但你知道吗，很多中国开发者听到 Hardworking 这个词，会联想到另一个词——卷，也就是他们很努力、很有竞争意识，你怎么看这种所谓的“卷”？

Hunter：我自己也非常努力工作。但我倒希望我的工作只是 performative，像是在表演努力。我希望它只是那种，“哦，我最好去工作一下。”

但现实是，需求真的在那里，而我只是在努力跟上供给端。不过对我来说，这件事有趣的地方在于，我其实并没有真的在和任何人竞争。

我并不是在真正和 Claude Code 竞争。那是不可能的。那是一家价值巨大的公司，对吧？

我只是我自己。我和一个开源社区。正是这种不可能性，反而让它变得兴奋。我觉得，尝试做一些几乎不合逻辑地不可能完成的事情，非常有趣。

或者说，它在逻辑上看起来不可能，但你会发展出新的策略。这需要一个足够疯狂的人说：我们来做一个开源 harness，让它可以和其他所有人的产品一样好，而且由社区一起做出来。

我喜欢竞争。这是我最喜欢自己的特质之一。但我也能接受失败。我在很多事情上都失输过：比赛、乐队、成绩，所有这些。

正因为我输过这么多次，我现在才更擅长赢。所以现在，我真的很想努力工作。

InfoQ：那你感受下来，你觉得中国开发者和美国开发者之间有什么不同？

Hunter：我确实注意到一些小差异，但这些差异似乎更多是阶段性的。比如我会听到有人说，“我真的很喜欢 Opus 4.7。”然后他们又会说，“我不喜欢那个，我喜欢 5.5。”

所以我觉得，相比差异，他们之间的相似之处要多得多。

我注意到的最大差异可能是，中国开发者社区似乎和开源有更强的结合。

也许开源曾经就是他们过去工作的一部分，所以他们已经和开源产生了连接。

但从我的视角看，大多数美国开发者可能没有同样强烈的开源项目归属感，也没有那么强的贡献意愿。

InfoQ：听完你的故事，感觉很像当下很火的一个概念——OPC(一人公司)。你是怎么从一个人把项目做成一个开源社区的？

Hunter：我现在已经不觉得它还是一个 one-person company 了。因为当它被更多人看到之后，大家真的帮了我非常多。

目前它还没有商业化的部分。所以从工作方式上说，我确实有点像一个 OPC。当我看到那些做 one-person company 的人时，我会想，好，我懂你们。

但 DeepSeek-TUI 是一个很难商业化的产品，因为真正付费的部分是 API。

在很多人的帮助下，我们开始思考如何搭建一个更可持续、更长期、也能持续保持相关性的东西。

DeepSeek 上周发布了一个岗位，基本上就是要在内部做类似 DeepSeek-TUI 的东西。所以他们完全有可能发布一个比我做得好得多的产品，而且还是免费的。

但我觉得更重要的是，这里有一个机会：形成一个全球性的开源社区，让大家理解每一个开源模型的价值。

这件事只是恰好从鲸鱼、DeepSeek，以及一个美国人来到中国开始。

但我不认为这就是故事的终点。我觉得这只是其中一次迭代。

InfoQ：一个独立开发者，怎么把一个开源项目变成真正的开源社区？

Hunter：这需要大量沟通。我真的就是回复很多人。现在我没办法像自己希望的那样回复那么多人了，但一开始确实是这样。

有些事情大家可能从 GitHub 上看不到。当项目发展到某个阶段之后，我其实会在微信上回复每一个问我问题的人。

我非常高兴能收到反馈。很快，这件事就变得远远不只是我一个人的事情。

当人们提出产品里真实存在的问题，或者提出让它变得更有差异化的方法时，我会认真听。

比如有人会说，“我用 Codex 的时候只能做这个，但我从来没有遇到一个工具能让我做另一个事情。”

那我就会想，好，我在听。我很愿意把这个做进去。

你想想看，公司要花多少钱，才能让用户告诉他们自己真正需要什么，比如做市场调研之类的事情。

但这些人是免费告诉我的。

能让这些人相信我真的想把东西做得更好，这对我来说是一种很大的肯定。这就是我管理开源社区的过程。与其说是管理，不如说是保持响应，并且理解自己是社区的一部分。

我不是社区本身，我是这个社区的一部分，而这个社区恰好是我发了一条奇怪的推文之后召唤出来的。归根结底，这件事是关于人的。

我收到过一些邮件，人们非常直接地讲这个项目如何帮助了他们，或者讲他们自己的就业处境，以及他们曾经在某个时刻感到多么无望。

这正是我做这件事的原因。

对我来说，一个我从没听说过的中国某地、四十多岁的普通人给我发邮件说，“嘿，我想给你写信，因为这件事对我很重要”，这太不可思议了。

我从来没有经历过这样的事情。

你会开始意识到，当我试图做一些帮助别人的事情时，它也许真的能帮到人。也许我真的能看到自己和所有人共同努力结出的果实。

当大家非常细致地挑剔“中文思考”和“中文输出”之间的差异时，这对我特别有帮助，也对这个产品的未来特别有帮助。我希望 AI 公司都能注意到这一点。你其实可以比自己想象中更细致地面对你的用户。这类东西的商业化只是这项技术的一个阶段。

随着开源变成标准，它会成为一种技术，而不一定只是一个商业产品。当然，它上面一定会有商业性。

但能成为一个想共同学习某件事的社区的一部分，这本身也非常酷。

AI 时代重新定义 Builder

采访进入后半段，我们把问题从 DeepSeek-TUI 拉回到更大的时代命题：当 AI 能写代码、能调用工具、能进入终端，普通人还有没有机会成为 Builder？

Hunter 的回答很直接：有。

但不是因为 AI 让能力不重要了，而是因为能力的结构变了。

他认为，真正重要的不再只是传统意义上的“会不会写代码”，而是能不能定义问题、组织上下文、拆解任务、管理反馈、保持耐心，并且把自己的独特经验放进和模型协作的过程里。

InfoQ：你会把自己定义为产品经理吗？Agentic AI 时代的产品经理是什么？

Hunter：我其实不太用任何标签定义自己，只是看每天醒来时自己是谁。

但如果在工程师和产品经理之间选一个，我肯定更接近产品经理。

我一直都在用产品经理的方式思考。虽然听起来有点傻，但我经常会用 operational Gantt charts 的方式思考，也就是任务需要多长时间，以及它依赖什么。

产品管理有一点很重要：它必须让技术人员参与进来。

你必须确保技术人员真正 buy in，真正理解并认可。在这个场景里，技术人员就是 LLM。

所以关键在于，你能不能把愿景讲得足够清楚，让它们可以从第一步走到第一百步，而且最后项目真正的愿景仍然是完整的。

它不能在使用很多 AI 工具的过程中，被一路磨平、被标准化掉。

InfoQ：你不是传统开发者，却做出了一个开发者工具。这说明现在真正重要的技能是什么？

Hunter：我认为，现在是 attention drives skill，注意力驱动技能。

我把注意力放在哪里，我就会决定发展那里的技能，而且我有一套这样做的过程。

我觉得任何人都可以做到这一点。AI 最棒的地方在于，很多现在需要的技能，可以从其他领域迁移过来。

我非常期待我那些当老师的朋友们终于开始 vibe coding，因为我很想看看他们会做出什么。

我觉得他们会做出很酷的东西。我希望更多人能意识到，一切都从 prompt 开始。

你只需要去 prompt 一个 LLM，朝着某个方向试一下，然后看看会出来什么。这样你才能用这些工具构建东西。

这件事其实没有商业化叙事让你以为的那么困难。

过去可能有一个阶段，也许就是去年，我会觉得，如果我没有一个很贵的 Replicate 订阅，我就做不出一个像样的视频产品。当时环境还不够成熟。

但现在，它已经变得容易获得得多。所以我真的很好奇，当一个高中校长开始 Vibe Coding，会发生什么？当一个流行歌手开始，会发生什么？Lady Gaga 会做出什么？我不知道。

现在整个世界都已经向这些可能性打开了。我希望人们找到某个真正点燃自己兴趣的东西，然后直接去做。

InfoQ：产品经理、内容创作者、非工程师，能不能做你做的事情？

Hunter：当然可以。请你们去做。真的，请去做。我身上没有任何特别之处。

真的只是专注、决定不断尝试，然后恰好用中文发了一条推文。

这听起来好像很简单，但你必须真的去尝试这些东西，然后获得那种手感。我最近经常用一个类比。我以前教过很多学生，他们是非常优秀的音乐人，但其实读谱能力很差。他们会用其他能力来补偿，比如听力，或者记忆力。

有时候，他们可以把东西记得特别好，所以其实不太需要读谱。某种程度上，我觉得自己就像那样的孩子。我用其他能力做了补偿。

这意味着，现在工作所需要的技能组合变得更加“尖锐”了。你可能在某一项能力上是 10 分，而在传统软件工程师需要的某项能力上只有 2 分。

但现在，我们可能会发现这种组合也有价值。你不试，就不会知道。

每一个职业，都可能通过和这些工具互动，发展出一个未来版本。

InfoQ：如果普通人也想开始构建，需要学习什么技能、读什么书？

Hunter：我觉得耐心非常重要。我现在从一个项目想法走到第一个 prompt 的过程，变得越来越长。通常一开始，我会给手边能用的 AI 发一段语音。

我会说，“嘿，我刚刚有一个很疯狂的想法，关于……”然后我就把这个想法说出来。

过一周之后，我再回头看它，然后问：“我能不能把这个变成一个真正的 prompt，再变成一个架构指令文件？”

然后我会把它变成一个设计文件。再把它变成真正的 agents.md，或者类似的文件。然后再变成 README。这其实是一整套流程。

我想知道完整的架构、完整的技术栈，以及应该用什么语言。直接问模型就可以了。

一开始，你不一定非要有自己的意见。你可以把意见先交给模型。你可以让模型更有主见一点。

如果它按你想要的方式工作，那很好。如果没有，就再试一次。我已经用很多不同语言做过项目，也慢慢形成了自己的手感。就像我前面说的，我发现 Rust 有它自己的优势。

所以，耐心非常重要。

你的第一次尝试不会刚好得到你想要的东西，因为你还需要学习：到底要提供多少上下文，模型才能从第一步走到第一百步。而且到了第一百步时，所有事情真的仍然按照计划被设置好。

另一个我想说的是：使用项目管理。使用 GitHub issues，使用 milestones，使用 Linear，使用任何现有工具，把任务切成小块，让模型沿途拥有很多 prompt。

我做的大部分事情，其实都像是在制造未来的小 prompt，让下一个 LLM 更容易完成任务。

我喜欢把它想象成：让模型感觉自己来到了迪士尼乐园。

我希望它感到这是被精心策划过的。我希望模型一出现就觉得，“天啊，我觉得这块石头里居然有音箱。太疯狂了。我喜欢这个音乐。”

它应该有一点魔法感，因为下一步是如此符合逻辑。这有点像一个好老师。你要从第一步一直 scaffolding，搭支架，搭到第一百步。

但你必须理解，从第二步到第九十九步，每一步之间都需要有继续往下走的动力。从第二步到第三步，从第三步到第四步，都要有动力。

同时也必须有 checkpoints，检查点。

InfoQ：你一直说强调动手去做吧，just do it，但想法和行动之间有很大鸿沟。第一步到底是什么？

Hunter：我觉得第一件事，就是随便 prompt 点什么。你必须真的开始做，才能学会怎样做对。

这听起来有点矛盾，但如果你不真正尝试做一件事，你未来也不会有理由去保持耐心。所以我才会同时说两件事：just do it，以及 be patient。

直接做这件事，回报可能会有延迟。也可能不会。也许现在模型已经足够好，你真的能直接做出某种有魔法感的东西。

我自己的一个盲点可能是，从 LLM 出现开始，我就花了很多时间和它们一起工作。现在，和 ChatGPT 对话对我来说已经很自然。

如果你还没有和这项技术建立起这种关系，也就是能把一个想法放进去，先存起来，之后再整理它，那它确实会显得有点困难、甚至有点晦涩。但我觉得语音笔记会让这件事变得非常简单。

你只要把一个想法随便说出来，模型可能会告诉你：这个想法比它实际情况更好。

但这没关系，因为你可以继续往下走。从一个想法，到 LLM 第一次回应之间的那段鸿沟，感觉像魔法。你会说：我需要一个项目。

然后模型理解了。它会为这个项目搭出一个支架。

所以你要继续工作，并且相信经过一个过程之后，你最终会得到一个完整产品，一个你真的可以展示给别人、也可以自己使用的东西。

InfoQ：一个七年经验的 Java 开发者，想转向 AI 开发，但没有 AI 背景，也不太懂算法。他应该如何制定学习计划？

Hunter：我觉得答案应该同时建立在基础知识和当前研究之上。我并不认为所有 LLM 研究都是沿着一条直线不断前进的。我觉得最近有一段时间，一些研究有点疯狂，开始偏离更基础的问题。

所以我认为，阅读一些非常经典、奠基性的研究论文，对这件事很重要。哪怕你没有完整读完，也可以获得一种感觉。而且他作为一个真正的开发者，其实有很大优势。这背后的很多机制，对他来说会比对我更容易理解得多。这也是我会告诉有开发经验的人的事情。

你通过阅读项目的真实代码，会拥有一种我没有的感觉和品味。我更多是从消费者视角进入这件事。而他是从真正的生产者视角进入，因为他一直在创造东西。有些研究论文真的非常鼓舞人。

如果你去读、去深入理解，比如《Attention Is All You Need》、DeepSeek R1 的研究，以及最近的一些视觉相关论文，你会发现有大量研究可以帮助你理解这些人在想什么。

他们为什么要这么做？目标是什么？

对我来说，这让我感觉自己更接近所有这些东西的源头。我是作为一个阅读研究的人进入的，试图理解这些人到底想做什么。

这能帮助我更好地对齐那些可能性。

InfoQ：AI 时代如何成为“超级个体”？怎么找真实需求，怎么把产品推到用户面前？

Hunter：我觉得你可能需要在一段时间里稍微“烦人”一点。

我第一个真正获得一点关注的项目叫 Hegelian。它基于黑格尔式推理，也就是 thesis、antithesis、synthesis，正题、反题、合题。

这就是它的核心想法。当时我受到 sequential thinking 的启发。人们用 MCP server 基本上创造出了某种思维链，而这种东西后来变成了标准，或者至少最终变成了标准的一部分。

我做它的原因，是因为我当时在读一些关于辩证研究的东西。我感觉我的 LLM 正在说服我相信一些它不应该说服我相信的事情。某种程度上，我觉得 LLM 有一点 sycophancy，过度迎合。

所以我想做一个能帮助自己的东西。然后我把它发布到了 GitHub。

我开始在很多人的内容下面评论。这确实有点烦人。

但说实话，在那之后不久，很多关于 dialectical player-coach method 的研究出来了。

而且这些都是很正经的公司。

所以我就会去评论说：“这里有一个项目，我大概两个月前做了这个。挺酷的。”你不需要预测所有事情。

但如果你做了某个东西，很可能之后会有一个比你更有影响力的人也做出来。

他们也会有同样的想法。然后你就可以说：我也有过这个想法。

也许有人会看到，然后觉得：我不知道，也许这挺有意思。

我关于这个项目的第一个真实体验，是有人给我发消息说：“我来自罗马尼亚。我一直在问 Claude 怎么完成我的工作，因为我的工作真的很难。”

这太疯狂了。

有一个罗马尼亚人，因为政府工作非常复杂，而我帮到了他。这让事情变得非常真实。

你会开始理解：如果它帮到了他，也许它会以其他方式帮到其他人。然后你可以开始获得 product-market feel，一种产品市场感觉。但这确实要求你像营销人员一样思考。你必须理解市场是什么样的：哪里真的有需求？哪里真的有人需要？

如果你看看现在最火的一些项目，你会开始看到趋势。然后你可以推演未来趋势。

你可能是对的，也可能是错的。我还是要再说一次：just try，直接尝试。你必须 use AI with AI。

你不能只是坐在房间里说：“哇，我好难过，AI 还没有帮我做出那个神奇产品。”

你真的必须去和每一个 AI 互动，看看会发生什么。然后你就已经有了一个好的开始。

很多问题其实都是在问：我怎么开始？答案就是：你直接开始。

一旦你开始，并且进入这个过程，就很难停下来。以我的经验，它挺上瘾的。它很好玩，而且永远有新的事情可以做。

如果你从一个自己立刻需要的东西开始，那么很可能还有别的人和你一样。

如果你从一个你知道需求的人开始，那至少已经有一个人了。然后你就可以从那里继续往下走。

InfoQ：围绕 DeepSeek-TUI 形成的这个社区，让你有什么感受？

Hunter：太棒了。这感觉像是中了彩票。真的就是这样。这是世界上最特别的事情。

人们愿意认同一个既有点傻、又很严肃的愿景，这太不可思议了。自称 Whale Brothers，这件事有点自我指涉，也有点玩笑感。我越想越觉得，这里面其实挺好笑的：一边有一种 high spending 的含义，一边却在使用一个非常便宜的模型。

这很好笑。

但我觉得，某种程度上，它也说明了 attention is all you need。不好意思这么说，但预判人类的需求，预判他们的欲望，然后把一个他们愿意采取行动的东西放到世界上，这里面确实有一种聪明之处。

我真希望自己能说这一切都是有意设计的。那就太好了，因为那样我可能已经又有钱又有名了。你就可以不断制造这些事情。

但我认为，还有一个因素是：如果我不是在做我自己，这个社区不会成立。我一直非常彻底地做自己。这有时候甚至让我自己都有点受不了。

我最努力在做的一件事，就是成为 Hunter Bown。我觉得这对 AI 时代的人们来说非常重要。

一切都在统计意义上变得更加标准化。

所有输出，从矩阵乘法的工作方式上说，天然都会被标准化。你必须非常努力，才能把回应拉到分布尾部。

模型很聪明，但它们也有一种激励：给出一个好答案。不一定是那个会改变你人生的、最惊人的答案。所以你真的必须接受自己就是自己。

社区可以在任何地方发展起来，因为每个人都必须成为某个社区的一部分。这是很自然的事情。

我希望现在已经有一些 Whale Bros 正在构建自己的小型 Whale Bro 社区。我希望有很多群体，拥有它们自己独特的文化，我甚至希望其中某个人能建立一个超越这个社区的新群体。这一切都是非常流动的。

我在这里也看到这些开源社区的人，他们都认识彼此，互相都有昵称。这里面有一种 inside joke 的性质。我很期待十年后还在这里，然后有人说，“哦，那是 Whale Bro。”

但这需要时间，它也需要尝试。

在另一个宇宙里，我失败了，这其实也没什么大不了。如果我只有三个赞，而不是三千个，又怎样呢？谁在乎呢？所以你必须从这个角度看问题。

要敢于大力挥杆，也要接受挥空。

InfoQ：未来，你对未来如何运营这个社区，有具体计划吗？

Hunter：目前还没有。但我确实有很多想法。让我感到惊喜的是，社区其实已经在帮我想了。

他们会去看我的 issues，然后说：“哦，对，这个已经在计划中了。”

他们也会在一些地方评论说：“嘿，Hunter，我看到你在考虑这个。你有没有想过这个方向？”所以现在的感觉是，未来正在我周围自己组装起来。能继续做这件事让我很兴奋。

那些最能有效管理社区、帮助社区的人，往往也是最会被我的持续兴奋感染的人。所以我觉得，我的工作就是把能量保持住。让这辆能量巴士继续开下去。

我们要让这件事继续往前走，因为真的没有什么理由停下来。

它正在让技术对人们变得更好。

所以，是的，我有很多计划，但具体细节还没那么多。

InfoQ：你以后会更频繁地来中国，和开发者见面，甚至组织 meetup 吗？

Hunter：当然会。我们要走向全球。

文章来自于"InfoQ"，作者 "冬梅、四月"。