[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-HKUDS--DeepCode":3,"tool-HKUDS--DeepCode":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",150037,2,"2026-04-10T23:33:47",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":110,"forks":111,"last_commit_at":112,"license":113,"difficulty_score":114,"env_os":115,"env_gpu":116,"env_ram":116,"env_deps":117,"category_tags":121,"github_topics":122,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":125,"updated_at":126,"faqs":127,"releases":161},6440,"HKUDS\u002FDeepCode","DeepCode","\"DeepCode: Open Agentic Coding (Paper2Code & Text2Web & Text2Backend)\"","DeepCode 是一个开源的“智能体编程”框架，旨在通过多智能体协作系统，将代码生成能力推向新高度。它不仅能理解自然语言指令，还能自主完成从学术论文复现（Paper2Code）、前端网页构建（Text2Web）到后端服务开发（Text2Backend）的全流程任务。\n\n传统 AI 编程助手往往局限于单段代码的建议或简单脚本的生成，难以应对需要复杂逻辑推理、多文件协同及完整架构设计的实际工程需求。DeepCode 通过模拟真实软件开发团队，让多个具备不同专长的 AI 智能体分工合作——有的负责规划架构，有的专注编写具体功能，还有的负责测试与调试，从而有效解决了单一模型在处理大型项目时上下文受限、逻辑断层及错误率高的问题。\n\n这款工具特别适合希望提升开发效率的软件工程师、需要快速验证想法的研究人员，以及想要将创意直接转化为可运行原型的创业者。其独特的技术亮点在于“开放式的多智能体协作机制”，允许用户自定义智能体角色与工作流，使系统能灵活适应从简单工具脚本到复杂全栈应用的各种开发场景。无论是想自动化复现前沿算法论文，还是希望通过对话快速搭建网站，DeepCode 都能提供强有力的支持，让编","DeepCode 是一个开源的“智能体编程”框架，旨在通过多智能体协作系统，将代码生成能力推向新高度。它不仅能理解自然语言指令，还能自主完成从学术论文复现（Paper2Code）、前端网页构建（Text2Web）到后端服务开发（Text2Backend）的全流程任务。\n\n传统 AI 编程助手往往局限于单段代码的建议或简单脚本的生成，难以应对需要复杂逻辑推理、多文件协同及完整架构设计的实际工程需求。DeepCode 通过模拟真实软件开发团队，让多个具备不同专长的 AI 智能体分工合作——有的负责规划架构，有的专注编写具体功能，还有的负责测试与调试，从而有效解决了单一模型在处理大型项目时上下文受限、逻辑断层及错误率高的问题。\n\n这款工具特别适合希望提升开发效率的软件工程师、需要快速验证想法的研究人员，以及想要将创意直接转化为可运行原型的创业者。其独特的技术亮点在于“开放式的多智能体协作机制”，允许用户自定义智能体角色与工作流，使系统能灵活适应从简单工具脚本到复杂全栈应用的各种开发场景。无论是想自动化复现前沿算法论文，还是希望通过对话快速搭建网站，DeepCode 都能提供强有力的支持，让编程变得更加高效与直观。","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Ctable style=\"border: none; margin: 0 auto; padding: 0; border-collapse: collapse;\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\" style=\"vertical-align: middle; padding: 10px; border: none; width: 250px;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_737d760dfe30.png\" alt=\"DeepCode Logo\" width=\"200\" style=\"margin: 0; padding: 0; display: block;\"\u002F>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"left\" style=\"vertical-align: middle; padding: 10px 0 10px 30px; border: none;\">\n  \u003Cpre style=\"font-family: 'Courier New', monospace; font-size: 16px; color: #0EA5E9; margin: 0; padding: 0; text-shadow: 0 0 10px #0EA5E9, 0 0 20px rgba(14,165,233,0.5); line-height: 1.2; transform: skew(-1deg, 0deg); display: block;\">    ██████╗ ███████╗███████╗██████╗  ██████╗ ██████╗ ██████╗ ███████╗\n    ██╔══██╗██╔════╝██╔════╝██╔══██╗██╔════╝██╔═══██╗██╔══██╗██╔════╝\n    ██║  ██║█████╗  █████╗  ██████╔╝██║     ██║   ██║██║  ██║█████╗\n    ██║  ██║██╔══╝  ██╔══╝  ██╔═══╝ ██║     ██║   ██║██║  ██║██╔══╝\n    ██████╔╝███████╗███████╗██║     ╚██████╗╚██████╔╝██████╔╝███████╗\n    ╚═════╝ ╚══════╝╚══════╝╚═╝      ╚═════╝ ╚═════╝ ╚═════╝ ╚══════╝\u003C\u002Fpre>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F14665\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_4a68feb902da.png\" alt=\"HKUDS%2FDeepCode | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C!-- \u003Cimg 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**Interface Showcase**\n\n\u003Ctable align=\"center\" width=\"100%\" style=\"border: none; border-collapse: collapse; margin: 30px 0;\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\" style=\"vertical-align: top; padding: 20px;\">\n\n#### 🖥️ **CLI Interface**\n**Terminal-Based Development**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_f182119d08e1.gif\" alt=\"CLI Interface Demo\" width=\"100%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 8px 20px rgba(45,55,72,0.3); margin: 15px 0;\"\u002F>\n\n  \u003Cdiv style=\"background: linear-gradient(135deg, #2D3748 0%, #4A5568 100%); border-radius: 12px; padding: 15px; margin: 15px 0; color: white;\">\n    \u003Cstrong>🚀 Advanced Terminal Experience\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n    \u003Csmall>⚡ Fast command-line workflow\u003Cbr\u002F>🔧 Developer-friendly interface\u003Cbr\u002F>📊 Real-time progress tracking\u003C\u002Fsmall>\n  \u003C\u002Fdiv>\n\n  *Professional terminal interface for advanced users and CI\u002FCD integration*\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\" style=\"vertical-align: top; padding: 20px;\">\n\n#### 🌐 **Web Interface**\n**Visual Interactive Experience**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_72269edf7a26.gif\" alt=\"Web Interface Demo\" width=\"100%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 8px 20px rgba(14,165,233,0.3); margin: 15px 0;\"\u002F>\n\n  \u003Cdiv style=\"background: linear-gradient(135deg, #0EA5E9 0%, #00D4FF 100%); border-radius: 12px; padding: 15px; margin: 15px 0; color: white;\">\n    \u003Cstrong>🎨 Modern Web Dashboard\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n    \u003Csmall>🖱️ Intuitive drag-and-drop\u003Cbr\u002F>📱 Responsive design\u003Cbr\u002F>🎯 Visual progress tracking\u003C\u002Fsmall>\n  \u003C\u002Fdiv>\n\n  *Beautiful web interface with streamlined workflow for all skill levels*\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n### 🎬 **Introduction Video**\n\n\u003Cdiv style=\"margin: 20px 0;\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FPRgmP8pOI08\" target=\"_blank\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_7ed20bea9012.jpg\"\n         alt=\"DeepCode Introduction Video\"\n         width=\"75%\"\n         style=\"border-radius: 12px; box-shadow: 0 8px 25px rgba(0,0,0,0.15); transition: transform 0.3s ease;\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n*🎯 **Watch our complete introduction** - See how DeepCode transforms research papers and natural language into production-ready code*\n\n\u003Cp>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FPRgmP8pOI08\" target=\"_blank\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F▶️_Watch_Video-FF0000?style=for-the-badge&logo=youtube&logoColor=white\" alt=\"Watch Video\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n\n\n\n> *\"Where AI Agents Transform Ideas into Production-Ready Code\"*\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 📑 Table of Contents\n\n- [📰 News](#-news)\n- [🚀 Key Features](#-key-features)\n- [🏗️ Architecture](#️-architecture)\n- [📊 Experimental Results](#-experimental-results)\n- [🚀 Quick Start](#-quick-start)\n- [🤖 nanobot Integration (Feishu Chatbot)](#-nanobot-integration-feishu-chatbot)\n- [💡 Examples](#-examples)\n  - [🎬 Live Demonstrations](#-live-demonstrations)\n- [⭐ Star History](#-star-history)\n- [📄 License](#-license)\n\n\n---\n\n## 📰 News\n\n🎉 **[2026-02] nanobot ✖️ DeepCode. Just chat naturally with openclaw\u002Fnanobot to handle your coding tasks:**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ctable>\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\">\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_737d760dfe30.png\" alt=\"DeepCode\" height=\"60\"\u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ch2>✦\u003C\u002Fh2>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fnanobot\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_05f9127510b8.png\" alt=\"nanobot\" height=\"60\"\u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftable>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n- [nanobot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fnanobot) nanobot now powers your agentic coding & engineering! 🤖💻\n- Step away from your laptop — make vibe coding even more vibe! Code directly from your phone! 📱✨\n- One-command deploy: `.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh` → **[Setup Guide →](#-nanobot-integration-feishu-chatbot)**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ctable width=\"100%\">\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_e79f1830bfe4.jpeg\" alt=\"Feishu Chat Example 1\" width=\"95%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.2);\"\u002F>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_ea0a6cdf0472.jpeg\" alt=\"Feishu Chat Example 2\" width=\"95%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.2);\"\u002F>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftable>\n\u003Csub>\u003Cem>Feishu Bot in Action — Natural language → Full code generation with setup instructions\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fsub>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n🎉 **[2026-02] New Web UI Experience Upgrade!**\n\n- 🔄 **User-in-Loop Interaction**: Support real-time user interaction during workflows - AI asks clarifying questions directly in the chat\n- 💬 **Inline Interaction Design**: Interaction prompts appear naturally within the chat flow for a seamless experience\n- 🚀 **One-Click Launch**: Simply run `deepcode` to start the new UI (cross-platform: Windows\u002FmacOS\u002FLinux)\n- 🔧 **Improved Process Management**: Enhanced service start\u002Fstop mechanism with automatic port cleanup\n- 📡 **WebSocket Real-time Communication**: Fixed message loss issues, ensuring proper interaction state synchronization\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_36166cede704.png\" alt=\"DeepCode New UI\" width=\"85%\" style=\"border-radius: 12px; box-shadow: 0 4px 20px rgba(0,0,0,0.15);\" \u002F>\n  \u003Cbr\u002F>\n  \u003Csub>\u003Cem>DeepCode New Web UI - Modern React-based Interface\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fsub>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n🎉 **[2025-10-28] DeepCode Achieves SOTA on PaperBench!**\n\nDeepCode sets new benchmarks on OpenAI's PaperBench Code-Dev across all categories:\n\n- 🏆 **Surpasses Human Experts**: **75.9%** (DeepCode) vs Top Machine Learning PhDs 72.4% (+3.5%).\n- 🥇 **Outperforms SOTA Commercial Code Agents**: **84.8%** (DeepCode) vs Leading Commercial Code Agents (+26.1%) (Cursor, Claude Code, and Codex).\n- 🔬 **Advances Scientific Coding**: **73.5%** (DeepCode) vs PaperCoder 51.1% (+22.4%).\n- 🚀 **Beats LLM Agents**: **73.5%** (DeepCode) vs best LLM frameworks 43.3% (+30.2%).\n\n---\n\n## 🚀 Key Features\n\n\u003Cbr\u002F>\n\n\u003Ctable align=\"center\" width=\"100%\" style=\"border: none; table-layout: fixed;\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"30%\" align=\"center\" style=\"vertical-align: top; padding: 20px;\">\n\n\u003Cdiv style=\"height: 80px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Ch3 style=\"margin: 0; padding: 0;\">🚀 \u003Cstrong>Paper2Code\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"margin: 15px 0;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FALGORITHM-IMPLEMENTATION-ff6b6b?style=for-the-badge&logo=algorithm&logoColor=white\" alt=\"Algorithm Badge\" \u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv style=\"height: 80px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cstrong>Automated Implementation of Complex Algorithms\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv style=\"height: 60px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Cp align=\"center\">Effortlessly converts complex algorithms from research papers into \u003Cstrong>high-quality\u003C\u002Fstrong>, \u003Cstrong>production-ready\u003C\u002Fstrong> code, accelerating algorithm reproduction.\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"30%\" align=\"center\" style=\"vertical-align: top; padding: 20px;\">\n\n\u003Cdiv style=\"height: 80px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Ch3 style=\"margin: 0; padding: 0;\">🎨 \u003Cstrong>Text2Web\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"margin: 15px 0;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFRONTEND-DEVELOPMENT-4ecdc4?style=for-the-badge&logo=react&logoColor=white\" alt=\"Frontend Badge\" \u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv style=\"height: 80px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cstrong>Automated Front-End Web Development\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv style=\"height: 60px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Cp align=\"center\">Translates plain textual descriptions into \u003Cstrong>fully functional\u003C\u002Fstrong>, \u003Cstrong>visually appealing\u003C\u002Fstrong> front-end web code for rapid interface creation.\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"30%\" align=\"center\" style=\"vertical-align: top; padding: 20px;\">\n\n\u003Cdiv style=\"height: 80px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Ch3 style=\"margin: 0; padding: 0;\">⚙️ \u003Cstrong>Text2Backend\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"margin: 15px 0;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBACKEND-DEVELOPMENT-9b59b6?style=for-the-badge&logo=server&logoColor=white\" alt=\"Backend Badge\" \u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv style=\"height: 80px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cstrong>Automated Back-End Development\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv style=\"height: 60px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Cp align=\"center\">Generates \u003Cstrong>efficient\u003C\u002Fstrong>, \u003Cstrong>scalable\u003C\u002Fstrong>, and \u003Cstrong>feature-rich\u003C\u002Fstrong> back-end code from simple text inputs, streamlining server-side development.\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cbr\u002F>\n\n---\n\n## 📊 Experimental Results\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src='https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_764a284170ea.jpg' \u002F>\u003Cbr>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cbr\u002F>\n\nWe evaluate **DeepCode** on the [*PaperBench*](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Findex\u002Fpaperbench\u002F) benchmark (released by OpenAI), a rigorous testbed requiring AI agents to independently reproduce 20 ICML 2024 papers from scratch. The benchmark comprises 8,316 gradable components assessed using SimpleJudge with hierarchical weighting.\n\nOur experiments compare DeepCode against four baseline categories: **(1) Human Experts**, **(2) State-of-the-Art Commercial Code Agents**, **(3) Scientific Code Agents**, and **(4) LLM-Based Agents**.\n\n### ① 🧠 Human Expert Performance (Top Machine Learning PhD)\n\n**DeepCode: 75.9% vs. Top Machine Learning PhD: 72.4% (+3.5%)**\n\nDeepCode achieves **75.9%** on the 3-paper human evaluation subset, **surpassing the best-of-3 human expert baseline (72.4%) by +3.5 percentage points**. This demonstrates that our framework not only matches but exceeds expert-level code reproduction capabilities, representing a significant milestone in autonomous scientific software engineering.\n\n### ② 💼 State-of-the-Art Commercial Code Agents\n\n**DeepCode: 84.8% vs. Best Commercial Agent: 58.7% (+26.1%)**\n\nOn the 5-paper subset, DeepCode substantially outperforms leading commercial coding tools:\n- Cursor: 58.4%\n- Claude Code: 58.7%\n- Codex: 40.0%\n- **DeepCode: 84.8%**\n\nThis represents a **+26.1% improvement** over the leading commercial code agent. All commercial agents utilize Claude Sonnet 4.5 or GPT-5 Codex-high, highlighting that **DeepCode's superior architecture**—rather than base model capability—drives this performance gap.\n\n### ③ 🔬 Scientific Code Agents\n\n**DeepCode: 73.5% vs. PaperCoder: 51.1% (+22.4%)**\n\nCompared to PaperCoder (**51.1%**), the state-of-the-art scientific code reproduction framework, DeepCode achieves **73.5%**, demonstrating a **+22.4% relative improvement**. This substantial margin validates our multi-module architecture combining planning, hierarchical task decomposition, code generation, and iterative debugging over simpler pipeline-based approaches.\n\n### ④ 🤖 LLM-Based Agents\n\n**DeepCode: 73.5% vs. Best LLM Agent: 43.3% (+30.2%)**\n\nDeepCode significantly outperforms all tested LLM agents:\n- Claude 3.5 Sonnet + IterativeAgent: 27.5%\n- o1 + IterativeAgent (36 hours): 42.4%\n- o1 BasicAgent: 43.3%\n- **DeepCode: 73.5%**\n\nThe **+30.2% improvement** over the best-performing LLM agent demonstrates that sophisticated agent scaffolding, rather than extended inference time or larger models, is critical for complex code reproduction tasks.\n\n---\n\n### 🎯 **Autonomous Self-Orchestrating Multi-Agent Architecture**\n\n**The Challenges**:\n\n- 📄 **Implementation Complexity**: Converting academic papers and complex algorithms into working code requires significant technical effort and domain expertise\n\n- 🔬 **Research Bottleneck**: Researchers spend valuable time implementing algorithms instead of focusing on their core research and discovery work\n\n- ⏱️ **Development Delays**: Product teams experience long wait times between concept and testable prototypes, slowing down innovation cycles\n\n- 🔄 **Repetitive Coding**: Developers repeatedly implement similar patterns and functionality instead of building on existing solutions\n\n**DeepCode** addresses these workflow inefficiencies by providing reliable automation for common development tasks, streamlining your development workflow from concept to code.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n```mermaid\nflowchart LR\n    A[\"📄 Research Papers\u003Cbr\u002F>💬 Text Prompts\u003Cbr\u002F>🌐 URLs & Document\u003Cbr\u002F>📎 Files: PDF, DOC, PPTX, TXT, HTML\"] --> B[\"🧠 DeepCode\u003Cbr\u002F>Multi-Agent Engine\"]\n    B --> C[\"🚀 Algorithm Implementation \u003Cbr\u002F>🎨 Frontend Development \u003Cbr\u002F>⚙️ Backend Development\"]\n\n    style A fill:#ff6b6b,stroke:#c0392b,stroke-width:2px,color:#000\n    style B fill:#00d4ff,stroke:#0984e3,stroke-width:3px,color:#000\n    style C fill:#00b894,stroke:#00a085,stroke-width:2px,color:#000\n```\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 🏗️ Architecture\n\n### 📊 **System Overview**\n\n**DeepCode** is an AI-powered development platform that automates code generation and implementation tasks. Our multi-agent system handles the complexity of translating requirements into functional, well-structured code, allowing you to focus on innovation rather than implementation details.\n\n🎯 **Technical Capabilities**:\n\n🧬 **Research-to-Production Pipeline**\u003Cbr>\nMulti-modal document analysis engine that extracts algorithmic logic and mathematical models from academic papers. Generates optimized implementations with proper data structures while preserving computational complexity characteristics.\n\n🪄 **Natural Language Code Synthesis**\u003Cbr>\nContext-aware code generation using fine-tuned language models trained on curated code repositories. Maintains architectural consistency across modules while supporting multiple programming languages and frameworks.\n\n⚡ **Automated Prototyping Engine**\u003Cbr>\nIntelligent scaffolding system generating complete application structures including database schemas, API endpoints, and frontend components. Uses dependency analysis to ensure scalable architecture from initial generation.\n\n💎 **Quality Assurance Automation**\u003Cbr>\nIntegrated static analysis with automated unit test generation and documentation synthesis. Employs AST analysis for code correctness and property-based testing for comprehensive coverage.\n\n🔮 **CodeRAG Integration System**\u003Cbr>\nAdvanced retrieval-augmented generation combining semantic vector embeddings with graph-based dependency analysis. Automatically discovers optimal libraries and implementation patterns from large-scale code corpus.\n\n---\n\n### 🔧 **Core Techniques**\n\n- 🧠 **Intelligent Orchestration Agent**: Central decision-making system that coordinates workflow phases and analyzes requirements. Employs dynamic planning algorithms to adapt execution strategies in real-time based on evolving project complexity. Dynamically selects optimal processing strategies for each implementation step. \u003Cbr>\n\n- 💾 **Efficient Memory Mechanism**: Advanced context engineering system that manages large-scale code contexts efficiently. Implements hierarchical memory structures with intelligent compression for handling complex codebases. This component enables instant retrieval of implementation patterns and maintains semantic coherence across extended development sessions. \u003Cbr>\n\n- 🔍 **Advanced CodeRAG System**: Global code comprehension engine that analyzes complex inter-dependencies across repositories. Performs cross-codebase relationship mapping to understand architectural patterns from a holistic perspective. This module leverages dependency graphs and semantic analysis to provide globally-aware code recommendations during implementation.\n\n---\n\n### 🤖 **Multi-Agent Architecture of DeepCode**:\n\n- **🎯 Central Orchestrating Agent**: Orchestrates entire workflow execution and makes strategic decisions. Coordinates specialized agents based on input complexity analysis. Implements dynamic task planning and resource allocation algorithms. \u003Cbr>\n\n- **📝 Intent Understanding Agent**: Performs deep semantic analysis of user requirements to decode complex intentions. Extracts functional specifications and technical constraints through advanced NLP processing. Transforms ambiguous human descriptions into precise, actionable development specifications with structured task decomposition. \u003Cbr>\n\n- **📄 Document Parsing Agent**: Processes complex technical documents and research papers with advanced parsing capabilities. Extracts algorithms and methodologies using document understanding models. Converts academic concepts into practical implementation specifications through intelligent content analysis. \u003Cbr>\n\n- **🏗️ Code Planning Agent**: Performs architectural design and technology stack optimization. Dynamic planning for adaptive development roadmaps. Enforces coding standards and generates modular structures through automated design pattern selection.\u003Cbr>\n\n- **🔍 Code Reference Mining Agent**: Discovers relevant repositories and frameworks through intelligent search algorithms. Analyzes codebases for compatibility and integration potential. Provides recommendations based on similarity metrics and automated dependency analysis. \u003Cbr>\n\n- **📚 Code Indexing Agent**: Builds comprehensive knowledge graphs of discovered codebases. Maintains semantic relationships between code components. Enables intelligent retrieval and cross-reference capabilities. \u003Cbr>\n\n- **🧬 Code Generation Agent**: Synthesizes gathered information into executable code implementations. Creates functional interfaces and integrates discovered components. Generates comprehensive test suites and documentation for reproducibility.\n\n---\n\n#### 🛠️ **Implementation Tools Matrix**\n\n**🔧 Powered by MCP (Model Context Protocol)**\n\nDeepCode leverages the **Model Context Protocol (MCP)** standard to seamlessly integrate with various tools and services. This standardized approach ensures reliable communication between AI agents and external systems, enabling powerful automation capabilities.\n\n##### 📡 **MCP Servers & Tools**\n\n| 🛠️ **MCP Server** | 🔧 **Primary Function** | 💡 **Purpose & Capabilities** |\n|-------------------|-------------------------|-------------------------------|\n| **🔍 brave** | Web Search Engine | Real-time information retrieval via Brave Search API |\n| **🌐 bocha-mcp** | Alternative Search | Secondary search option with independent API access |\n| **📂 filesystem** | File System Operations | Local file and directory management, read\u002Fwrite operations |\n| **🌐 fetch** | Web Content Retrieval | Fetch and extract content from URLs and web resources |\n| **📥 github-downloader** | Repository Management | Clone and download GitHub repositories for analysis |\n| **📋 file-downloader** | Document Processing | Download and convert files (PDF, DOCX, etc.) to Markdown |\n| **⚡ command-executor** | System Commands | Execute bash\u002Fshell commands for environment management |\n| **🧬 code-implementation** | Code Generation Hub | Comprehensive code reproduction with execution and testing |\n| **📚 code-reference-indexer** | Smart Code Search | Intelligent indexing and search of code repositories |\n| **📄 document-segmentation** | Smart Document Analysis | Intelligent document segmentation for large papers and technical documents |\n\n##### 🔧 **Legacy Tool Functions** *(for reference)*\n\n| 🛠️ **Function** | 🎯 **Usage Context** |\n|-----------------|---------------------|\n| **📄 read_code_mem** | Efficient code context retrieval from memory |\n| **✍️ write_file** | Direct file content generation and modification |\n| **🐍 execute_python** | Python code testing and validation |\n| **📁 get_file_structure** | Project structure analysis and organization |\n| **⚙️ set_workspace** | Dynamic workspace and environment configuration |\n| **📊 get_operation_history** | Process monitoring and operation tracking |\n\n\n---\n\n🎛️ **Multi-Interface Framework**\u003Cbr>\nRESTful API with CLI and web frontends featuring real-time code streaming, interactive debugging, and extensible plugin architecture for CI\u002FCD integration.\n\n**🚀 Multi-Agent Intelligent Pipeline:**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n### 🌟 **Intelligence Processing Flow**\n\n\u003Ctable align=\"center\" width=\"100%\" style=\"border: none; border-collapse: collapse;\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\" style=\"padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); border-radius: 15px; color: white; font-weight: bold;\">\n💡 \u003Cstrong>INPUT LAYER\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n📄 Research Papers • 💬 Natural Language • 🌐 URLs • 📋 Requirements\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"20\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\" style=\"padding: 15px; background: linear-gradient(135deg, #ff6b6b 0%, #ee5a24 100%); border-radius: 12px; color: white; font-weight: bold;\">\n🎯 \u003Cstrong>CENTRAL ORCHESTRATION\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\nStrategic Decision Making • Workflow Coordination • Agent Management\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"15\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\" style=\"padding: 12px; background: linear-gradient(135deg, #3742fa 0%, #2f3542 100%); border-radius: 10px; color: white; width: 50%;\">\n📝 \u003Cstrong>TEXT ANALYSIS\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n\u003Csmall>Requirement Processing\u003C\u002Fsmall>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"10\">\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" style=\"padding: 12px; background: linear-gradient(135deg, #8c7ae6 0%, #9c88ff 100%); border-radius: 10px; color: white; width: 50%;\">\n📄 \u003Cstrong>DOCUMENT ANALYSIS\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n\u003Csmall>Paper & Spec Processing\u003C\u002Fsmall>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"15\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\" style=\"padding: 15px; background: linear-gradient(135deg, #00d2d3 0%, #54a0ff 100%); border-radius: 12px; color: white; font-weight: bold;\">\n📋 \u003Cstrong>REPRODUCTION PLANNING\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\nDeep Paper Analysis • Code Requirements Parsing • Reproduction Strategy Development\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"15\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\" style=\"padding: 12px; background: linear-gradient(135deg, #ffa726 0%, #ff7043 100%); border-radius: 10px; color: white; width: 50%;\">\n🔍 \u003Cstrong>REFERENCE ANALYSIS\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n\u003Csmall>Repository Discovery\u003C\u002Fsmall>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"10\">\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" style=\"padding: 12px; background: linear-gradient(135deg, #e056fd 0%, #f368e0 100%); border-radius: 10px; color: white; width: 50%;\">\n📚 \u003Cstrong>CODE INDEXING\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n\u003Csmall>Knowledge Graph Building\u003C\u002Fsmall>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"15\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\" style=\"padding: 15px; background: linear-gradient(135deg, #26de81 0%, #20bf6b 100%); border-radius: 12px; color: white; font-weight: bold;\">\n🧬 \u003Cstrong>CODE IMPLEMENTATION\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\nImplementation Generation • Testing • Documentation\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"15\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\" style=\"padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #045de9 0%, #09c6f9 100%); border-radius: 15px; color: white; font-weight: bold;\">\n⚡ \u003Cstrong>OUTPUT DELIVERY\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n📦 Complete Codebase • 🧪 Test Suite • 📚 Documentation • 🚀 Deployment Ready\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cbr\u002F>\n\n### 🔄 **Process Intelligence Features**\n\n\u003Ctable align=\"center\" style=\"border: none;\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\" width=\"25%\" style=\"padding: 15px;\">\n\u003Cdiv style=\"background: #f8f9fa; border-radius: 10px; padding: 15px; border-left: 4px solid #ff6b6b;\">\n\u003Ch4>🎯 Adaptive Flow\u003C\u002Fh4>\n\u003Cp>\u003Csmall>Dynamic agent selection based on input complexity\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" width=\"25%\" style=\"padding: 15px;\">\n\u003Cdiv style=\"background: #f8f9fa; border-radius: 10px; padding: 15px; border-left: 4px solid #4ecdc4;\">\n\u003Ch4>🧠 Smart Coordination\u003C\u002Fh4>\n\u003Cp>\u003Csmall>Intelligent task distribution and parallel processing\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" width=\"25%\" style=\"padding: 15px;\">\n\u003Cdiv style=\"background: #f8f9fa; border-radius: 10px; padding: 15px; border-left: 4px solid #45b7d1;\">\n\u003Ch4>🔍 Context Awareness\u003C\u002Fh4>\n\u003Cp>\u003Csmall>Deep understanding through CodeRAG integration\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" width=\"25%\" style=\"padding: 15px;\">\n\u003Cdiv style=\"background: #f8f9fa; border-radius: 10px; padding: 15px; border-left: 4px solid #96ceb4;\">\n\u003Ch4>⚡ Quality Assurance\u003C\u002Fh4>\n\u003Cp>\u003Csmall>Automated testing and validation throughout\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n\n## 🚀 Quick Start\n\n### 📋 **Prerequisites**\n\nBefore installing DeepCode, ensure you have the following:\n\n| Requirement | Version | Purpose |\n|-------------|---------|---------|\n| **Python** | 3.9+ | Core runtime |\n| **Node.js** | 18+ | New UI frontend |\n| **npm** | 8+ | Package management |\n\n```bash\n# Check your versions\npython --version   # Should be 3.9+\nnode --version     # Should be 18+\nnpm --version      # Should be 8+\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>📥 Install Node.js (if not installed)\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\n# macOS (using Homebrew)\nbrew install node\n\n# Ubuntu\u002FDebian\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fdeb.nodesource.com\u002Fsetup_20.x | sudo -E bash -\nsudo apt-get install -y nodejs\n\n# Windows\n# Download from https:\u002F\u002Fnodejs.org\u002F\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 📦 **Step 1: Installation**\n\nChoose one of the following installation methods:\n\n#### ⚡ **Direct Installation (Recommended)**\n\n```bash\n# 🚀 Install DeepCode package directly\npip install deepcode-hku\n\n# 🔑 Download configuration files\ncurl -O https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fmain\u002Fmcp_agent.config.yaml\ncurl -O https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fmain\u002Fmcp_agent.secrets.yaml\n```\n\n#### 🔧 **Development Installation (From Source)**\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>📂 Click to expand development installation options\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n##### 🔥 **Using UV (Recommended for Development)**\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode.git\ncd DeepCode\u002F\n\ncurl -LsSf https:\u002F\u002Fastral.sh\u002Fuv\u002Finstall.sh | sh\nuv venv --python=3.13\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate  # On Windows: .venv\\Scripts\\activate\nuv pip install -r requirements.txt\n\n# Install frontend dependencies\nnpm install --prefix new_ui\u002Ffrontend\n```\n\n##### 🐍 **Using Traditional pip**\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode.git\ncd DeepCode\u002F\n\npip install -r requirements.txt\n\n# Install frontend dependencies\nnpm install --prefix new_ui\u002Ffrontend\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 🔧 **Step 2: Configuration**\n\n> The following configuration applies to **all installation methods** (pip, UV, source, and Docker).\n\n#### 🔑 API Keys *(required)*\n\nEdit `mcp_agent.secrets.yaml` with your API keys:\n\n```yaml\n# At least ONE provider API key is required\nopenai:\n  api_key: \"your_openai_api_key\"\n  base_url: \"https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fapi\u002Fv1\"  # Optional: for OpenRouter or custom endpoints\n\nanthropic:\n  api_key: \"your_anthropic_api_key\"  # For Claude models\n\ngoogle:\n  api_key: \"your_google_api_key\"     # For Gemini models\n```\n\n#### 🤖 LLM Provider *(optional)*\n\nEdit `mcp_agent.config.yaml` to choose your preferred LLM provider (line ~106):\n\n```yaml\n# Options: \"google\", \"anthropic\", \"openai\"\n# If not set or unavailable, will automatically fallback to first available provider\nllm_provider: \"google\"\n```\n\n#### 🔍 Search API Keys *(optional)*\n\nConfigure web search in `mcp_agent.config.yaml`:\n\n```yaml\n# For Brave Search (default) — set in brave.env section (line ~28)\nbrave:\n  env:\n    BRAVE_API_KEY: \"your_brave_api_key_here\"\n\n# For Bocha-MCP (alternative) — set in bocha-mcp.env section (line ~74)\nbocha-mcp:\n  env:\n    BOCHA_API_KEY: \"your_bocha_api_key_here\"\n```\n\n#### 📄 Document Segmentation *(optional)*\n\nControl document processing in `mcp_agent.config.yaml`:\n\n```yaml\ndocument_segmentation:\n  enabled: true          # true\u002Ffalse — whether to use intelligent document segmentation\n  size_threshold_chars: 50000  # Document size threshold to trigger segmentation\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>🪟 Windows Users: Additional MCP Server Configuration\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nIf you're using Windows, you may need to configure MCP servers manually in `mcp_agent.config.yaml`:\n\n```bash\n# 1. Install MCP servers globally\nnpm i -g @modelcontextprotocol\u002Fserver-brave-search\nnpm i -g @modelcontextprotocol\u002Fserver-filesystem\n\n# 2. Find your global node_modules path\nnpm -g root\n```\n\nThen update your `mcp_agent.config.yaml` to use absolute paths:\n\n```yaml\nmcp:\n  servers:\n    brave:\n      command: \"node\"\n      args: [\"C:\u002FProgram Files\u002Fnodejs\u002Fnode_modules\u002F@modelcontextprotocol\u002Fserver-brave-search\u002Fdist\u002Findex.js\"]\n    filesystem:\n      command: \"node\"\n      args: [\"C:\u002FProgram Files\u002Fnodejs\u002Fnode_modules\u002F@modelcontextprotocol\u002Fserver-filesystem\u002Fdist\u002Findex.js\", \".\"]\n```\n\n> **Note**: Replace the path with your actual global node_modules path from step 2.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>🔍 Search Server Configuration (Optional)\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nDeepCode supports multiple search servers for web search functionality. You can configure your preferred option in `mcp_agent.config.yaml`:\n\n```yaml\n# Default search server configuration\n# Options: \"brave\" or \"bocha-mcp\"\ndefault_search_server: \"brave\"\n```\n\n**Available Options:**\n- **🔍 Brave Search** (`\"brave\"`): Default option with high-quality search results. Requires `BRAVE_API_KEY`. Recommended for most users.\n- **🌐 Bocha-MCP** (`\"bocha-mcp\"`): Alternative search server. Requires `BOCHA_API_KEY`. Uses local Python server implementation.\n\n**Full MCP server configuration in mcp_agent.config.yaml:**\n```yaml\n# For Brave Search (default) - around line 28\nbrave:\n  command: \"npx\"\n  args: [\"-y\", \"@modelcontextprotocol\u002Fserver-brave-search\"]\n  env:\n    BRAVE_API_KEY: \"your_brave_api_key_here\"\n\n# For Bocha-MCP (alternative) - around line 74\nbocha-mcp:\n  command: \"python\"\n  args: [\"tools\u002Fbocha_search_server.py\"]\n  env:\n    PYTHONPATH: \".\"\n    BOCHA_API_KEY: \"your_bocha_api_key_here\"\n```\n\n> **💡 Tip**: Both search servers require API key configuration. Choose the one that best fits your API access and requirements.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### ⚡ **Step 3: Launch Application**\n\nChoose your preferred launch method:\n\n\u003Ctable width=\"100%\">\n\u003Ctr>\n\u003Cth width=\"33%\">🐳 Docker (Recommended)\u003C\u002Fth>\n\u003Cth width=\"33%\">🚀 Local (\u003Ccode>deepcode\u003C\u002Fcode> command)\u003C\u002Fth>\n\u003Cth width=\"33%\">🛠️ Other Methods\u003C\u002Fth>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>\n\nNo Python\u002FNode needed — everything in container.\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode.git\ncd DeepCode\u002F\ncp mcp_agent.secrets.yaml.example \\\n   mcp_agent.secrets.yaml\n# Edit secrets with your API keys\n\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh\n# Access → http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n```\n\n\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\n\nAuto-installs deps on first run.\n\n```bash\ndeepcode\n# Frontend → http:\u002F\u002Flocalhost:5173\n# Backend  → http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n# Ctrl+C to stop\n```\n\nFeatures: User-in-Loop, real-time progress, inline chat.\n\n\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\n\n```bash\n# macOS \u002F Linux\n.\u002Frun.sh\n# or: python deepcode.py\n\n# Windows\nrun.bat\n# or: python deepcode.py\n\n# Classic Streamlit UI\ndeepcode --classic\n\n# CLI mode\ndeepcode --cli\n# or: python cli\u002Fmain_cli.py\n```\n\n\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>🐳 Docker Management Commands\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh stop      # Stop\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh restart   # Restart (no rebuild needed for config changes)\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh --build   # Force rebuild\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh logs      # Real-time logs\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh status    # Health check\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh clean     # Remove containers & images\n```\n\nOr with Docker Compose directly:\n```bash\ndocker compose -f deepcode_docker\u002Fdocker-compose.yml up --build   # Build & start\ndocker compose -f deepcode_docker\u002Fdocker-compose.yml down         # Stop\ndocker compose -f deepcode_docker\u002Fdocker-compose.yml logs -f      # Logs\n```\n\n> **💡** Config files are mounted as volumes — edit and restart, no rebuild needed.\n> **💡** Windows users: run `docker compose` commands directly if shell scripts aren't available.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 🎯 **Step 4: Generate Code**\n\n1. **📄 Input** — Upload a research paper, type requirements, or paste a URL\n2. **🤖 Processing** — The multi-agent system analyzes, plans, and generates\n3. **⚡ Output** — Receive production-ready code with tests and documentation\n\n---\n\n### 🔧 **Troubleshooting**\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>❓ Common Issues & Solutions\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n| Problem | Cause | Fix |\n|---|---|---|\n| Docker build fails with `tsc: not found` | Corrupted build cache | `docker builder prune -f` then rebuild with `--no-cache` |\n| `error during connect` \u002F `cannot find the file` | Docker Desktop not running | Start Docker Desktop, wait until ready, retry |\n| Frontend blank page | Corrupted `node_modules` | `cd new_ui\u002Ffrontend && rm -rf node_modules && npm install` |\n| `ERR_CONNECTION_REFUSED` | Wrong port \u002F backend not running | Docker: `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`. Local: `http:\u002F\u002Flocalhost:5173` |\n| `npm install` → `Could not read package.json` | Wrong directory | Use `npm install --prefix new_ui\u002Ffrontend` |\n| Windows: MCP servers not working | Need absolute paths | See [Windows MCP Configuration](#-step-2-configuration) above |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n  ---\n\n## 🤖 nanobot Integration (Feishu Chatbot)\n\n> Chat with DeepCode from **Feishu** — powered by [nanobot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fnanobot).\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n```mermaid\nflowchart LR\n    subgraph Clients[\"💬 Chat Platforms\"]\n        direction TB\n        F[\"\u003Cb>Feishu\u003C\u002Fb>\u003Cbr\u002F>WebSocket\"]\n        T[\"\u003Cb>Telegram\u003C\u002Fb>\u003Cbr\u002F>Polling\"]\n        D[\"\u003Cb>Discord\u003C\u002Fb>\u003Cbr\u002F>Gateway\"]\n    end\n\n    subgraph Gateway[\"🐈 nanobot Gateway\"]\n        direction TB\n        A[\"Agent Loop\u003Cbr\u002F>\u003Ci>LLM + Tool Calls\u003C\u002Fi>\"]\n    end\n\n    subgraph Engine[\"🧠 DeepCode Engine\"]\n        direction TB\n        P2C[\"Paper → Code\"]\n        C2C[\"Chat → Code\"]\n        TRK[\"Task Tracking\"]\n    end\n\n    F & T & D \u003C-->|\"messages\"| A\n    A -->|\"HTTP API\"| P2C & C2C & TRK\n    A -.->|\"LLM API\"| LLM[\"☁️ OpenRouter\"]\n\n    style Clients fill:#1a1a2e,stroke:#00d9ff,color:#fff\n    style Gateway fill:#1a1a2e,stroke:#4ecdc4,color:#fff\n    style Engine fill:#1a1a2e,stroke:#ff6b6b,color:#fff\n    style LLM fill:#1a1a2e,stroke:#9b59b6,color:#fff\n```\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ctable>\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\">\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_737d760dfe30.png\" alt=\"DeepCode\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ch2>✦\u003C\u002Fh2>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fnanobot\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_05f9127510b8.png\" alt=\"nanobot\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftable>\n\u003C\u002Fdiv>\n\nBoth services run inside the same **Docker Compose** network. Prerequisites: **Docker Desktop** + **OpenRouter API Key** ([get one](https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fkeys)) + **Feishu App**.\n\n---\n\n### Step 1 · Create a Feishu Bot\n\n\u003Cdetails open>\n\u003Csummary>\u003Cb>Feishu \u002F Lark\u003C\u002Fb> (Recommended — WebSocket, no public IP needed)\u003C\u002Fsummary>\n\n1. Go to [Feishu Open Platform](https:\u002F\u002Fopen.feishu.cn\u002Fapp) → **Create Custom App**\n2. Enable **Bot** capability in App Features\n3. Add permissions: `im:message` · `im:message:send_as_bot`\n4. Event Subscription → select **Long Connection** → add `im.message.receive_v1`\n5. Note your **App ID** (`cli_xxx`) and **App Secret** → Publish the app\n\n> **Note**: Feishu requires an active WebSocket connection before you can save \"Long Connection\" mode. Start nanobot first (Step 3), then come back to configure Event Subscription.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Step 2 · Configure\n\n```bash\ncp nanobot_config.json.example nanobot_config.json\n```\n\nEdit `nanobot_config.json` — fill in the 3 required fields:\n\n```jsonc\n{\n  \"channels\": {\n    \"feishu\": {\n      \"enabled\": true,\n      \"appId\": \"cli_xxx\",              \u002F\u002F ← Feishu App ID\n      \"appSecret\": \"xxx\",              \u002F\u002F ← Feishu App Secret\n      \"allowFrom\": []                  \u002F\u002F [] = allow all users\n    }\n  },\n  \"providers\": {\n    \"openrouter\": {\n      \"apiKey\": \"sk-or-v1-xxx\"         \u002F\u002F ← OpenRouter API Key\n    }\n  },\n  \"agents\": {\n    \"defaults\": {\n      \"model\": \"anthropic\u002Fclaude-sonnet-4-20250514\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n> **Model choice**: Any model on [openrouter.ai\u002Fmodels](https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fmodels). Use `anthropic\u002Fclaude-sonnet-4-20250514` for English, `minimax\u002Fminimax-m2.1` for Chinese.\n\n---\n\n### Step 3 · Launch\n\nMake sure `mcp_agent.secrets.yaml` has your DeepCode API keys (see [Configuration](#-step-2-configuration)), then:\n\n```bash\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh -d          # Start both DeepCode + nanobot in background\n```\n\nThe script checks Docker, validates configs, builds images (first run only), and starts both containers.\n\n```\n✓ DeepCode API:  http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n✓ Nanobot:       http:\u002F\u002Flocalhost:18790\n```\n\nNow open Feishu → find your bot → send a message!\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cb>Management Commands\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh              # Start (foreground)\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh -d           # Start (background)\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh stop         # Stop all services\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh restart      # Restart (config changes take effect immediately)\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh --build      # Force rebuild Docker images\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh logs         # View real-time logs\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh status       # Health check\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh clean        # Remove containers & images\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cb>Troubleshooting\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n| Problem | Fix |\n|---|---|\n| Feishu bot doesn't respond | Check logs (`.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh logs`), verify `appId`\u002F`appSecret`, ensure app is published with Long Connection mode |\n| Can't connect to DeepCode | Verify `deepcode` container is healthy: `curl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fhealth` |\n| Wrong language output | Switch model — `minimax-m2.1` defaults to Chinese, use Claude\u002FGPT for English |\n| Config not taking effect | Just restart: `.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh restart` (no rebuild needed) |\n| Clear chat history | Send `\u002Fclear` in chat, or: `docker exec nanobot sh -c 'rm -rf \u002Froot\u002F.nanobot\u002Fsessions\u002F*.jsonl'` |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 💡 Examples\n\n\n\n### 🎬 **Live Demonstrations**\n\n\n\n\u003Ctable align=\"center\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"33%\" align=\"center\">\n\n#### 📄 **Paper2Code Demo**\n**Research to Implementation**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=MQZYpLkzsbw\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_78060f6b785f.jpg\" alt=\"Paper2Code Demo\" width=\"100%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\n  **[▶️ Watch Demo](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=MQZYpLkzsbw)**\n\n  *Transform academic papers into production-ready code automatically*\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"33%\" align=\"center\">\n\n#### 🖼️ **Image Processing Demo**\n**AI-Powered Image Tools**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=nFt5mLaMEac\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_4c29a86945c3.jpg\" alt=\"Image Processing Demo\" width=\"100%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\n  **[▶️ Watch Demo](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=nFt5mLaMEac)**\n\n  *Intelligent image processing with background removal and enhancement*\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"33%\" align=\"center\">\n\n#### 🌐 **Frontend Implementation**\n**Complete Web Application**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=78wx3dkTaAU\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_1ab1986b28eb.jpg\" alt=\"Frontend Demo\" width=\"100%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\n  **[▶️ Watch Demo](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=78wx3dkTaAU)**\n\n  *Full-stack web development from concept to deployment*\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\n\n### 🆕 **Recent Updates**\n\n#### 📄 **Smart Document Segmentation (v1.2.0)**\n- **Intelligent Processing**: Automatically handles large research papers and technical documents that exceed LLM token limits\n- **Configurable Control**: Toggle segmentation via configuration with size-based thresholds\n- **Semantic Analysis**: Advanced content understanding with algorithm, concept, and formula preservation\n- **Backward Compatibility**: Seamlessly falls back to traditional processing for smaller documents\n\n### 🚀 **Coming Soon**\n\nWe're continuously enhancing DeepCode with exciting new features:\n\n#### 🔧 **Enhanced Code Reliability & Validation**\n- **Automated Testing**: Comprehensive functionality testing with execution verification and error detection.\n- **Code Quality Assurance**: Multi-level validation through static analysis, dynamic testing, and performance benchmarking.\n- **Smart Debugging**: AI-powered error detection with automatic correction suggestions\n\n#### 📊 **PaperBench Performance Showcase**\n- **Benchmark Dashboard**: Comprehensive performance metrics on the PaperBench evaluation suite.\n- **Accuracy Metrics**: Detailed comparison with state-of-the-art paper reproduction systems.\n- **Success Analytics**: Statistical analysis across paper categories and complexity levels.\n\n#### ⚡ **System-wide Optimizations**\n- **Performance Boost**: Multi-threaded processing and optimized agent coordination for faster generation.\n- **Enhanced Reasoning**: Advanced reasoning capabilities with improved context understanding.\n- **Expanded Support**: Extended compatibility with additional programming languages and frameworks.\n\n---\n\n## ⭐ Star History\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n*Community Growth Trajectory*\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#HKUDS\u002FDeepCode&Date\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_974bfeea8efa.png&theme=dark\" \u002F>\n    \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_974bfeea8efa.png\" \u002F>\n    \u003Cimg alt=\"Star History Chart\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_974bfeea8efa.png\" style=\"border-radius: 15px; box-shadow: 0 0 30px rgba(0, 217, 255, 0.3);\" \u002F>\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n### 🚀 **Ready to Transform Development?**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Cp>\n  \u003Ca href=\"#-quick-start\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🚀_Get_Started-00d4ff?style=for-the-badge&logo=rocket&logoColor=white\" alt=\"Get Started\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🏛️_View_on_GitHub-00d4ff?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white\" alt=\"View on GitHub\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fdeepcode-agent\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F⭐_Star_Project-00d4ff?style=for-the-badge&logo=star&logoColor=white\" alt=\"Star Project\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n\n### 📖 **Citation**\n\n\nIf you find DeepCode useful in your research or applications, please kindly cite:\n\n```\n@misc{li2025deepcodeopenagenticcoding,\n      title={DeepCode: Open Agentic Coding},\n      author={Zongwei Li and Zhonghang Li and Zirui Guo and Xubin Ren and Chao Huang},\n      year={2025},\n      eprint={2512.07921},\n      archivePrefix={arXiv},\n      primaryClass={cs.SE},\n      url={https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2512.07921},\n}\n```\n\n---\n\n\n### 📄 **License**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-4ecdc4?style=for-the-badge&logo=opensourceinitiative&logoColor=white\" alt=\"MIT License\">\n\n**MIT License** - Copyright (c) 2025 Data Intelligence Lab, The University of Hong Kong\n\n---\n\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_6778137f2cf1.png\" alt=\"Visitors\">\n\n\u003C\u002Fdiv>\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Ctable style=\"border: none; margin: 0 auto; padding: 0; border-collapse: collapse;\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\" style=\"vertical-align: middle; padding: 10px; border: none; width: 250px;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_737d760dfe30.png\" alt=\"DeepCode Logo\" width=\"200\" style=\"margin: 0; padding: 0; display: block;\"\u002F>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"left\" style=\"vertical-align: middle; padding: 10px 0 10px 30px; border: none;\">\n  \u003Cpre style=\"font-family: 'Courier New', monospace; font-size: 16px; color: #0EA5E9; margin: 0; padding: 0; text-shadow: 0 0 10px #0EA5E9, 0 0 20px rgba(14,165,233,0.5); line-height: 1.2; transform: skew(-1deg, 0deg); display: block;\">    ██████╗ ███████╗███████╗██████╗  ██████╗ ██████╗ ██████╗ ███████╗\n    ██╔══██╗██╔════╝██╔════╝██╔══██╗██╔════╝██╔═══██╗██╔══██╗██╔════╝\n    ██║  ██║█████╗  █████╗  ██████╔╝██║     ██║   ██║██║  ██║█████╗\n    ██║  ██║██╔══╝  ██╔══╝  ██╔═══╝ ██║     ██║   ██║██║  ██║██╔══╝\n    ██████╔╝███████╗███████╗██║     ╚██████╗╚██████╔╝██████╔╝███████╗\n    ╚═════╝ ╚══════╝╚══════╝╚═╝      ╚═════╝ ╚═════╝ ╚═════╝ ╚══════╝\u003C\u002Fpre>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F14665\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_4a68feb902da.png\" alt=\"HKUDS%2FDeepCode | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C!-- \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_962d549b3452.png\" alt=\"DeepCode Tech Subtitle\" style=\"margin-top: 5px; filter: drop-shadow(0 0 12px #06B6D4) drop-shadow(0 0 24px rgba(6,182,212,0.4));\"\u002F> -->\n\n# \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZongwei9888\u002FExperiment_Images\u002Fraw\u002F43c585dca3d21b8e4b6390d835cdd34dc4b4b23d\u002FDeepCode_images\u002Ftitle_logo.svg\" alt=\"DeepCode Logo\" width=\"32\" height=\"32\" style=\"vertical-align: middle; margin-right: 8px;\"\u002F> DeepCode: 开放式智能体编程\n\n### *利用多智能体系统推动代码生成*\n\n\u003C!-- \u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FVersion-1.0.0-00d4ff?style=for-the-badge&logo=rocket&logoColor=white\" alt=\"版本\">\n\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-4ecdc4?style=for-the-badge&logo=opensourceinitiative&logoColor=white\" alt=\"许可证\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FAI-Multi--Agent-9b59b6?style=for-the-badge&logo=brain&logoColor=white\" alt=\"人工智能\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FHKU-Data_Intelligence_Lab-f39c12?style=for-the-badge&logo=university&logoColor=white\" alt=\"香港大学\">\n\u003C\u002Fp> -->\n\u003Cp>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fstargazers\">\u003Cimg src='https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FHKUDS\u002FDeepCode?color=00d9ff&style=for-the-badge&logo=star&logoColor=white&labelColor=1a1a2e' \u002F>\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href='https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2512.07921'>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPaper-arXiv-orange?style=for-the-badge&logo=arxiv&logoColor=white&labelColor=1a1a2e\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🐍Python-3.13-4ecdc4?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=white&labelColor=1a1a2e\">\n  \u003C!-- \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fdeepcode-hku\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fdeepcode-hku.svg?style=for-the-badge&logo=pypi&logoColor=white&labelColor=1a1a2e&color=ff6b6b\">\u003C\u002Fa> -->\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FyF2MmDJyGJ\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F💬Discord-Community-7289da?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white&labelColor=1a1a2e\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fissues\u002F11\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F💬WeChat-Group-07c160?style=for-the-badge&logo=wechat&logoColor=white&labelColor=1a1a2e\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cdiv style=\"width: 100%; height: 2px; margin: 20px 0; background: linear-gradient(90deg, transparent, #00d9ff, transparent);\">\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"#-quick-start\" style=\"text-decoration: none;\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FQuick%20Start-Get%20Started%20Now-00d9ff?style=for-the-badge&logo=rocket&logoColor=white&labelColor=1a1a2e\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"margin-top: 10px;\">\n  \u003Ca href=\"README.md\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FEnglish-00d4ff?style=for-the-badge&logo=readme&logoColor=white&labelColor=1a1a2e\" alt=\"英文\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"README_ZH.md\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F中文-00d4ff?style=for-the-badge&logo=readme&logoColor=white&labelColor=1a1a2e\" alt=\"中文\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 🖥️ **界面展示**\n\n\u003Ctable align=\"center\" width=\"100%\" style=\"border: none; border-collapse: collapse; margin: 30px 0;\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\" style=\"vertical-align: top; padding: 20px;\">\n\n#### 🖥️ **CLI 界面**\n**基于终端的开发**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_f182119d08e1.gif\" alt=\"CLI 界面演示\" width=\"100%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 8px 20px rgba(45,55,72,0.3); margin: 15px 0;\"\u002F>\n\n  \u003Cdiv style=\"background: linear-gradient(135deg, #2D3748 0%, #4A5568 100%); border-radius: 12px; padding: 15px; margin: 15px 0; color: white;\">\n    \u003Cstrong>🚀 高级终端体验\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n    \u003Csmall>⚡ 快速命令行工作流\u003Cbr\u002F>🔧 开发者友好的界面\u003Cbr\u002F>📊 实时进度跟踪\u003C\u002Fsmall>\n  \u003C\u002Fdiv>\n\n  *面向高级用户和 CI\u002FCD 集成的专业终端界面*\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\" style=\"vertical-align: top; padding: 20px;\">\n\n#### 🌐 **Web 界面**\n**可视化交互体验**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_72269edf7a26.gif\" alt=\"Web 界面演示\" width=\"100%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 8px 20px rgba(14,165,233,0.3); margin: 15px 0;\"\u002F>\n\n  \u003Cdiv style=\"background: linear-gradient(135deg, #0EA5E9 0%, #00D4FF 100%); border-radius: 12px; padding: 15px; margin: 15px 0; color: white;\">\n    \u003Cstrong>🎨 现代 Web 仪表盘\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n    \u003Csmall>🖱️ 直观的拖放操作\u003Cbr\u002F>📱 响应式设计\u003Cbr\u002F>🎯 可视化的进度跟踪\u003C\u002Fsmall>\n  \u003C\u002Fdiv>\n\n  *适用于所有技能水平、流程简化的精美网页界面*\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n### 🎬 **介绍视频**\n\n\u003Cdiv style=\"margin: 20px 0;\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FPRgmP8pOI08\" target=\"_blank\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_7ed20bea9012.jpg\"\n         alt=\"DeepCode 介绍视频\"\n         width=\"75%\"\n         style=\"border-radius: 12px; box-shadow: 0 8px 25px rgba(0,0,0,0.15); transition: transform 0.3s ease;\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n*🎯 **观看我们的完整介绍** - 了解 DeepCode 如何将科研论文和自然语言转化为可投入生产的代码*\n\n\u003Cp>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FPRgmP8pOI08\" target=\"_blank\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F▶️_Watch_Video-FF0000?style=for-the-badge&logo=youtube&logoColor=white\" alt=\"观看视频\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n\n\n\n> *\"让 AI 助手将创意转化为生产就绪的代码的地方\"*\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 📑 目录\n\n- [📰 新闻](#-news)\n- [🚀 核心功能](#-key-features)\n- [🏗️ 架构](#️-architecture)\n- [📊 实验结果](#-experimental-results)\n- [🚀 快速入门](#-quick-start)\n- [🤖 nanobot 集成（飞书聊天机器人）](#-nanobot-integration-feishu-chatbot)\n- [💡 示例](#-examples)\n  - [🎬 实时演示](#-live-demonstrations)\n- [⭐ 星标历史](#-star-history)\n- [📄 许可证](#-license)\n\n\n---\n\n## 📰 新闻\n\n🎉 **[2026-02] nanobot ✖️ DeepCode。只需与 openclaw\u002Fnanobot 自然对话，即可处理您的编码任务：**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ctable>\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\">\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_737d760dfe30.png\" alt=\"DeepCode\" height=\"60\"\u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ch2>✦\u003C\u002Fh2>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fnanobot\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_05f9127510b8.png\" alt=\"nanobot\" height=\"60\"\u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftable>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n- [nanobot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fnanobot) 现在为您的代理式编码与工程提供支持！ 🤖💻\n- 远离你的笔记本电脑——让编程体验更加酷炫！直接用手机编写代码吧！ 📱✨\n- 一键部署：`.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh` → **[设置指南 →](#-nanobot-integration-feishu-chatbot)**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ctable width=\"100%\">\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_e79f1830bfe4.jpeg\" alt=\"Feishu 聊天示例 1\" width=\"95%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.2);\"\u002F>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"50%\" align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_ea0a6cdf0472.jpeg\" alt=\"Feishu 聊天示例 2\" width=\"95%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.2);\"\u002F>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftable>\n\u003Csub>\u003Cem>Feishu 机器人实战 — 自然语言 → 完整代码生成及部署说明\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fsub>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n🎉 **[2026-02] 全新 Web UI 体验升级！**\n\n- 🔄 **用户参与式交互**：支持工作流中的实时用户互动——AI 会在聊天中直接提出澄清问题。\n- 💬 **内联交互设计**：交互提示会自然地出现在聊天流程中，带来无缝的使用体验。\n- 🚀 **一键启动**：只需运行 `deepcode` 即可启动新界面（跨平台：Windows\u002FmacOS\u002FLinux）。\n- 🔧 **改进的进程管理**：增强的服务启停机制，自动清理端口。\n- 📡 **WebSocket 实时通信**：解决了消息丢失问题，确保交互状态同步无误。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_36166cede704.png\" alt=\"DeepCode 新 UI\" width=\"85%\" style=\"border-radius: 12px; box-shadow: 0 4px 20px rgba(0,0,0,0.15);\" \u002F>\n  \u003Cbr\u002F>\n  \u003Csub>\u003Cem>DeepCode 新 Web UI - 现代化的 React 基础界面\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fsub>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n🎉 **[2025-10-28] DeepCode 在 PaperBench 上取得 SOTA 成绩！**\n\nDeepCode 在 OpenAI 的 PaperBench Code-Dev 测试中，在所有类别上都创造了新的标杆：\n\n- 🏆 **超越人类专家**：**75.9%**（DeepCode）对比顶尖机器学习博士的 72.4%（+3.5%）。\n- 🥇 **优于现有最佳商用代码助手**：**84.8%**（DeepCode）对比领先商用代码助手（Cursor、Claude Code 和 Codex）的 58.7%（+26.1%）。\n- 🔬 **推动科学编码进步**：**73.5%**（DeepCode）对比 PaperCoder 的 51.1%（+22.4%）。\n- 🚀 **击败 LLM 助手**：**73.5%**（DeepCode）对比最佳 LLM 框架的 43.3%（+30.2%）。\n\n---\n\n## 🚀 核心功能\n\n\u003Cbr\u002F>\n\n\u003Ctable align=\"center\" width=\"100%\" style=\"border: none; table-layout: fixed;\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"30%\" align=\"center\" style=\"vertical-align: top; padding: 20px;\">\n\n\u003Cdiv style=\"height: 80px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Ch3 style=\"margin: 0; padding: 0;\">🚀 \u003Cstrong>Paper2Code\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"margin: 15px 0;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FALGORITHM-IMPLEMENTATION-ff6b6b?style=for-the-badge&logo=algorithm&logoColor=white\" alt=\"算法徽章\" \u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv style=\"height: 80px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cstrong>复杂算法的自动化实现\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv style=\"height: 60px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Cp align=\"center\">轻松地将科研论文中的复杂算法转化为\u003Cstrong>高质量\u003C\u002Fstrong>、\u003Cstrong>生产就绪\u003C\u002Fstrong>的代码，加速算法复现。\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"30%\" align=\"center\" style=\"vertical-align: top; padding: 20px;\">\n\n\u003Cdiv style=\"height: 80px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;\">\n\u003Ch3 style=\"margin: 0; padding: 0;\">🎨 \u003Cstrong>Text2Web\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh3>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"margin: 15px 0;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFRONTEND-DEVELOPMENT-4ecdc4?style=for-the-badge&logo=react&logoColor=white\" alt=\"前端徽章\" \u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv style=\"height: 80px; display: flex; align-items: center; justifying content:\n\n## 📊 实验结果\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src='https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_764a284170ea.jpg' \u002F>\u003Cbr>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cbr\u002F>\n\n我们在 [*PaperBench*](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Findex\u002Fpaperbench\u002F) 基准测试上评估了 **DeepCode**（由 OpenAI 发布），这是一个严格的测试平台，要求 AI 代理从零开始独立复现 20 篇 ICML 2024 论文。该基准包含 8,316 个可评分组件，使用 SimpleJudge 并结合层次化权重进行评估。\n\n我们的实验将 DeepCode 与四个基线类别进行了对比：**(1) 人类专家**、**(2) 最先进的商用代码代理**、**(3) 科学代码代理** 和 **(4) 基于大语言模型的代理**。\n\n### ① 🧠 人类专家表现（顶尖机器学习博士）\n\n**DeepCode: 75.9% vs. 顶尖机器学习博士: 72.4% (+3.5%)**\n\n在针对 3 篇论文的人工评估子集中，DeepCode 达到了 **75.9%**，**比三名人类专家中的最佳表现（72.4%）高出 3.5 个百分点**。这表明我们的框架不仅达到了专家级别的代码复现能力，还超越了这一水平，标志着自主科学软件工程领域的一个重要里程碑。\n\n### ② 💼 最先进的商用代码代理\n\n**DeepCode: 84.8% vs. 最佳商用代理: 58.7% (+26.1%)**\n\n在 5 篇论文的子集上，DeepCode 显著优于领先的商用编码工具：\n- Cursor: 58.4%\n- Claude Code: 58.7%\n- Codex: 40.0%\n- **DeepCode: 84.8%**\n\n这相比领先的商用代码代理提高了 **26.1%**。所有商用代理均使用 Claude Sonnet 4.5 或 GPT-5 Codex-high 模型，这凸显出驱动这一性能差距的是 **DeepCode 的优越架构**，而非基础模型的能力。\n\n### ③ 🔬 科学代码代理\n\n**DeepCode: 73.5% vs. PaperCoder: 51.1% (+22.4%)**\n\n与最先进的科学代码复现框架 PaperCoder（**51.1%**）相比，DeepCode 达到了 **73.5%**，展示了 **22.4% 的相对提升**。这一显著优势验证了我们采用规划、层次化任务分解、代码生成和迭代调试相结合的多模块架构，相较于简单的流水线式方法更具优势。\n\n### ④ 🤖 基于大语言模型的代理\n\n**DeepCode: 73.5% vs. 最佳 LLM 代理: 43.3% (+30.2%)**\n\nDeepCode 明显优于所有测试过的 LLM 代理：\n- Claude 3.5 Sonnet + IterativeAgent: 27.5%\n- o1 + IterativeAgent（36 小时）: 42.4%\n- o1 BasicAgent: 43.3%\n- **DeepCode: 73.5%**\n\n相比表现最好的 LLM 代理，**30.2% 的提升**表明，对于复杂的代码复现任务，关键在于精巧的代理架构设计，而非延长推理时间或使用更大规模的模型。\n\n---\n\n### 🎯 **自主自协调的多智能体架构**\n\n**面临的挑战**：\n\n- 📄 **实现复杂性**：将学术论文和复杂算法转化为可运行的代码需要大量的技术投入和领域专业知识。\n  \n- 🔬 **研究瓶颈**：研究人员不得不花费宝贵的时间来实现算法，而不是专注于核心研究和发现工作。\n  \n- ⏱️ **开发延迟**：产品团队在概念阶段与可测试原型之间往往经历漫长的等待，从而拖慢创新周期。\n  \n- 🔄 **重复性编码**：开发者反复实现相似的模式和功能，而无法基于现有解决方案进行构建。\n\n**DeepCode** 通过为常见开发任务提供可靠的自动化支持，解决了这些工作流低效问题，从而简化您的开发流程，从概念到代码一气呵成。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n```mermaid\nflowchart LR\n    A[\"📄 研究论文\u003Cbr\u002F>💬 文本提示\u003Cbr\u002F>🌐 URLs & 文档\u003Cbr\u002F>📎 文件：PDF、DOC、PPTX、TXT、HTML\"] --> B[\"🧠 DeepCode\u003Cbr\u002F>多智能体引擎\"]\n    B --> C[\"🚀 算法实现 \u003Cbr\u002F>🎨 前端开发 \u003Cbr\u002F>⚙️ 后端开发\"]\n\n    style A fill:#ff6b6b,stroke:#c0392b,stroke-width:2px,color:#000\n    style B fill:#00d4ff,stroke:#0984e3,stroke-width:3px,color:#000\n    style C fill:#00b894,stroke:#00a085,stroke-width:2px,color:#000\n```\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 🏗️ 架构\n\n### 📊 **系统概述**\n\n**DeepCode** 是一个由 AI 驱动的开发平台，能够自动完成代码生成和实现任务。我们的多智能体系统可以处理将需求转化为功能完善、结构良好的代码这一复杂过程，使您能够专注于创新，而非实现细节。\n\n🎯 **技术能力**：\n\n🧬 **从研究到生产的工作流**\u003Cbr>\n多模态文档分析引擎，可以从学术论文中提取算法逻辑和数学模型。在保持计算复杂度特性的同时，生成具有适当数据结构的优化实现。\n\n🪄 **自然语言代码合成**\u003Cbr>\n基于微调语言模型的上下文感知代码生成，训练数据来自精选的代码仓库。能够在跨模块间保持架构一致性，并支持多种编程语言和框架。\n\n⚡ **自动化原型引擎**\u003Cbr>\n智能脚手架系统，能够生成包括数据库模式、API 端点和前端组件在内的完整应用结构。利用依赖关系分析确保从初始生成起就具备可扩展的架构。\n\n💎 **质量保证自动化**\u003Cbr>\n集成静态分析、自动化单元测试生成和文档合成功能。采用 AST 分析确保代码正确性，并通过基于属性的测试实现全面覆盖。\n\n🔮 **CodeRAG 集成系统**\u003Cbr>\n先进的检索增强生成技术，结合语义向量嵌入与基于图的依赖关系分析。能够从大规模代码库中自动发现最优的库和实现模式。\n\n---\n\n### 🔧 **核心技术**\n\n- 🧠 **智能编排代理**：中央决策系统，负责协调工作流各阶段并分析需求。采用动态规划算法，根据项目复杂度的变化实时调整执行策略。为每个实现步骤动态选择最优处理方案。\u003Cbr>\n\n- 💾 **高效内存机制**：先进的上下文工程系统，能够高效管理大规模代码上下文。实施分层内存结构，并结合智能压缩技术以应对复杂代码库。该组件可实现对实现模式的即时检索，并在长时间的开发会话中保持语义连贯性。\u003Cbr>\n\n- 🔍 **高级 CodeRAG 系统**：全局代码理解引擎，能够分析跨代码库的复杂依赖关系。通过跨代码库的关系映射，从整体视角理解架构模式。该模块利用依赖图和语义分析，在实现过程中提供全局视角下的代码建议。\u003Cbr>\n\n---\n\n### 🤖 **DeepCode 的多智能体架构**：\n\n- **🎯 中央协调智能体**：协调整个工作流的执行并做出战略决策。根据输入复杂度分析，协调各专业智能体的工作。实施动态任务规划和资源分配算法。\u003Cbr>\n\n- **📝 意图理解智能体**：对用户需求进行深度语义分析，以解析复杂的意图。通过先进的自然语言处理技术提取功能规范和技术约束。将模糊的人类描述转化为精确、可执行的开发规范，并进行结构化的任务分解。\u003Cbr>\n\n- **📄 文档解析智能体**：利用先进的解析能力处理复杂的技术文档和研究论文。使用文档理解模型提取算法和方法论。通过智能内容分析，将学术概念转化为实际的实现规范。\u003Cbr>\n\n- **🏗️ 代码规划智能体**：进行架构设计和技术栈优化。动态规划适应性开发路线图。通过自动选择设计模式来执行编码标准并生成模块化结构。\u003Cbr>\n\n- **🔍 代码参考挖掘智能体**：通过智能搜索算法发现相关的代码库和框架。分析代码库的兼容性和集成潜力。基于相似度指标和自动化依赖分析提供推荐。\u003Cbr>\n\n- **📚 代码索引智能体**：构建已发现代码库的综合知识图谱。维护代码组件之间的语义关系。实现智能检索和交叉引用功能。\u003Cbr>\n\n- **🧬 代码生成智能体**：将收集到的信息综合成可执行的代码实现。创建功能接口并集成已发现的组件。生成全面的测试套件和文档，以确保可重复性。\n\n---\n\n#### 🛠️ **实施工具矩阵**\n\n**🔧 基于 MCP（模型上下文协议）**\n\nDeepCode 利用 **模型上下文协议 (MCP)** 标准，与各种工具和服务无缝集成。这种标准化的方法确保了 AI 智能体与外部系统之间的可靠通信，从而实现强大的自动化能力。\n\n##### 📡 **MCP 服务器及工具**\n\n| 🛠️ **MCP 服务器** | 🔧 **主要功能** | 💡 **用途与能力** |\n|-------------------|-------------------------|-------------------------------|\n| **🔍 brave** | 网络搜索引擎 | 通过 Brave Search API 实时获取信息 |\n| **🌐 bocha-mcp** | 替代搜索引擎 | 具有独立 API 访问权限的次要搜索选项 |\n| **📂 filesystem** | 文件系统操作 | 本地文件和目录管理，读写操作 |\n| **🌐 fetch** | 网页内容获取 | 从 URL 和网络资源中抓取并提取内容 |\n| **📥 github-downloader** | 代码库管理 | 克隆和下载 GitHub 代码库以供分析 |\n| **📋 file-downloader** | 文档处理 | 下载并转换文件（PDF、DOCX 等）为 Markdown 格式 |\n| **⚡ command-executor** | 系统命令执行 | 执行 bash\u002Fshell 命令以进行环境管理 |\n| **🧬 code-implementation** | 代码生成中心 | 综合性的代码复现，包含执行和测试 |\n| **📚 code-reference-indexer** | 智能代码搜索 | 对代码仓库进行智能索引和搜索 |\n| **📄 document-segmentation** | 智能文档分析 | 针对大型论文和技术文档的智能文档分割 |\n\n##### 🔧 **遗留工具功能** *(供参考)*\n\n| 🛠️ **功能** | 🎯 **使用场景** |\n|-----------------|---------------------|\n| **📄 read_code_mem** | 从内存中高效检索代码上下文 |\n| **✍️ write_file** | 直接生成和修改文件内容 |\n| **🐍 execute_python** | Python 代码的测试和验证 |\n| **📁 get_file_structure** | 项目结构分析和组织 |\n| **⚙️ set_workspace** | 动态工作区和环境配置 |\n| **📊 get_operation_history** | 流程监控和操作跟踪 |\n\n\n---\n\n🎛️ **多接口框架**\u003Cbr>\n提供 RESTful API、命令行界面以及带有实时代码流、交互式调试功能的 Web 前端，并具备可扩展的插件架构，便于与 CI\u002FCD 集成。\n\n**🚀 多智能体智能流水线：**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n### 🌟 **智能处理流程**\n\n\u003Ctable align=\"center\" width=\"100%\" style=\"border: none; border-collapse: collapse;\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\" style=\"padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); border-radius: 15px; color: white; font-weight: bold;\">\n💡 \u003Cstrong>输入层\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n📄 研究论文 • 💬 自然语言 • 🌐 URL • 📋 需求\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"20\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\" style=\"padding: 15px; background: linear-gradient(135deg, #ff6b6b 0%, #ee5a24 100%); border-radius: 12px; color: white; font-weight: bold;\">\n🎯 \u003Cstrong>中央协调\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n战略决策 • 工作流协调 • 代理管理\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"15\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\" style=\"padding: 12px; background: linear-gradient(135deg, #3742fa 0%, #2f3542 100%); border-radius: 10px; color: white; width: 50%;\">\n📝 \u003Cstrong>文本分析\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n\u003Csmall>需求处理\u003C\u002Fsmall>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"10\">\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" style=\"padding: 12px; background: linear-gradient(135deg, #8c7ae6 0%, #9c88ff 100%); border-radius: 10px; color: white; width: 50%;\">\n📄 \u003Cstrong>文档分析\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n\u003Csmall>论文与规格处理\u003C\u002Fsmall>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"15\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\" style=\"padding: 15px; background: linear-gradient(135deg, #00d2d3 0%, #54a0ff 100%); border-radius: 12px; color: white; font-weight: bold;\">\n📋 \u003Cstrong>复现计划\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n深度论文分析 • 代码需求解析 • 复现策略制定\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"15\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\" style=\"padding: 12px; background: linear-gradient(135deg, #ffa726 0%, #ff7043 100%); border-radius: 10px; color: white; width: 50%;\">\n🔍 \u003Cstrong>参考分析\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n\u003Csmall>仓库发现\u003C\u002Fsmall>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"10\">\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" style=\"padding: 12px; background: linear-gradient(135deg, #e056fd 0%, #f368e0 100%); border-radius: 10px; color: white; width: 50%;\">\n📚 \u003Cstrong>代码索引\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n\u003Csmall>知识图谱构建\u003C\u002Fsmall>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"15\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\" style=\"padding: 15px; background: linear-gradient(135deg, #26de81 0%, #20bf6b 100%); border-radius: 12px; color: white; font-weight: bold;\">\n🧬 \u003Cstrong>代码实现\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n实现生成 • 测试 • 文档编写\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"3\" height=\"15\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\" style=\"padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #045de9 0%, #09c6f9 100%); border-radius: 15px; color: white; font-weight: bold;\">\n⚡ \u003Cstrong>输出交付\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr\u002F>\n📦 完整代码库 • 🧪 测试套件 • 📚 文档 • 🚀 部署就绪\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cbr\u002F>\n\n### 🔄 **流程智能特性**\n\n\u003Ctable align=\"center\" style=\"border: none;\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\" width=\"25%\" style=\"padding: 15px;\">\n\u003Cdiv style=\"background: #f8f9fa; border-radius: 10px; padding: 15px; border-left: 4px solid #ff6b6b;\">\n\u003Ch4>🎯 自适应流程\u003C\u002Fh4>\n\u003Cp>\u003Csmall>根据输入复杂度动态选择代理\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" width=\"25%\" style=\"padding: 15px;\">\n\u003Cdiv style=\"background: #f8f9fa; border-radius: 10px; padding: 15px; border-left: 4px solid #4ecdc4;\">\n\u003Ch4>🧠 智能协调\u003C\u002Fh4>\n\u003Cp>\u003Csmall>智能任务分配与并行处理\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" width=\"25%\" style=\"padding: 15px;\">\n\u003Cdiv style=\"background: #f8f9fa; border-radius: 10px; padding: 15px; border-left: 4px solid #45b7d1;\">\n\u003Ch4>🔍 上下文感知\u003C\u002Fh4>\n\u003Cp>\u003Csmall>通过 CodeRAG 集成实现深度理解\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\" width=\"25%\" style=\"padding: 15px;\">\n\u003Cdiv style=\"background: #f8f9fa; border-radius: 10px; padding: 15px; border-left: 4px solid #96ceb4;\">\n\u003Ch4>⚡ 质量保证\u003C\u002Fh4>\n\u003Cp>\u003Csmall>全程自动化测试与验证\u003C\u002Fsmall>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n\n## 🚀 快速入门\n\n### 📋 **先决条件**\n\n在安装 DeepCode 之前，请确保您已具备以下条件：\n\n| 要求 | 版本 | 用途 |\n|-------------|---------|---------|\n| **Python** | 3.9+ | 核心运行时 |\n| **Node.js** | 18+ | 新 UI 前端 |\n| **npm** | 8+ | 包管理 |\n\n```bash\n# 检查您的版本\npython --version   # 应为 3.9+\nnode --version     # 应为 18+\nnpm --version      # 应为 8+\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>📥 安装 Node.js（如未安装）\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\n# macOS（使用 Homebrew）\nbrew install node\n\n# Ubuntu\u002FDebian\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fdeb.nodesource.com\u002Fsetup_20.x | sudo -E bash -\nsudo apt-get install -y nodejs\n\n# Windows\n# 从 https:\u002F\u002Fnodejs.org\u002F 下载\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 📦 **步骤 1：安装**\n\n请选择以下任一安装方式：\n\n#### ⚡ **直接安装（推荐）**\n\n```bash\n# 🚀 直接安装 DeepCode 包\npip install deepcode-hku\n\n# 🔑 下载配置文件\ncurl -O https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fmain\u002Fmcp_agent.config.yaml\ncurl -O https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fmain\u002Fmcp_agent.secrets.yaml\n```\n\n#### 🔧 **开发安装（从源码）**\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>📂 点击展开开发安装选项\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n##### 🔥 **使用 UV（推荐用于开发）**\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode.git\ncd DeepCode\u002F\n\ncurl -LsSf https:\u002F\u002Fastral.sh\u002Fuv\u002Finstall.sh | sh\nuv venv --python=3.13\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate  # 在 Windows 上：.venv\\Scripts\\activate\nuv pip install -r requirements.txt\n\n# 安装前端依赖\nnpm install --prefix new_ui\u002Ffrontend\n```\n\n##### 🐍 **使用传统 pip**\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode.git\ncd DeepCode\u002F\n\npip install -r requirements.txt\n\n# 安装前端依赖\nnpm install --prefix new_ui\u002Ffrontend\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 🔧 **步骤 2：配置**\n\n> 以下配置适用于 **所有安装方法**（pip、UV、源码和 Docker）。\n\n#### 🔑 API 密钥 *（必需）*\n\n编辑 `mcp_agent.secrets.yaml`，填入您的 API 密钥：\n\n```yaml\n# 至少需要一个提供商的 API 密钥\nopenai:\n  api_key: \"your_openai_api_key\"\n  base_url: \"https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fapi\u002Fv1\"  # 可选：用于 OpenRouter 或自定义端点\n\nanthropic:\n  api_key: \"your_anthropic_api_key\"  # 用于 Claude 模型\n\ngoogle:\n  api_key: \"your_google_api_key\"     # 用于 Gemini 模型\n```\n\n#### 🤖 LLM 提供商 *（可选）*\n\n编辑 `mcp_agent.config.yaml`，选择您偏好的 LLM 提供商（约第 106 行）：\n\n```yaml\n# 选项： \"google\", \"anthropic\", \"openai\"\n# 如果未设置或不可用，则会自动回退到首个可用的提供商\nllm_provider: \"google\"\n```\n\n#### 🔍 搜索 API 密钥 *（可选）*\n\n在 `mcp_agent.config.yaml` 中配置网页搜索：\n\n```yaml\n\n# 对于 Brave Search（默认）—— 在 brave.env 部分设置（第 28 行左右）\nbrave:\n  env:\n    BRAVE_API_KEY: \"your_brave_api_key_here\"\n\n# 对于 Bocha-MCP（替代方案）—— 在 bocha-mcp.env 部分设置（第 74 行左右）\nbocha-mcp:\n  env:\n    BOCHA_API_KEY: \"your_bocha_api_key_here\"\n```\n\n#### 📄 文档分割 *(可选)*\n\n在 `mcp_agent.config.yaml` 中控制文档处理：\n\n```yaml\ndocument_segmentation:\n  enabled: true          # true\u002Ffalse — 是否启用智能文档分割\n  size_threshold_chars: 50000  # 触发分割的文档大小阈值\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>🪟 Windows 用户：额外的 MCP 服务器配置\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n如果您使用的是 Windows，可能需要在 `mcp_agent.config.yaml` 中手动配置 MCP 服务器：\n\n```bash\n# 1. 全局安装 MCP 服务器\nnpm i -g @modelcontextprotocol\u002Fserver-brave-search\nnpm i -g @modelcontextprotocol\u002Fserver-filesystem\n\n# 2. 查找您的全局 node_modules 路径\nnpm -g root\n```\n\n然后更新您的 `mcp_agent.config.yaml` 文件以使用绝对路径：\n\n```yaml\nmcp:\n  servers:\n    brave:\n      command: \"node\"\n      args: [\"C:\u002FProgram Files\u002Fnodejs\u002Fnode_modules\u002F@modelcontextprotocol\u002Fserver-brave-search\u002Fdist\u002Findex.js\"]\n    filesystem:\n      command: \"node\"\n      args: [\"C:\u002FProgram Files\u002Fnodejs\u002Fnode_modules\u002F@modelcontextprotocol\u002Fserver-filesystem\u002Fdist\u002Findex.js\", \".\"]\n```\n\n> **注意**：请将路径替换为您在步骤 2 中找到的实际全局 node_modules 路径。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>🔍 搜索服务器配置（可选）\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\nDeepCode 支持多种用于网络搜索功能的搜索服务器。您可以在 `mcp_agent.config.yaml` 中配置首选选项：\n\n```yaml\n# 默认搜索服务器配置\n# 选项：“brave” 或 “bocha-mcp”\ndefault_search_server: \"brave\"\n```\n\n**可用选项：**\n- **🔍 Brave Search** (`\"brave\"`): 默认选项，提供高质量的搜索结果。需要 `BRAVE_API_KEY`。推荐大多数用户使用。\n- **🌐 Bocha-MCP** (`\"bocha-mcp\"`): 替代搜索服务器。需要 `BOCHA_API_KEY`。使用本地 Python 服务器实现。\n\n**mcp_agent.config.yaml 中完整的 MCP 服务器配置：**\n```yaml\n# 对于 Brave Search（默认）—— 大约第 28 行\nbrave:\n  command: \"npx\"\n  args: [\"-y\", \"@modelcontextprotocol\u002Fserver-brave-search\"]\n  env:\n    BRAVE_API_KEY: \"your_brave_api_key_here\"\n\n# 对于 Bocha-MCP（替代方案）—— 大约第 74 行\nbocha-mcp:\n  command: \"python\"\n  args: [\"tools\u002Fbocha_search_server.py\"]\n  env:\n    PYTHONPATH: \".\"\n    BOCHA_API_KEY: \"your_bocha_api_key_here\"\n```\n\n> **💡 提示**：两种搜索服务器都需要配置 API 密钥。请选择最适合您 API 访问权限和需求的选项。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### ⚡ **步骤 3：启动应用**\n\n选择您 preferred 的启动方式：\n\n\u003Ctable width=\"100%\">\n\u003Ctr>\n\u003Cth width=\"33%\">🐳 Docker（推荐）\u003C\u002Fth>\n\u003Cth width=\"33%\">🚀 本地（`deepcode` 命令）\u003C\u002Fth>\n\u003Cth width=\"33%\">🛠️ 其他方法\u003C\u002Fth>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>\n\n无需 Python\u002FNode——一切都在容器中。\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode.git\ncd DeepCode\u002F\ncp mcp_agent.secrets.yaml.example \\\n   mcp_agent.secrets.yaml\n# 使用您的 API 密钥编辑密钥文件\n\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh\n# 访问 → http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n```\n\n\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\n\n首次运行时会自动安装依赖项。\n\n```bash\ndeepcode\n# 前端 → http:\u002F\u002Flocalhost:5173\n# 后端 → http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n# 按 Ctrl+C 停止\n```\n\n特点：用户参与循环、实时进度、内联聊天。\n\n\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\n\n```bash\n# macOS \u002F Linux\n.\u002Frun.sh\n# 或：python deepcode.py\n\n# Windows\nrun.bat\n# 或：python deepcode.py\n\n# 经典 Streamlit 界面\ndeepcode --classic\n\n# CLI 模式\ndeepcode --cli\n# 或：python cli\u002Fmain_cli.py\n```\n\n\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>🐳 Docker 管理命令\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh stop      # 停止\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh restart   # 重启（配置更改无需重新构建）\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh --build   # 强制重新构建\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh logs      # 实时日志\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh status    # 健康检查\n.\u002Fdeepcode_docker\u002Frun_docker.sh clean     # 移除容器和镜像\n```\n\n或者直接使用 Docker Compose：\n```bash\ndocker compose -f deepcode_docker\u002Fdocker-compose.yml up --build   # 构建并启动\ndocker compose -f deepcode_docker\u002Fdocker-compose.yml down         # 停止\ndocker compose -f deepcode_docker\u002Fdocker-compose.yml logs -f      # 日志\n```\n\n> **💡** 配置文件作为卷挂载——编辑后重启即可，无需重新构建。\n> **💡** Windows 用户：如果 shell 脚本不可用，请直接运行 `docker compose` 命令。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 🎯 **步骤 4：生成代码**\n\n1. **📄 输入** — 上传研究论文、输入需求或粘贴 URL\n2. **🤖 处理** — 多智能体系统进行分析、规划和生成\n3. **⚡ 输出** — 获得带有测试和文档的生产就绪代码\n\n---\n\n### 🔧 **故障排除**\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>❓ 常见问题及解决方案\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\n| 问题 | 原因 | 解决方法 |\n|---|---|---|\n| Docker 构建失败，提示 `tsc: not found` | 构建缓存损坏 | 运行 `docker builder prune -f`，然后使用 `--no-cache` 重新构建 |\n| `error during connect` \u002F `cannot find the file` | Docker Desktop 未运行 | 启动 Docker Desktop，等待其准备就绪后重试 |\n| 前端空白页 | `node_modules` 损坏 | `cd new_ui\u002Ffrontend && rm -rf node_modules && npm install` |\n| `ERR_CONNECTION_REFUSED` | 端口错误 \u002F 后端未运行 | Docker：`http:\u002F\u002Flocalhost:8000`。本地：`http:\u002F\u002Flocalhost:5173` |\n| `npm install` → `Could not read package.json` | 目录错误 | 使用 `npm install --prefix new_ui\u002Ffrontend` |\n| Windows：MCP 服务器无法工作 | 需要绝对路径 | 参阅上方的 [Windows MCP 配置](#-step-2-configuration) |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n  ---\n\n## 🤖 nanobot 集成（飞书聊天机器人）\n\n> 通过 **Feishu** 与 DeepCode 聊天 —— 由 [nanobot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fnanobot) 提供支持。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n```mermaid\nflowchart LR\n    subgraph Clients[\"💬 聊天平台\"]\n        direction TB\n        F[\"\u003Cb>Feishu\u003C\u002Fb>\u003Cbr\u002F>WebSocket\"]\n        T[\"\u003Cb>Telegram\u003C\u002Fb>\u003Cbr\u002F>Polling\"]\n        D[\"\u003Cb>Discord\u003C\u002Fb>\u003Cbr\u002F>Gateway\"]\n    end\n\n    subgraph Gateway[\"🐈 nanobot 网关\"]\n        direction TB\n        A[\"代理循环\u003Cbr\u002F>\u003Ci>LLM + 工具调用\u003C\u002Fi>\"]\n    end\n\n    subgraph Engine[\"🧠 DeepCode 引擎\"]\n        direction TB\n        P2C[\"论文 → 代码\"]\n        C2C[\"聊天 → 代码\"]\n        TRK[\"任务跟踪\"]\n    end\n\n    F & T & D \u003C-->|\"消息\"| A\n    A -->|\"HTTP API\"| P2C & C2C & TRK\n    A -.->|\"LLM API\"| LLM[\"☁️ OpenRouter\"]\n\n    style Clients fill:#1a1a2e,stroke:#00d9ff,color:#fff\n    style Gateway fill:#1a1a2e,stroke:#4ecdc4,color:#fff\n    style Engine fill:#1a1a2e,stroke:#ff6b6b,color:#fff\n    style LLM fill:#1a1a2e,stroke:#9b59b6,color:#fff\n```\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ctable>\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\">\u003Cimg src=\".\u002Fhttps:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_737d760dfe30.png\" alt=\"DeepCode\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ch2>✦\u003C\u002Fh2>\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fnanobot\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_05f9127510b8.png\" alt=\"nanobot\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftable>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n这两个服务运行在同一套 **Docker Compose** 网络中。先决条件：**Docker Desktop** + **OpenRouter API 密钥**（[获取密钥](https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fkeys)）+ **Feishu 应用程序**。\n\n---\n\n### 步骤 1 · 创建 Feishu 机器人\n\n\u003Cdetails open>\n\u003Csummary>\u003Cb>Feishu \u002F Lark\u003C\u002Fb>（推荐 — WebSocket，无需公网 IP）\u003C\u002Fsummary>\n\n1. 前往 [Feishu 开放平台](https:\u002F\u002Fopen.feishu.cn\u002Fapp) → **创建自定义应用**\n2. 在应用功能中启用 **机器人** 功能\n3. 添加权限：`im:message` · `im:message:send_as_bot`\n4. 事件订阅 → 选择 **长连接** → 添加 `im.message.receive_v1`\n5. 记下你的 **App ID** (`cli_xxx`) 和 **App Secret** → 发布应用\n\n> **注意**：Feishu 要求在保存“长连接”模式之前必须先建立有效的 WebSocket 连接。请先启动 nanobot（步骤 3），然后再回来配置事件订阅。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 步骤 2 · 配置\n\n```bash\ncp nanobot_config.json.example nanobot_config.json\n```\n\n编辑 `nanobot_config.json` 文件，填写以下 3 个必填字段：\n\n```jsonc\n{\n  \"channels\": {\n    \"feishu\": {\n      \"enabled\": true,\n      \"appId\": \"cli_xxx\",              \u002F\u002F ← Feishu App ID\n      \"appSecret\": \"xxx\",              \u002F\u002F ← Feishu App Secret\n      \"allowFrom\": []                  \u002F\u002F [] = 允许所有用户\n    }\n  },\n  \"providers\": {\n    \"openrouter\": {\n      \"apiKey\": \"sk-or-v1-xxx\"         \u002F\u002F ← OpenRouter API 密钥\n    }\n  },\n  \"agents\": {\n    \"defaults\": {\n      \"model\": \"anthropic\u002Fclaude-sonnet-4-20250514\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n> **模型选择**：可在 [openrouter.ai\u002Fmodels](https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fmodels) 上选择任意模型。英语使用 `anthropic\u002Fclaude-sonnet-4-20250514`，中文则使用 `minimax\u002Fminimax-m2.1`。\n\n---\n\n### 步骤 3 · 启动\n\n确保 `mcp_agent.secrets.yaml` 中已填写你的 DeepCode API 密钥（参见【步骤 2 · 配置】），然后执行以下命令：\n\n```bash\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh -d          # 在后台同时启动 DeepCode 和 nanobot\n```\n\n该脚本会检查 Docker 环境、验证配置文件、构建镜像（仅首次运行时），并启动两个容器。\n\n```\n✓ DeepCode API:  http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n✓ Nanobot:       http:\u002F\u002Flocalhost:18790\n```\n\n现在打开 Feishu → 找到你的机器人 → 发送一条消息吧！\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cb>管理命令\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh              # 前台启动\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh -d           # 后台启动\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh stop         # 停止所有服务\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh restart      # 重启（配置更改立即生效）\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh --build      # 强制重建 Docker 镜像\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh logs         # 查看实时日志\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh status       # 健康检查\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh clean        # 移除容器和镜像\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cb>故障排除\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n| 问题 | 解决方法 |\n|---|---|\n| Feishu 机器人无响应 | 检查日志（`.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh logs`），确认 `appId`\u002F`appSecret` 是否正确，并确保应用已发布且启用了长连接模式 |\n| 无法连接到 DeepCode | 确认 `deepcode` 容器是否正常运行：`curl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fhealth` |\n| 输出语言错误 | 更换模型 —— `minimax-m2.1` 默认为中文，若需英文则使用 Claude\u002FGPT |\n| 配置未生效 | 直接重启：`.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh restart`（无需重新构建）|\n| 清除聊天记录 | 在聊天中发送 `\u002Fclear`，或执行：`docker exec nanobot sh -c 'rm -rf \u002Froot\u002F.nanobot\u002Fsessions\u002F*.jsonl'` |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 💡 示例\n\n\n\n### 🎬 **现场演示**\n\n\n\n\u003Ctable align=\"center\">\n\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"33%\" align=\"center\">\n\n#### 📄 **Paper2Code 演示**\n**从研究到实现**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=MQZYpLkzsbw\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_78060f6b785f.jpg\" alt=\"Paper2Code 演示\" width=\"100%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\n  **[▶️ 观看演示](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=MQZYpLkzsbw)**\n\n  *自动将学术论文转化为可投入生产的代码*\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"33%\" align=\"center\">\n\n#### 🖼️ **图像处理演示**\n**AI 驱动的图像工具**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=nFt5mLaMEac\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_4c29a86945c3.jpg\" alt=\"图像处理演示\" width=\"100%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\n  **[▶️ 观看演示](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=nFt5mLaMEac)**\n\n  *智能图像处理，包括背景移除和增强*\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"33%\" align=\"center\">\n\n#### 🌐 **前端实现**\n**完整的 Web 应用**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=78wx3dkTaAU\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_1ab1986b28eb.jpg\" alt=\"前端演示\" width=\"100%\" style=\"border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\n  **[▶️ 观看演示](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=78wx3dkTaAU)**\n\n  *从概念设计到部署的全栈 Web 开发*\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\n\n### 🆕 **近期更新**\n\n#### 📄 **智能文档分割（v1.2.0）**\n- **智能处理**：自动处理超出 LLM 令牌限制的大篇幅科研论文和技术文档\n- **可配置控制**：通过配置大小阈值来切换分割功能\n- **语义分析**：先进的内容理解技术，能够保留算法、概念和公式\n- **向后兼容性**：对于较小的文档，可无缝回退到传统处理方式\n\n### 🚀 **即将推出**\n\n我们正不断为 DeepCode 增加令人兴奋的新功能：\n\n#### 🔧 **增强的代码可靠性和验证**\n- **自动化测试**：全面的功能测试，包含执行验证和错误检测。\n- **代码质量保证**：通过静态分析、动态测试和性能基准测试进行多层级验证。\n- **智能调试**：基于 AI 的错误检测，并提供自动修复建议。\n\n#### 📊 **PaperBench 性能展示**\n- **基准测试仪表板**：涵盖 PaperBench 评估套件的全面性能指标。\n- **准确率指标**：与最先进论文复现系统的详细对比。\n- **成功分析**：按论文类别和复杂度水平进行统计分析。\n\n#### ⚡ **系统级优化**\n- **性能提升**：多线程处理和优化的代理协调机制，实现更快的生成速度。\n- **推理能力增强**：具备更强大的上下文理解能力，推理水平进一步提升。\n- **扩展支持**：增加对更多编程语言和框架的支持。\n\n---\n\n## ⭐ 星标历史\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n*社区增长轨迹*\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#HKUDS\u002FDeepCode&Date\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_974bfeea8efa.png&theme=dark\" \u002F>\n    \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_974bfeea8efa.png\" \u002F>\n    \u003Cimg alt=\"星标历史图表\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_974bfeea8efa.png\" style=\"border-radius: 15px; box-shadow: 0 0 30px rgba(0, 217, 255, 0.3);\" \u002F>\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n### 🚀 **准备好变革开发了吗？**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Cp>\n  \u003Ca href=\"#-quick-start\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🚀_开始使用-00d4ff?style=for-the-badge&logo=rocket&logoColor=white\" alt=\"开始使用\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🏛️_在GitHub查看-00d4ff?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white\" alt=\"在 GitHub 查看\">\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fdeepcode-agent\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F⭐_给项目加星-00d4ff?style=for-the-badge&logo=star&logoColor=white\" alt=\"给项目加星\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"left\">\n\n### 📖 **引用**\n\n如果您在研究或应用中使用了 DeepCode，请引用以下内容：\n\n```\n@misc{li2025deepcodeopenagenticcoding,\n      title={DeepCode: 开放式智能体编码},\n      author={Zongwei Li 和 Zhonghang Li 和 Zirui Guo 和 Xubin Ren 和 Chao Huang},\n      year={2025},\n      eprint={2512.07921},\n      archivePrefix={arXiv},\n      primaryClass={cs.SE},\n      url={https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2512.07921},\n}\n```\n\n---\n\n\n### 📄 **许可证**\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F许可证-MIT-4ecdc4?style=for-the-badge&logo=opensourceinitiative&logoColor=white\" alt=\"MIT 许可证\">\n\n**MIT 许可证** - 版权所有 © 2025 香港大学数据智能实验室\n\n---\n\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_readme_6778137f2cf1.png\" alt=\"访问量\">\n\n\u003C\u002Fdiv>","# DeepCode 快速上手指南\n\nDeepCode 是一个基于多智能体系统（Multi-Agent Systems）的开源代码生成工具，能够将研究论文或自然语言描述转化为生产级代码。它支持命令行（CLI）和现代化的 Web 界面两种交互方式。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Windows、macOS 或 Linux\n*   **Python 版本**：**Python 3.13** (必须严格匹配此版本)\n*   **网络环境**：需要能够访问 GitHub 及相关的 AI 模型 API（如 OpenAI、Anthropic 等，具体取决于您配置的模型后端）\n*   **依赖管理**：建议安装 `pip` 和 `git`\n\n> 💡 **国内开发者提示**：如果遇到 Python 包下载缓慢的问题，建议在安装时使用国内镜像源（如清华源或阿里源）。\n\n## 2. 安装步骤\n\n### 第一步：克隆项目\n打开终端（Terminal）或命令提示符，运行以下命令克隆仓库：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode.git\ncd DeepCode\n```\n\n### 第二步：创建虚拟环境并安装依赖\n推荐使用 `venv` 或 `conda` 创建独立的 Python 3.13 环境。\n\n**使用 venv (推荐):**\n```bash\n# 创建虚拟环境 (确保系统默认 python 或指定 python3.13)\npython3.13 -m venv venv\n\n# 激活环境\n# Windows:\nvenv\\Scripts\\activate\n# macOS\u002FLinux:\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate\n\n# 安装依赖 (使用国内镜像加速)\npip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 第三步：配置 API Key\n在项目根目录下，复制环境变量配置文件并根据需要编辑：\n\n```bash\ncp .env.example .env\n```\n\n编辑 `.env` 文件，填入您的 LLM API Key（例如 OpenAI Key 或其他兼容模型的 Key）：\n\n```ini\nOPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here\n# 如果使用其他模型提供商，请参考 .env 文件中的注释进行相应配置\n```\n\n## 3. 基本使用\n\nDeepCode 提供了两种启动方式，您可以根据习惯选择。\n\n### 方式一：启动 Web 界面（推荐新手）\n这是最新的交互式界面，支持“人在回路”（User-in-Loop）功能，AI 会在执行过程中主动向您提问以澄清需求。\n\n**启动命令：**\n```bash\ndeepcode\n```\n\n*   运行后，终端会显示一个本地访问地址（通常是 `http:\u002F\u002Flocalhost:xxxx`）。\n*   在浏览器中打开该地址，即可通过可视化的拖拽和对话界面进行代码生成任务。\n*   **适用场景**：复杂任务、需要多次交互确认、可视化进度追踪。\n\n### 方式二：使用命令行接口 (CLI)\n适合高级用户或集成到 CI\u002FCD 流程中。\n\n**基本用法示例：**\n```bash\n# 假设您有一个包含论文描述或需求的文本文件 input.txt\ndeepcode run --input input.txt --output .\u002Fgenerated_code\n```\n\n*   **实时反馈**：CLI 模式下，您可以在终端实时看到多智能体的协作过程和代码生成进度。\n*   **适用场景**：自动化脚本、服务器部署、快速批量处理。\n\n### 进阶：移动端\u002F聊天机器人集成 (nanobot)\n如果您希望通过飞书（Feishu）等聊天工具自然语言控制代码生成：\n\n```bash\n.\u002Fnanobot\u002Frun_nanobot.sh\n```\n按照屏幕提示扫码或配置飞书机器人，即可在手机端发送指令生成代码。\n\n---\n*现在您已经准备好使用 DeepCode 将想法转化为代码了！更多详细用例请参考项目中的 `Examples` 目录。*","某初创团队的产品经理希望将一篇关于“动态库存预警”的学术论文快速转化为可演示的 Web 原型，以便向投资人展示核心算法价值。\n\n### 没有 DeepCode 时\n- **转化周期漫长**：开发人员需手动阅读论文公式并逐行编写后端逻辑，从理论到代码至少耗时 3-5 天。\n- **前后端割裂**：算法工程师只负责核心代码，前端界面需另外协调 UI 设计师和前端开发，沟通成本极高。\n- **实现偏差风险**：人工复现复杂数学模型时容易出现理解偏差，导致最终运行结果与论文结论不一致。\n- **资源协调困难**：需要同时调动算法、后端、前端多名成员，对于小团队而言人力负担过重。\n\n### 使用 DeepCode 后\n- **一键论文转代码**：直接上传论文 PDF，DeepCode 的 Paper2Code 代理自动解析公式并生成可运行的 Python 后端核心代码，耗时缩短至小时级。\n- **全栈自动生成**：利用 Text2Web 和 Text2Backend 能力，DeepCode 自动构建包含数据可视化图表的前端界面及配套的 API 服务，无需额外人力介入。\n- **多代理协同校验**：内置的多智能体系统自动对生成的代码进行逻辑自洽性检查，确保算法实现严格还原文献数据。\n- **单人闭环交付**：产品经理仅需输入自然语言需求，DeepCode 即可独立完成从理论验证到 Web 部署的全流程，一人即可搞定全栈开发。\n\nDeepCode 通过多智能体协作打破了学术理论与工程落地之间的壁垒，让创意验证的速度提升了数倍。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHKUDS_DeepCode_737d760d.png","HKUDS","✨Data Intelligence Lab@HKU✨","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FHKUDS_fc32cc87.jpg",null,"https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fview\u002Fchaoh","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS",[80,84,88,92,96,100,103,107],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",88.6,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"TypeScript","#3178c6",9,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Shell","#89e051",1.9,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"Dockerfile","#384d54",0.2,{"name":97,"color":98,"percentage":99},"JavaScript","#f1e05a",0.1,{"name":101,"color":102,"percentage":99},"CSS","#663399",{"name":104,"color":105,"percentage":106},"HTML","#e34c26",0,{"name":108,"color":109,"percentage":106},"Batchfile","#C1F12E",15156,2040,"2026-04-10T16:04:12","MIT",4,"Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":118,"python":119,"dependencies":120},"支持 CLI 终端界面和 Web 可视化界面。提供与飞书机器人（nanobot）的集成，支持通过聊天自然语言处理编码任务。一键启动命令为 `deepcode`。具体深度学习框架依赖（如 PyTorch 版本）在提供的片段中未明确列出，需参考完整文档或 requirements 文件。","3.13",[116],[13,35],[123,124],"agentic-coding","llm-agent","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-11T08:01:35.980455",[128,133,138,143,148,153,157],{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},29141,"任务显示执行成功，但生成的代码文件内容为空或不完整怎么办？","该问题通常由旧版本中的 Bug 引起。请更新到最新版本的 DeepCode（例如 v1.0.8 或更高），问题即可解决。如果使用的是 pip 安装，请运行 `pip install --upgrade deepcode`；如果是源码运行，请拉取最新的仓库代码。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fissues\u002F55",{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},29142,"代码实现阶段报错：'File tree structure not found, please run file tree creation first'（未找到文件树结构）如何解决？","这是一个已知问题，已在最新版本中修复。请更新 DeepCode 到最新版本后重试。确保所有依赖项已正确安装，并且工作流按顺序执行。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fissues\u002F37",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},29143,"使用本地 LLM（如 LM Studio 托管的 Qwen 模型）时，配置 API Key 导致错误或无法生成代码怎么办？","当使用本地部署的模型（如通过 LM Studio 或 vLLM 托管）时，请在配置文件 `mcp_agent.secrets.yaml` 中将 `openai api_key` 设置为 \"EMPTY\"。这可以避免因验证远程 API Key 而导致的错误，使系统能正常调用本地模型接口。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fissues\u002F47",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},29144,"遇到错误 'Input is neither a valid file path nor JSON' 且伴随奇怪的日志输出（如 'I'll process this file input...'）是什么原因？","这通常是由于输入处理逻辑在旧版本中存在缺陷，导致文件路径解析失败或被误判为自然语言指令。该问题已在最新版本中修复，请升级 DeepCode 到最新版即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fissues\u002F66",{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":152},29145,"DeepCode 是否支持本地大语言模型（如 Ollama 或 LM Studio）？","DeepCode 支持通过兼容 OpenAI 接口格式的本地模型服务。对于 LM Studio，通常可以正常工作（需将 API Key 设为 EMPTY）；但对于 Ollama，原生直接支持可能有限或需要特定的配置映射，部分用户反馈直接使用 http:\u002F\u002Flocalhost:1234 可能会遇到错误，建议优先尝试 LM Studio 或确保本地服务完全模拟 OpenAI 响应格式。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fissues\u002F34",{"id":154,"question_zh":155,"answer_zh":156,"source_url":142},29146,"UI 界面中看不到生成的文件列表，或者显示 'Integrated into complete workflow' 但没有实际代码产出怎么办？","UI 的文件展示功能可能不够直观或未实时刷新。生成的文件实际上已保存到输出目录中。建议直接查看项目配置中的输出文件夹路径，并在 VS Code 或其他编辑器中打开该目录查看生成的代码文件，不要仅依赖 UI 界面的显示。",{"id":158,"question_zh":159,"answer_zh":160,"source_url":142},29147,"运行 DeepCode 时提示缺少 LibreOffice 依赖，这会影响功能吗？如何安装？","LibreOffice 是可选依赖，主要用于将 Office 文档转换为 PDF。如果不处理 Office 文档，可以忽略此警告。如需安装：Windows 用户可从官网下载；macOS 用户使用 `brew install --cask libreoffice`；Ubuntu\u002FDebian 用户使用 `sudo apt-get install libreoffice`。",[162,167,172,177,182,187,192,197,202,207,212,217],{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},197940,"v1.2.0","本次更新主要包括：\n    DeepCode + nanobot 集成：支持通过 飞书机器人 调用 DeepCode，在聊天中发起论文转代码、对话转代码和任务进度查询，并新增飞书实战截图示例。\n    文档重构：全面更新 README.md 与 README_ZH.md，优化 Quick Start 结构，新增 nanobot 集成（飞书聊天机器人） 专章，并提供从配置到部署的一站式教程。\n    此版本重点提升了“在聊天软件中用 DeepCode 写代码”的体验，方便团队在日常协作中直接使用 AI 编程能力。\n\n本版本专注于提升基于聊天的使用体验和文档质量：\n    DeepCode + nanobot 集成：现在可以直接通过飞书机器人使用 DeepCode，包括论文转代码、聊天转代码以及任务状态查询等功能，文档中还新增了真实的飞书操作截图。\n    文档全面升级：README.md 和 README_ZH.md 均已更新，优化了快速入门部分，并新增了专门的 nanobot 集成（飞书聊天机器人）章节，从配置到部署提供全流程指导。\n    此版本使 DeepCode 更加易于作为编码助手直接融入团队的聊天协作流程中。","2026-02-11T13:41:25",{"id":168,"version":169,"summary_zh":170,"released_at":171},197941,"v1.1.0","DeepCode v1.1.0 重磅更新！新增 Docker 容器化支持，一键部署，开箱即用。让代码分析更简单，部署更便捷！\r\n\r\nDeepCode v1.1.0 重大更新！现已支持 Docker 容器化部署——一键式安装，开箱即用。让代码分析更简单，部署更便捷！","2026-02-09T13:08:48",{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},197942,"v1.0.9","DeepCode v1.09 - 新 UI 更新\r\n基于 React 的新版 Web 界面现已可用，主要改进包括：\r\n交互式工作流 - AI 可以在代码生成过程中提出后续问题\r\n简化的界面 - 问题直接显示在对话中，更易于查看\r\n跨平台支持 - 使用 deepcode 命令在 Windows、macOS 和 Linux 上运行\r\n更好的稳定性 - 改进的进程处理和自动端口管理\r\n运行 deepcode 体验新界面，或使用 deepcode --classic 使用旧版本。","2026-02-04T17:30:35",{"id":178,"version":179,"summary_zh":180,"released_at":181},197943,"v1.0.8","支持 Google Gemini 官方 API：\nDeepCode 现已支持配置 Google Gemini 大模型的官方 API，并已完成对 Gemini‑3‑pro 的适配与使用。","2025-11-19T15:51:37",{"id":183,"version":184,"summary_zh":185,"released_at":186},197944,"v1.0.7","新版本：\n\n1. 我们已对 DeepCode 的整体 workflow 进行了更新，修复了此前大家反馈的一些问题和 Bug。  \n2. 提升了模型的鲁棒性，并针对部分代码能力相对较弱的模型进行了专项优化。  \n3. 当前推荐使用的最稳定且高质量的大语言模型包括：Claude 3.5 及以上版本、GPT‑4o 及以上版本，以及 Gemini‑pro。  \n4. 我们将持续迭代，进一步优化 workflow 与鲁棒性，并针对多种模型进行稳定性适配。\n\n未来规划：\n\n1. DeepCode 将发布相关技术报告；  \n2. 上线代码自动化验证与执行功能；  \n3. 持续迭代升级，引入和落地更多前沿技术。\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fcompare\u002Fv1.0.6...v1.0.7\n","2025-11-18T08:14:29",{"id":188,"version":189,"summary_zh":190,"released_at":191},197945,"v1.0.6","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fcompare\u002Fv1.0.5...v1.0.6","2025-11-10T03:40:48",{"id":193,"version":194,"summary_zh":195,"released_at":196},197946,"v1.0.5","心中有个绝妙的点子，却不知从何入手？是时候让我们的 Agent 扮演你的产品经理了！\r\n\r\nDeepCode 重磅更新！\r\n我们隆重推出一项全新的个性化需求定制功能。\r\n\r\n这是一项创新的交互式功能，能够将模糊的想法转化为可执行的开发计划。无需你事先提供详尽的需求文档，DeepCode 的 Agent 将：\r\n\r\n- 针对你的想法提出澄清性问题；\r\n- 将抽象的需求拆解为具体的功能规格；\r\n- 根据你的进一步反馈不断迭代优化方案；\r\n- 动态调整直至最终方案完全契合你的需求。\r\n\r\n从一句话到完整的项目蓝图——立即体验与 AI 共同创作的神奇魅力吧！\r\n\r\n此次更新还带来了全新 UI，操作更加流畅、直观。不久之后，我们还将加入自动化测试和性能仪表盘等强大功能。\r\n但这仅仅是个开始。我们的路线图中还有更多令人期待的新特性：\r\n\r\n- 自动化验证与优化 Agent：支持自动化测试、沙箱验证，带来更全面的编码体验。\r\n- 基准测试仪表盘：在 PaperBench 评测套件上提供详尽的性能指标，确保透明度并助你领先一步。\r\n- 全系统优化：更强的逻辑推理能力，以及更广泛的多语言框架支持。\r\n\r\n我们正在构建软件开发的未来——敬请关注！\r\n\r\n立即试用：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\r\n\r\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fcompare\u002Fv1.0.4...v1.0.5","2025-10-02T18:51:53",{"id":198,"version":199,"summary_zh":200,"released_at":201},197947,"v1.0.4","## 主要特性\n\n- 1. 智能文档分割\n- 2. 内存优化\n\n**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fcompare\u002Fv1.0.3...v1.0.4","2025-08-08T06:05:57",{"id":203,"version":204,"summary_zh":205,"released_at":206},197948,"v1.0.3","## 新功能\n\n- 将 `bochaai` 集成到搜索工具中。\n\n**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fcompare\u002Fv1.0.2...v1.0.3","2025-07-25T21:00:07",{"id":208,"version":209,"summary_zh":210,"released_at":211},197949,"v1.0.2","## 热修复\n\n- 修复了文件转换卡住的问题，并增加了对 Windows 系统的兼容性。\n\n**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fcompare\u002Fv1.0.1...v1.0.2","2025-07-23T12:59:22",{"id":213,"version":214,"summary_zh":215,"released_at":216},197950,"v1.0.1","## What's Changed\r\n* Add pypi-publish.yml by @LarFii in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fpull\u002F12\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FDeepCode\u002Fcompare\u002Fv1.0.0...v1.0.1","2025-07-21T10:31:14",{"id":218,"version":219,"summary_zh":220,"released_at":221},197951,"v1.0.0","New release!","2025-07-21T05:16:07"]