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I’ve always been into building performant and accessible sites, but lately I’ve been taking it extremely seriously. So much so that I’ve been building a tool to help me optimize and monitor the sites that I build to make sure that I’m making an attempt to offer the best experience to those who visit them. If you’re into performant, accessible and SEO friendly sites, you might like it too! You can check it out at Optimize Toolset.

About

Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

If you’re interested in other things I’m working on, follow me on Twitter or check out the open source projects I’ve been publishing on GitHub.

I am also working on a Twitter bot for this site to tweet the most popular, newest, random packages from npm. Please follow that account now and it will start sending out packages soon–ish.

Open Software & Tools

This site wouldn’t be possible without the immense generosity and tireless efforts from the people who make contributions to the world and share their work via open source initiatives. Thank you 🙏

© 2026 – Pkg Stats / Ryan Hefner

deepccc

v0.2.11

Published

A lightweight coding agent with OpenAI-compatible and Anthropic Messages API support.

Readme

DeepCCC

DeepCCC 是一个本地优先的开源 Coding Agent,同时提供浏览器多会话界面、终端 CLI 和适合自动化集成的 JSONL 流。它针对 DeepSeek 做了缓存和上下文优化,也支持任意 OpenAI-compatible 服务以及 Anthropic Messages 协议。

  • 项目主页:https://github.com/wzj998/deepccc-agent
  • npm 包:https://www.npmjs.com/package/deepccc
  • 运行要求:Node.js >= 20,以及一个兼容模型服务的 API Key

安装与快速开始

全局安装:

npm install -g deepccc

配置 ~/.deepccc/config.jsonDEEPCCC_* 环境变量后,运行:

deepccc

浏览器会自动打开 http://127.0.0.1:28080/。终端模式使用:

deepccc-cli

从源码运行:

git clone https://github.com/wzj998/deepccc-agent.git
cd deepccc-agent
npm install
npm run build
npm run dev

Web UI 预览

以下画面来自 DeepCCC 对本项目真实开发需求的 Agent 调用。截图仅将用户名、组织名、 内部域名和绝对路径替换为公开示例,任务内容、模型配置、Agent 回复和审批流程均来自 实际运行结果。

多会话可以并行处理不同任务,每个会话分别选择 model、subModel 和 effort。下图来自 deepccc-agent/ 工作目录中的真实提问“这个项目妙在哪?”:

DeepCCC Web UI 图片附件与真实 Agent 回复

命中需要确认的命令时,审批卡会直接出现在当前会话时间线中,不打断到弹窗:

DeepCCC 会话内操作审批

单一 API 配置作为新会话默认值,模型与 effort 仍可在每个会话中单独覆盖:

DeepCCC API 与 Web 设置

核心能力

  • Web-first:多会话、持久化历史、实时流式过程、停止和恢复
  • 工具时间线:ChatCCC 风格 emoji 摘要、参数/结果折叠、省略行展开和状态记忆
  • 会话配置:每个会话独立选择 model、subModel 和 effort
  • 图片附件:Web 支持选择、粘贴和拖拽 PNG/JPEG/WebP;Agent 可用 present_file 回传图片
  • 本地工具:代码搜索、文件读写、补丁、命令执行、Git、网页搜索和抓取
  • 权限审批:危险命令在会话时间线中暂停,支持拒绝、允许一次、会话允许和永久允许
  • 上下文管理:自动压缩、原始流日志和跨会话历史检索
  • 项目约定:自动加载 AGENTS.md、CLAUDE.md、系统提示和目录式 Skills
  • 自动化:deepccc-cli --stream-json 提供稳定 JSONL 事件接口

缓存命中率

deepccc 的本地缓存优化实测命中率 96.7%,有效降低重复请求开销,让响应更快、更省成本。

缓存命中率 1

缓存命中率 2

配置

最快的方式是使用环境变量:

export DEEPCCC_API_KEY="sk-..."
export DEEPCCC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"
export DEEPCCC_MODEL="deepseek-v4-pro"
export DEEPCCC_EFFORT="high"
export DEEPCCC_MAX_OUTPUT_TOKENS="32768"
export DEEPCCC_STREAMING="true"

Windows PowerShell:

$env:DEEPCCC_API_KEY="sk-..."
$env:DEEPCCC_PROVIDER="openai"
$env:DEEPCCC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"
$env:DEEPCCC_MODEL="deepseek-v4-pro"
$env:DEEPCCC_EFFORT="high"
$env:DEEPCCC_MAX_OUTPUT_TOKENS="32768"
$env:DEEPCCC_STREAMING="true"

也兼容这些 DeepSeek 别名:

  • DEEPSEEK_API_KEY
  • DEEPSEEK_BASE_URL
  • DEEPSEEK_MODEL
  • DEEPSEEK_EFFORT

也可以创建 ~/.deepccc/config.json

{
  "provider": "openai",
  "apiKey": "sk-...",
  "baseURL": "https://api.deepseek.com/v1",
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "subModel": "",
  "effort": "",
  "maxOutputTokens": null,
  "streaming": true,
  "contextWindow": 1048576,
  "git": {
    "coAuthor": {
      "enabled": true,
      "name": "DeepCCC",
      "email": "[email protected]"
    }
  },
  "rawStreamLogs": {
    "enabled": true,
    "maxBytesPerTurn": 1048576,
    "retentionDays": 7,
    "keepCompleted": false
  },
  "web": {
    "port": 28080,
    "openOnStart": true
  }
}

Web UI

全局安装后可以直接启动本地网页版:

deepccc

默认只监听 http://127.0.0.1:28080/,不会暴露到局域网。可在 ~/.deepccc/config.jsonweb.port 修改端口,web.openOnStart 控制启动时是否自动打开浏览器;也可以临时使用 deepccc --port 28081 --no-open。默认启动会安全替换经过实例身份验证的旧 DeepCCC Web;传入 --reuse-existing 时复用已有实例。deepccc web 保留为兼容别名。

从源码开发时,npm run dev 启动 Web Server 并打开页面(不启用 watch);npm run dev:cli 启动终端模式。

Web UI 支持新建、恢复、重命名和删除多会话,多个会话可以同时运行,即使它们指向同一个工作目录。每个会话可独立选择 model、subModel 和 effort,并持续复用 CLI 已保存的历史。注意:当前版本不自动创建 Git worktree;同目录的多个运行中 Agent 直接修改同一组文件,页面会提示覆盖与冲突风险。

模型文本、reasoning 心跳和工具事件通过 SSE 实时更新。每轮消息按真实发生顺序持久化和回放,因此刷新后仍会保持“阶段说明 → 工具调用 → 后续结论”的交错时间线;旧版会话没有顺序数据时,会兼容显示为“工具调用 → 最终回答”。每次工具调用与对应结果合并成一张卡片,折叠态显示 emoji、工具名、状态和关键参数;展开后调用参数默认保留前 8/后 4 行,工具结果保留前 12/后 6 行,省略内容可继续展开。工具卡及省略行的展开状态保存在当前浏览器标签页的 sessionStorage,持续生成、切换会话和刷新页面均不会自动收起。消息正文支持标题、表格、列表、引用、链接和代码块等常用 Markdown。

图片始终按本地附件处理,不转换为 Provider 原生多模态消息。Web 支持文件选择、剪贴板粘贴和拖拽,每条消息最多 10 张 PNG/JPEG/WebP、单张最大 20 MB;附件复制到 ~/.deepccc/attachments/<session-id>/,Agent 收到本地绝对路径后使用可用工具自行处理。Agent 可调用 present_file 把当前工作目录或会话附件目录中的图片直接展示在会话中;删除会话时对应附件一并清理。

API 设置采用单一 Provider 配置,支持 OpenAI-compatible 与 Anthropic Messages。完整 API Key 只保存在本机 ~/.deepccc/config.json,浏览器读取设置时仅返回掩码。危险命令会在会话中暂停并请求“拒绝、允许一次、本会话允许、永久允许”,浏览器断开或审批超时默认拒绝。

git.coAuthor.enabled 默认开启。DeepCCC 通过 run_command 创建 Git 提交时会保留用户为 主 Author,并追加 Co-authored-by: DeepCCC <[email protected]>。 可设为 false 或用 DEEPCCC_GIT_COAUTHOR=false 全局关闭。ChatCCC 的 ccc.gitCoAuthor 是三态 override:null/缺失跟随这里,true 强制开启,false 强制关闭。

provider 可选 openaianthropic,默认 openai,也可以通过 DEEPCCC_PROVIDER 或命令行 --provider 覆盖:

  • openai 使用 OpenAI-compatible Chat Completions 协议,兼容 DeepSeek、OpenAI、LiteLLM、vLLM 等服务。
  • anthropic 使用 Anthropic Messages 协议。配置中的 baseURL 完全按填写值使用,不自动补 /v1,请填写到完整版本化地址,例如 DeepSeek 官方 Anthropic 端点为 https://api.deepseek.com/anthropic/v1(官方 Anthropic SDK 使用的 https://api.deepseek.com/anthropic 基址会拼接为 .../anthropic/v1/messages)。effort 在 OpenAI-compatible 模式映射为 reasoning_effort,在 Anthropic 模式映射为 output_config.effort;目标服务不支持时应留空。

streaming 控制主对话是否使用流式请求,默认 true;也可以通过 DEEPCCC_STREAMING=true|false 覆盖。关闭后,终端会在整条模型响应完成后一次性显示结果。

maxOutputTokens 限制主对话单次最大输出 token,默认不配置(null/缺失),此时不向 Provider 发送 max_tokens,使用模型服务端默认值。可通过 DEEPCCC_MAX_OUTPUT_TOKENS 或命令行 --max-output-tokens 覆盖;只接受正整数。该限制会同时覆盖模型思考内容、 工具参数和最终回答,设置过小可能导致工具调用或长回复被截断。

contextWindow 是模型上下文窗口(token),默认 1048576(1M,DeepSeek V4 Pro/Flash 原生规格);常规上下文压缩阈值自动 = contextWindow × 0.8。工具输入与结果另有独立预算: 默认取 min(64000, 常规压缩阈值 × 25%),超过后会提前压缩,避免长会话积累大量低信号工具输出。 可通过 DEEPCCC_CONTEXT_WINDOW 环境变量覆盖。⚠️ 超过模型/服务端实际上限时请求会被 API 拒绝(context length exceeded),实际窗口以模型与所用服务端为准(如 litellm 的 max_input_tokens)。

subModel 是子模型(选填),默认 ""(留空跟随主模型)。配置后,DeepCCC 内部的轻量 环节——上下文压缩摘要生成、task 子代理任务——使用子模型执行,主对话仍用主模型。 典型用法:主模型用 pro 承担复杂推理,子模型用 flash 做高频廉价的摘要与子任务。 可通过 DEEPCCC_SUB_MODEL 环境变量或命令行 --sub-model 覆盖。

task 子代理工具:主模型可把边界清晰的独立子任务(仓库调研、长文档阅读、独立模块生成) 委派给子代理执行——子代理使用子模型、独立上下文,不污染主对话上下文;结果截断回传。 子代理不能再次委派(禁止嵌套),单轮最多 20 个工具步,超时与主会话压缩超时一致。 仅在配置了子模型时建议使用(未配置时子代理跟随主模型,节省有限)。

rawStreamLogs.enabled 默认 true,通过 DEEPCCC_RAW_STREAM_LOGS 环境变量或配置 JSON 关闭。 开启时,每次对话的原始流按 gzip JSONL 落到 ~/.deepccc/raw-stream-logs/,供 session_search 工具在会话被压缩后找回被压缩消息的精确原文(检索时设置 include_raw_logs=true)。压缩后注入的恢复提示会携带当前会话 ID:优先用 session_id 限定只搜当前会话,未命中时可省略 session_id 做全库检索。 关闭后,压缩后的旧消息原文将无法找回。

命令行交互

在当前目录启动一个交互式 Agent:

deepccc-cli

指定其他模型或 OpenAI-compatible 接口:

deepccc-cli --base-url https://api.openai.com/v1 --api-key "$OPENAI_API_KEY" --model gpt-4.1

使用 Anthropic Messages 协议(同样支持流式输出):

deepccc-cli --provider anthropic --base-url https://api.example.com --api-key "$API_KEY" --model claude-sonnet-4-6

指定工作目录:

deepccc-cli --cwd /path/to/project

附加一张或多张本地图片(可重复传入 --image,仍采用本地附件路径,不发送原生多模态内容):

deepccc-cli --image ./error.png --image ./expected.webp

恢复当前工作目录最近一次会话:

deepccc-cli --resume

设置工具调用步数上限:

deepccc-cli --max-steps 20

默认情况下,deepccc-cli 不设置固定步数上限,会让模型自然完成工具循环。

设置推理强度(reasoning effort):

deepccc-cli --effort high

可选值:none / minimal / low / medium / high / xhigh / max(留空则不传 reasoning_effort 请求字段)。

限制主对话最大输出 token:

deepccc-cli --max-output-tokens 8192

不设置时使用 Provider 默认值。

权限机制

deepccc 内置轻量权限机制,对标主流 agent 的审批体验:只拦截有副作用的操作run_command 与文件写操作),只读工具(read_file / list_dir / search_code)永不拦截,常规文件编辑默认放行不打断工作流。

默认模式(ask)下,只有命中内置危险命令库的高危命令才会询问,例如:

  • rm -rf / rm -fr / del /s / rmdir /s 等强制删除
  • git push --force / git reset --hard / git clean -f 等破坏性 git 操作
  • format / diskpart / mkfs / dd of=设备 等磁盘操作
  • shutdown / reboot 等系统操作
  • drop table / truncate table 等数据库操作
  • npm publish / npm uninstall -g / pip uninstall 等发布与全局卸载

交互模式下,高危命令会暂停并询问:

⚠️  高危操作需要确认
运行命令: rm -rf node_modules
允许一次(y) / 永远允许(a) / 拒绝(n) / 本会话允许所有(g) >
  • y — 允许本次
  • a — 永远允许,写入 ~/.deepccc/allow.json
  • n — 拒绝本次
  • g — 本会话内全部放行(不落盘)

规则文件 ~/.deepccc/allow.json

规则格式为 "<工具>:<模式>"* 为通配符,*: 匹配所有工具),支持相对/绝对路径:

{
  "allow": [
    "run_command:git status*",
    "run_command:git push --force origin release*"
  ],
  "deny": [
    "edit_file:node_modules/**",
    "run_command:npm publish*"
  ]
}

deny 命中永远拒绝,allow 命中永远放行(可覆盖高危判定)。文件变更后自动热加载,无需重启。

非交互模式与 bypass

--stream-json 或程序化调用(无终端可交互)时,高危命令安全默认拒绝。需要全自动场景可显式传入:

deepccc-cli --dangerously-bypass-permissions

该参数与 ChatSessionpermissionMode: "bypass" 等价,也是 chatccc 集成 deepccc 时使用的模式(对齐 chatccc 调用 Claude Code / Codex 的 bypass 方式)。

终端过程区块

交互模式下,每轮回复渲染为固定"过程区块":状态行(压缩上下文中/生成回复中/完成/已停止/异常结束)+ 折叠工具行 + 原地更新正文,不滚屏刷 JSON。活动状态有心跳点号动画;完成/停止/异常后区块定型留在屏幕上。

持久化上下文达到常规 token 阈值或独立工具预算时,deepccc 会先按预算保留最近消息,再压缩较早内容;工具历史使用标准结构化 tool-call/tool-result 消息重放,不会把内部 [工具记录] 文本重复送回模型。若模型仍输出伪工具记录,系统会丢弃并重试一次;重复失败时安全终止,避免把未执行命令当成真实结果。超长历史消息、工具记录和压缩输入会被限长,一次压缩最多等待 5 分钟。

如果终端渲染出现异常,可以强制回退为纯文本流式输出:

deepccc-cli --plain

JSONL 流式输出

JSONL 模式适合脚本、服务端集成或其他上层系统调用:

deepccc-cli --stream-json --prompt "检查这个仓库并总结测试命令"

也可以从 stdin 传入提示词:

echo "运行测试并解释失败原因" | deepccc-cli --stream-json

输出是逐行 JSON:

{"type":"start","session_id":"session-...","mode":"new","cwd":"/repo","model":"deepseek-v4-pro"}
{"type":"status","phase":"compacting"}
{"type":"compact","compactedMessages":12}
{"type":"status","phase":"generating"}
{"type":"text_delta","text":"...","accumulated":"..."}
{"type":"tool_call","id":"call_...","name":"read_file","input":{"path":"package.json"}}
{"type":"tool_result","tool_call_id":"call_...","name":"read_file","content":{},"is_error":false}
{"type":"done","text":"..."}

在 ChatCCC 中使用

ChatCCC 已内置 deepccc:ChatCCC 的 "CCC Agent" 工具直接内嵌 deepccc 的代码(仓库内 deepccc-agent/ 子目录),以 permissionMode: "bypass" 全自动运行,无需单独安装或配置本仓库。

ChatCCC 是一个把 Claude Code / Codex / Cursor / CCC Agent 聚合到飞书/企微等 IM 消息通道的本地机器人框架,提供会话管理、过程卡片、用量统计与隐私替换等能力。

  • 公有仓库:https://github.com/wzj998/ChatCCC
  • npm 包:chatcccnpm install -g chatccc

在 ChatCCC 会话里可以使用隐藏指令创建 deepccc Agent 会话:

/new ccc

这种方式适合已经在 ChatCCC 里协作的场景:ChatCCC 负责会话入口和消息通道,deepccc 负责本地编程 Agent 能力,包括读取项目提示词、运行命令、编辑文件和输出流式结果。

deepccc 的内核主战场在 ChatCCC 仓库的 deepccc-agent/ 子目录;本仓库(deepccc-agent)是发布镜像,由 ChatCCC 仓库的 sync-deepccc.mjs 目录级同步(多的删、少的补、不同的改),之后 npm run build && npm publish 发布独立 deepccc 包。

项目提示词自动注入

会话启动时,deepccc 会从当前工作目录读取这些文件,如果存在就注入为项目级提示词:

  • AGENTS.md
  • AGENTS.local.md
  • CLAUDE.md
  • CLAUDE.local.md

这些内容会放在固定系统提示词之后,作为项目指导使用。

Skills 自动加载

deepccc 会并行扫描本机 Claude / Codex / Cursor / DeepCCC 四套生态的目录式 skill(<name>/SKILL.md,含 name + description frontmatter),把索引注入系统提示词;模型在任务匹配时先用 read_file 读取 SKILL.md 全文再执行。

自动加载的目录(按优先级从低到高排列,扫描时后者覆盖前者):

| 目录 | 来源 | 级别 | | --- | --- | --- | | ~/.claude/skills | claude | 用户级 | | <cwd>/.claude/skills | claude | 项目级 | | ~/.cursor/skills | cursor | 用户级 | | <cwd>/.cursor/skills | cursor | 项目级 | | ~/.codex/skills | codex | 用户级 | | ~/.agents/skills | codex | 用户级(标准全局目录) | | <cwd>/.codex/skills | codex | 项目级 | | ~/.deepccc/skills | deepccc | 用户级 | | <cwd>/.deepccc/skills | deepccc | 项目级 |

同名去重优先级(高 → 低):deepccc > codex > cursor > claude;同一来源内:项目级(project)> 用户级(global)。扫描时低优先级先入索引、高优先级同名覆盖,天然实现优先级。

扫描带 mtime 热加载缓存:SKILL.md 内容变化自动重读,新技能目录每次扫描立即被发现——因此"创建技能 → 下一次对话自动生效",无需重启。

需要新建技能时,创建为 Codex 结构:~/.deepccc/skills/<name>/SKILL.md(默认,全局)或 <cwd>/.deepccc/skills/<name>/SKILL.md--scope project,仅当用户明确要求项目级时)。

内置工具

deepccc 可以让模型调用这些本地工具:

  • 按行读取文件
  • 列目录
  • 用 ripgrep 搜索代码
  • 编辑、创建、删除、移动文件
  • 应用 unified diff patch
  • 运行非交互式 shell 命令,并返回 stdout、stderr、exitCode 和超时状态
  • 联网搜索(websearch:DuckDuckGo,免 API key,返回标题 + URL + 摘要)
  • 抓取网页并转纯文本(webfetch:仅 http/https,自动去 HTML 标签、控制长度与超时)

命令返回非零退出码时不会直接被当成工具异常;模型可以读取结构化结果,继续判断下一步。

License

Apache-2.0