今天儿童节，发一个自己做的小玩具。
它一开始只是我给自己写的一个终端 AI coding agent ，目标很简单：用自己的 key 、本地跑、少花点 token 、别被一个通用 LLM 接口抹平 DeepSeek 的 prefix cache / FIM / reasoner 这些能力。
但做着做着，它有点从“小工具”长成了“小队长”， 录了一个 26 分钟的 自我 build 过程：
https://i.imgur.com/i762PzZ.gif
我给它一个目标，它自己跑了 3 轮，期间分解任务、读代码、改代码，最后一共改了 28 个文件。整个过程我没有逐步指挥，
https://i.imgur.com/m2gjCUL.gif
它走的是 goal：目标 → 分解 → 并行 worktree 子代理 → 聚合结果 → 本地 commit / 报告。
https://i.imgur.com/8eC62Yj.gif
这不是想说它已经可以放心自动 merge 。相反，我现在的默认设计是保守的：无人值守可以跑，但结果默认留在本地，不自动 push/PR ，第二天人再 review 。
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seek 是一个本地运行的 AI coding agent 。单 Go 二进制，终端/TUI/CLI 使用，BYOK 。默认 DeepSeek-first ，也支持 OpenAI / Anthropic / Gemini / OpenAI-compatible endpoint 。
一开始我做它是为了成本和可控性：DeepSeek 的 prefix cache 、FIM 、reasoner content 、错峰价格，如果压成通用 LLM 接口会浪费，所以代码里 `pkg/deepseek` 是 first-class path ，其他 provider 走薄的 `pkg/llm` 层。
但现在我觉得真正值得展示的不是 “DeepSeek agent”，而是本地 agent runtime：
- 并行子代理：一个任务可以拆给多个 subagent 。
- worktree 隔离：每个子代理可以在独立 git worktree 里改，避免互相踩工作区。
- Autopilot：无人值守地分解任务、并行执行、聚合结果、本地 commit 。
- cron / wakeup / trigger：没有常驻 daemon ，交给系统调度器拉起 `seek cron tick`。
- webhook 通知：任务完成后可以推到 ntfy / Slack / Discord / 飞书 / raw URL 。
- 安全边界：plan mode 、权限门、checkpoint 、undo/redo/restore ，Autopilot 路径还能用 macOS seatbelt / Linux landlock 。
和一些现有工具的区别：
https://i.imgur.com/Ttj7Cpq.png
项目地址：
官网： 也是 seek + 4-flash 写的
相关 pr：gif pr 视频太长了，如果各位感兴趣，我再发视频平台
想听听大家对这个方向的看法：
1. 本地零 daemon + OS scheduler 这种设计，你们觉得是优点还是可靠性风险？
2. 并行 worktree 子代理在真实开发里有没有吸引力？
3. goal 默认只产本地结果、不自动 push/PR ，这个安全边界是否合理？
4. seek 应该继续保持轻量，还是迟早也得做 codegraph / web UI ？
我还把所有写这个项目的踩坑与决策思路整理成了一本书，写给所有的 builder ，你也可以写自己的 claude code ～