如果去年有人告诉Hunter Bown，这个在得克萨斯郊区教高中生吹小号的前音乐老师，有一天会站在杭州阿里中心的舞台上，被一群中国程序员追着喊“鲸鱼哥”——他的第一反应大概是先吹个滑音，然后特别认真地反问：“那他们的微信群二维码能给我一个吗？”
这事儿，5月18日下午，发生了。
“鲸鱼哥”带着AI神器，空降DeepSeek老家
下午两点，杭州西溪路556号，阿里中心5楼，满满当当全是人。
不是哪个大厂的发布会，而是“全国首个人工智能开源生态运营班”的揭牌现场。气氛有点像漫展——有人举着“鲸鱼兄弟”的手绘牌子，有人穿着印有“DeepSeek-TUI”的T恤，还有人早早打开笔记本终端，准备当场找bug。
大家等的“明星”，一点明星架子都没有。他叫Hunter Bown，DeepSeek-TUI的创建者。“五一”期间，他用一条消息在GitHub上炸了场——四天暴涨3000多颗星，中文技术社区铺天盖地都在讨论。
这工具说白了，就是一个跑在命令行里的AI编程助手，专为DeepSeek V4模型优化，体验跟Claude Code一样顺，花的钱却只有几十分之一。
Hunter Bown的GitHub简介很素：66个仓库，225个follower，没写bio，没填公司，没标location，一个典型的个人开发者。
再翻到他的个人网站，信息才慢慢浮出来——本科音乐教育，硕士音乐教育，MBA，法学院专攻专利法。没有计算机学位，没有科技公司履历，没有工程师头衔。
他做过三年乐队指挥。
现在，他写了一个工具，让几千名开发者放下了Cursor和Claude Code。
今天，他不仅人来了，还和20位中国开发者一起登台，把DeepSeek-TUI作为首期全球开源项目，正式介绍给所有人。
签约仪式上的“跨界天团”，养一群畅游的鲸鱼
这场活动的主办方，本身就很有意思：杭州电子科技大学、西湖区委组织部、天工开物开源基金会，再加上中国最大的AI开源学习社区Datawhale。
官方、学界、基金会、草根社区，因为同一个信念坐到了一起——开源生态的下一个爆点，可能就藏在一个你从未听说过的名字里。
“开源生态对多方面都有帮助。现在是AI时代，开源社区让学生可以接触到最新的技术，让创业在开源生态下更容易成功。对产业而言更加重要，产业需要开源生态的赋能，需要各个环节的支撑。”人工智能开源生态学院院长徐旭初教授说。
轮到Datawhale创始人范晶晶，他打了个绝妙的比方：“开源社区就像即兴爵士乐队，每个人都能当主音，每个人都得听得见别人。咱们这个班，就是要培养会听、会接、会领的人。”
“全国首个人工智能开源生态运营班”揭牌，全场掌声雷动。这个班的目标，就是养出一群能在开源海洋里掀起浪花的“鲸鱼”。
数据显示，中国已是全球第二大开源贡献国，尤其在AI领域。但从“用开源”到“领开源”，中间缺的从来不是代码，而是“让好想法落地”的生态能力。
这个运营班，就是要成批量地复制这种能力。学员可能是个会写诗的算法工程师，也可能是个一心想给开源项目当“保姆”的文科生。他们要学的不是怎么写代码，而是怎么在开源世界里搭舞台、组乐队，把一个人的灵感，变成一群人的交响。
他自称是一个乐队指挥，教AI做“人”
真正的炸场时刻，从Hunter Bown拿起话筒的那一瞬间开始。
一个学音乐的大学生，自学编程，四个月，一个人，用Rust做了一个Claude Code级别的终端编程Agent。中文社区自发传播，3800 star。有个问题忽然变得很具体：构建一个AI编程工具的门槛到底有多高？
2025年的答案是：需要一家像Anthropic这样的公司；2026年的答案是：一个人。清楚自己要什么，会用AI来执行，就够了。
Hunter没有讲一行代码，他讲起了他的高中乐队。
“小号声音刺，一吹就盖住所有人；长笛在合奏里太容易消失；圆号美得不像话，可动不动就吹破音；长号更绝，拉杆有物理延迟，手速再快也快不过按键。”他耸耸肩，“你们猜怎么着？AI模型跟这一模一样。”
“每个模型都有它擅长的、害怕的，和‘一碰就碎’的边界。小号手的能力不只是‘会吹’，它是呼吸、口型、按键、信心、音域、舌位、疲劳，和当天空调的温度。模型也一样，它是上下文窗口、工具权限、温度系数、延迟、成本、记忆、检索、UI，和社会期待。”他一口气说完，喝了口水，“所以我们不是在‘调参’，我们是在给乐器调音。”
更好玩的还在后头。
他讲起自己教一个学生吹小号，反复纠正舌头的位置，让学生把“da”发成“dah”。说着说着，他突然愣住了，对学生说：“你知道吗？这跟大语言模型的temperature是一回事。同一个模型，不同的温度参数，完全不同的输出。你以为自己在用力，听起来却是另一个味儿——这就是关于你自己的信息。”
“那一刻我才明白，”他看向台下，“我不是在用乐队比喻AI。乐队，就是我学会理解AI的地方。”
接着，他抛出一个让全场安静下来的概念：“缺失基音”。学声乐的人知道，有时候你听到一个和弦，里面有一个音根本没人演奏，但你的大脑会自动把它“补”出来。物理上不存在，你却听得清清楚楚。
“AI推理就是同一件事。系统会自己补全那些没被明说的信息。听音乐是这样，理解语言也是这样。约束本身，会成为音乐的一部分。”
说到“支架才是真正的乐器”时，他解释说，原始的AI模型像个在琴房里独自练琴的天才，但能让它走进乐队、奏出和谐乐章的东西，是支架——排练制度、分谱、声部长、房间混响、指挥的手势。“有人嫌弃模型对提示词太敏感，可每件乐器都是敏感的。敏感不是缺陷，它正是‘可以演奏’这件事成立的原因。我们的工作不是消除敏感，而是用足够的精度去触碰它，让敏感变成表达，而不是混乱。”
“我来中国找鲸鱼兄弟”，“听见”大家的声音
接下来的“鲸鱼兄弟粉丝见面会”，彻底让活动现场燃起来了。
有人问Hunter，“为什么当初特意用中文找中国网友要微信号？”他一脸理所当然：“我做的既然是DeepSeek的项目，为什么要用英文宣传？要找人一起玩，当然得去鲸鱼兄弟最多的地方。”
他的曾祖父Ralph Bown Sr.是贝尔实验室的研究副总裁，搞雷达、无线电通信，业余爱好却是自制蜡筒录音机，溜进卡内基音乐厅偷录现场演出。“他是科学家，爱音乐；我是音乐家，爱科学。三代人，从贝尔实验室走到GitHub。但我们在做同一件事——把最聪明的人凑到一块儿，让他们互相‘听见’。”
DeepSeek-TUI本身，就是一个循环的产物。一个人用AI写代码，写出了让更多人用AI写代码的工具。这个工具让更多人能用更低成本用AI写代码，然后又会有更多人用AI写出更多工具。
循环一旦开始，就不会停。
Anthropic有一支团队、一种模型、一套生态。Hunter Bown有AI模型替他写代码。下一个Hunter Bown，会有DeepSeek-TUI替他写更多代码。
工具层和构建者之间的边界，正在消融。使用工具的人，和制造工具的人，开始用同一套工具。
这些项目里，很可能藏着比DeepSeek-TUI更有野心的东西。但DeepSeek-TUI戳中了一个具体的、当下的、大量开发者愿意为之付出的需求：用更低价格，获得和Claude Code同级别的编程体验。
Hunter Bown不会是最后一个这么做的人。他只是第一个让这么多人看见的人。
新闻多一点
这个乐队指挥着AI智能体干活（潮新闻整合部分采访内容）
问：你原来是一个学校里的乐队指挥，是怎么发现对人工智能的兴趣，然后进入这个行业的？
答（Hunter Bown）：说实话，我并不觉得我的工作发生了多大变化。我觉得当老师，就是把你所知道的东西拿出来，看看你的学生，看看这个世界，然后想办法怎么把你所知道的用最好的方式用出去。
所以，从一个领域跳到另一个领域，听起来很奇怪，但我觉得我其实一直在做同一件事。当公立学校老师，本质上也是在开发“人类的开源”。我现在在法学院读书，几乎全职做这些项目，背后的信念还是一样的：但凡我有的、能提供给别人的东西，我就想确保自己真的把它拿出来。
问：你从音乐转到人工智能，这两者之间有什么关联吗？你的音乐经历，对你做AI和开源创业有什么帮助？
答（Hunter Bown）：绝对的。两者太像了。信息永远比你当下能理解的多。
作为音乐人，你被训练的本事就是接收大量不同的声音，学会把它们在脑子里蒸馏、内化、弄懂。我现在看编程Agent、“氛围编程”这些，脑子里的感受几乎一样：它的频率就是你做一件事的速度，以及这些不同速度之间的关系。
我指挥乐队、听合奏时，和大语言模型输出的感觉很相似——你必须制定一套策略，去应对那些远远超出你即时处理能力的信息量。我喜欢待在那个空间里，信息比我能消化的永远多那么一点，我就用自己的注意力去找到别人还没发现的东西。我会鼓励任何不熟悉编程的音乐人去试试，反过来也一样。如果一个人真正掌握了“注意力”的艺术，他可以把它用到任何事情上。
问：你现在做的AI工作，跟DeepSeek关联很深。能不能介绍一下你以前对中国AI发展，以及DeepSeek这家公司的了解？
答（Hunter Bown）：我挺熟悉的，从去年一月就开始关注DeepSeek。作为一个实验室，最让我着迷的是他们的开放研究，以及他们如何在资源有限的条件下，去探索前沿的边界。非常受鼓舞。他们的使命，是把这个东西做出来并带给每个人。可能没有哪家公司真的想把技术藏起来不给别人用，但DeepSeek那种有意为之的方式，让我们更清楚地意识到做这件事要消耗多少能量、多少芯片、实际的投入产出到底是多少。就算DeepSeek明天消失了，我觉得我们仍然会在整个生态系统中感受到它的影响。
对我来说，最让人兴奋的是：看到去年那些研究成果是一回事，看到那么多其他实验室对此做出的反应，是另一回事。我几乎更期待这个——大家会如何回应它？飞轮效应已经在转了，我相信DeepSeek的研究员们正在拼命想下一个东西是什么，这反过来又会帮他们创新。
我觉得，AI领域的开放研究，是一件真的、真的、非常重要的事。这也是我非常敬佩DeepSeek的一大原因。
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