【原】如何让大模型既会推理又能创作？DeepClaude 给出创新解法

深夜加班的设计师小李正在为客户设计一款App。面对琳琅满目的设计元素，她不知如何下手。于是，她向 AI 助手寻求灵感。几秒钟后，AI 助手不仅输出了多个设计方案，还详细解释了每个方案的创意来源、设计理念以及目标用户画像——这正是 DeepClaude 带来的智能设计新体验。

一、双脑协同架构：让专业的人做专业的事

DeepClaude 创造性地将 DeepSeek 的推理能力与 Claude 的创造力相结合，打造出“思考脑 + 创作脑”的双引擎架构：

• DeepSeek 推理引擎

  扮演“设计分析师”，通过 <think> 标签机制生成结构化推理。

  示例推理过程：

• Claude 生成引擎
  

  扮演“创意设计师”，将推理转化为具体的设计方案。

  输出示例：

  

二、核心优势：推理与生成解耦

DeepClaude 的核心优势在于将推理和生成解耦。DeepSeek 负责“思考”，Claude 负责“表达”。这种分工协作的模式，让模型在各自擅长的领域发挥最大优势，从而生成更智能、更专业的设计方案。

三、技术亮点：异步架构与多 Provider 支持

• 异步架构：DeepClaude 采用异步架构，提高了系统的响应速度和并发处理能力。用户无需长时间等待，即可获得即时反馈。

• 多 Provider 支持：DeepClaude 支持多种 Claude Provider（如 Anthropic、OpenRouter、OneAPI），用户可以根据自己的需求和偏好进行选择。

类似项目：

https://github.com/getAsterisk/deepclaude 

https://github.com/ErlichLiu/DeepClaude

DeepClaude = 推理+生成