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从0到1带你全方位了解DeepSeek Harness到底什么样?!

时间:2026-08-14人气: 作者: 佚名

从0到1带你全方位了解DeepSeek Harness到底什么样?!(图1)

千呼万唤,

属于自己的 终于来了,依然开源。

从0到1带你全方位了解DeepSeek Harness到底什么样?!(图2)

在我有限的认知里,斗胆说一句,这应该是上最快速度破万的仓库。

从0到1带你全方位了解DeepSeek Harness到底什么样?!(图3)

特别是,伴随着 V4 Pro 正式版的表现争议,大家对 的期待就更多了一分。

我在第一时间上手体验完之后,对它有了一个总结:

如果把Codex、 Code 这两比作精装房的话,那它目前还是个毛坯房,但也正因为如此,它还算是比较有趣。

一. 先认识一下

我们先来了解看看这个传了很久的 到底长什么样。

启动方式很简单,一行终端命令启动WebUI界面。

npx @deepseek-ai/dsh web   

从0到1带你全方位了解DeepSeek Harness到底什么样?!(图4)

安装启动之后,会在终端出现一个地址,我们把这个地址放进浏览器打开就行;

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然后填入你的API KEY,就完成了模型的配置。

从0到1带你全方位了解DeepSeek Harness到底什么样?!(图6)

整个初步的界面就是长这样了。

和大部分的 产品类似,左侧是一个工作列表,右侧是主要的Agent 对话界面。

以及,作为开源的神,自然也支持接入除了 以外的模型,

从0到1带你全方位了解DeepSeek Harness到底什么样?!(图7)

在这个对话界面上,你可以选择模型、工作项目,还有最有意思的是这个Agent运作模式。

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它分为标准模式、PTC模式、极简模式和创造模式。

这几个模式看上去还是有点绕,我先简单介绍一下:

标准模式是默认选择的,就是我们平常用的那些Agent里都会有的功能,提供完整的工具组合;

PTC模式是在标准模式的基础上,由模型生成一段代码来组合多轮工具的使用;我理解这个模式是有点像 Code 里的动态工作流,在CC里,它会编写一段JS脚本来组合多个Agent 运作。

极简模式就参照Pi来理解吧,给Agent最少的工具,只给shell 工具和文件编辑工具,让Agent 在最小环境里完成任务。

还有一个我认为很酷的,创造模式。你可以根据你自己的需求去创建一个模式,自定义程度拉满。

比如我们需要一个陪伴模式。直接对话说就行。

从0到1带你全方位了解DeepSeek Harness到底什么样?!(图9)

Agent 会直接一步步引导你进行创建。

我选择的就是第一个方案,面板上创造一个精灵,其实我自己没什么概念它会给我做出来是什么样的,就是想看看跟着他走,会做出什么东西。

然后它会哐哐一通做之后,向你请求一个权限

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点击授权之后,再等一会儿奇迹发生。

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这个精灵就真的出现在了界面的下方,我点击安静30分钟,它就会变成瞌睡模式。

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甚至我可以给它改形象、加记忆、让它记住我的偏好,把它做成永久预设。

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一通等待之后,它就完成了。

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它把各种配置文件都已经帮我配置好了。

我一通寻思,这特么不就是Codex里的pets 么。。。

没想到这直接让 给我做出来了个版本了。

二.插件

插件其实是 的核心。但它本身其实不是一个什么新概了,无论你是在使用Codex还是 Code,都一定用过插件。

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但是 确实做了一个非常大胆的尝试,

一切皆是插件。

如果说其他Agent 用插件是为了获取固有能力之外的东西,那一切皆是插件的理念我觉得是把Agent 当作了一个乐高机器人。

官方只是给了你一套预置,但是你可以自己把这个机器人的手臂、头、身体、腿都给换了,甚至你要是高兴,你给这个机器人穿上衣服,买个武器,也没毛病。

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现在适配官方的插件数量已经达到了惊人的361个了。。。

大家千万不要觉得这些插件有多高级,有很多都是换皮肤、换TUI面板、做设计等等这些的。

我找了一个给大家看看,比如这个把 做成像 Code 那样的TUI。

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安装其实很简单,就一步

dsh plugin --profile cc-tui add dsh-cc-tui

启动之后你就会看到鲸鱼在你的终端里了

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这就等于弥补了 没有TUI的问题了。同样的,如果你喜欢像Codex APP那样的GUI,也可以在插件里找到。

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这个叫Oh-DSH-的仓库已经做了桌面端的适配。

换皮肤这种需求,我觉得就更加不用说了,大家可以去插件仓库里翻翻,我看到了好几个都,人类毕竟是一个视觉动物。

三.具体效果怎么样

插件虽然有意思,但是大家日常工作里用的最多的,肯定还是Agent本身我觉得。

我自己使用了一下,最明显的一个感受是

快。

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如果统计没错的话,速度能达到/秒,这个速度基本达到了国内模型厂商的3倍~4倍之间了。

还有就是缓存命中率真的很高很高。

第一次看到99%的缓存命中率,真是一句卧槽了。。。 难不成这自家的 配上自家的模型,确实是有说法的?!

另一个有意思的是,对Agent 运作的轨迹,做了很好的观测面板。

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你可以在轨迹里看到Agent每走一步,到底是调用了哪一步工具,看了哪些文件,改了哪些地方,耗时多久,清清楚楚。

这玩意怎么说呢,对于Agent开发者来说,当然是极好的。但是如果你是一个没有技术背景的小白,理解起来总归是有点子费劲的。

我让它帮我的个人项目Aegis 中接入的Grok Build 做了一个上下文指示器的接入。

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虽然是个不大的功能,但是感觉整体的思路还是比较清晰的,包括在我提示让它验证之后,能及时推翻自己之前错误的结论。

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并且也是一把完成任务。

还有一个bug还是它自己帮我找出来的。我问他下一步该做什么,

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它给我的建议有几个,并且还带着一个bug,我选择就让它先修复这个bug,让它帮我做成动态拉取grok 模型推理能力,并且把xhigh接入进来。

不得不说,干活是真的快,

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一会儿就做好了。而且它为了做的跟Codex的推理列表统一,特意做了映射。

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总体来说,我还是会维持之前的结论,

它比之前 版本提升巨大,但是我个人感觉还是在Kimi K3 之下的。那确实K3 无论是参数还是价格都是全新的一个高度。

四.最后写点

这可能是历来的发布里争议最大的一次,无论是V4 Pro 模型本身,还是这个。

我个人觉得这个 本身的理念其实还挺有意思的,可玩性很高,但是这也将将只是第一步探索,后面Agent到底会发展成什么样,其实大家都不知道。

说不定这个全都插件化的玩法就真的对了呢?

这个世界就是这样,如果你曾经成功了一次,就会有越来越多的人对你抱有期待。

R1 靠着低成本加不错的表现震惊了全世界一次,那就有越来越多的人会一直期待着 能再一次震惊全世界。

AI或许本身是真的有魔法的,但AI的训练真的没有捷径。

一步一步来吧,没有人会一直站在舞台中央,

也不需要一直在舞台中央,

AGI的路还远没有到头。

以上,