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一堆为 DeepSeek Harness 生态打造的现代化桌面端体验，让 DSH 用户获得更顺畅的本地操作界面。 1⃣ 为 DeepSeek Harness 生态打造的现代化桌面端体验，让 DSH 用户获得更顺畅的本地操作界面。 2⃣ DeepSeek Harness Web UI 的插件与皮肤合集，涵盖任务面板、Git 图谱、右侧面板、远程移动端 UI、桌宠、实时 Token 统计与皮肤中心，一键丰富 Web 界面体验。 3⃣ 补位 DSH 官方缺失的终端 TUI 痛点，采用 Claude Code 风格的全屏交互终端插件，带像素鲸鱼顶栏、实时工作状态行、思考流式展开等功能，npm 一键安装，专为 CLI 极客打造。 4⃣ DeepSeek Harness 插件精选列表，系统整理和收录社区优秀 DSH 插件，方便开发者发现与选用。

15 张数据图帮你了解 DeepSeek Harness 昨天 DeepSeek Harness 发布，于是就想着让 Codex 分析一下，找到了一个很好的角度，就是从一些数据上向大家介绍这个产品。 确实也发现了一些很有意思的东西： 插件系统与 Koishi 高度相似： 他们主打的插件系统与 Koishi 的插件平台相似度高达 75%。大概率是整个平台都挪过来了，不知道是不是他们的核心开发者入职了。 大量使用 AI 开发： Codex 命名的主干 PR 达到了 21.2%，分支信息中提到 Codex 的比例有 28.2%。 猜测他们肯定用了 Claude Code 开发，只是删掉了一些 Claude 的痕迹。 参考了大量外部 Agent 项目： 提到最多的外部项目是 Pi，第二多的是 Codex，之后是 Claude Code。甚至直接引用了一些 Pi 的 TypeScript 文件。 高效的代码产出： 整个产品在 GitHub 上有记录的是 65 天，总共的代码产出量是 84 万行，有一万多个 commit，非常高效。 交互入口的演变： 他们曾经押注 TUI，后来改成 Web UI 和 TUI 的双入口，再之后整个删除了所有的 TUI，只留下了 Web UI。 开发与工程规范： 整个项目的测试代码比生产代码多很多，基本上达到了 1:1。 全仓库的 Markdown 文档也非常多，说明他们是基于文档去控制 Harness 开发的。他们有完整的工具和科学模型 schema 共 52 个，但最后只留下了一个，目的是为了减少上下文占用。 社区热度与生态：从昨天发布到现在 20 小时，GitHub 已经涨到了 8 万多的 star，非常快。插件体系标签（DSH plugin）已经有 1425 个项目，但有很多并不是真正的插件，看来有不少蹭热度的。 精选清单收录了 211 个仓库，主要补充的是工具、UI 和运行的一些基础设施，甚至一上来就出现了插件市场和插件管理的插件。 学术论文： 他们顺便发了一篇 88 页的论文，其中 57% 都在做一些形式化的理论推导和展示。论文主要讨论的是插件的热插拔和系统稳定性问题。

说真的, @mattpocockuk 的 grill-me，应该是我使用频率最高，同时也觉得最有用的 Skill 之一。 我在做产品和技术设计时，经常会用它来帮我检查，还有哪些地方没有真正想清楚。 很多时候，大的交互框架、产品流程和技术方向其实已经比较明确了，但往下落到细节，就会发现还有很多模糊的地方。有些是自己遗漏了，有些是之前压根没有想到，还有一些更常见的情况是，AI 已经给出了方案，甚至做出了 Mock UI，我看完却总觉得不太对。 麻烦就在这里。 我知道自己不满意，却又很难立刻说清楚，到底哪里有问题，以及我真正想要的是什么。 这时候我通常会先把目前的想法、目标和已有方案告诉 Agent，然后直接来一句：grill me。 接下来，Agent 就会开始不断盘问我。 它会沿着设计中的一个个分支继续往下问，把那些原本模糊的地方一点点挖出来：这个功能到底解决什么问题？这个状态应该怎么处理？用户为什么要在这里做这个动作？两种方案之间你真正看重的是什么？ 很多问题，我其实从来没有认真想过。 而在一轮轮回答这些问题的过程中，原本只是脑子里一个模糊的感觉，会逐渐变成非常具体的产品决策。 这也是我觉得 grill-me 最有价值的地方。 有时候你缺的并不是 AI 再给你一个方案，而是有人不断追问，帮你把自己真正想要的东西想明白。

我找了大量的 Pi UI项目，至今还没用到比较顺手的。 给 pi 补一层键盘优先的极简图形界面，会话、git review、系统通知不用全挤在终端里。

有幸一个月前就被 @tianyi 拉进了仓库。当时 DSH 还是一个只实现了 core framework 的毛坯房。过去一个月，基本上每次 pull 代码，都是上千个 commits 的速度在涨。 说一下我对 DSH 的一些理解，不一定对： 1. 首先是怎么理解 DeepSeek Harness 这个东西。我觉得 DSH 既是一个可以直接运行的 Coding Agent，目前官方提供了 Web 和 headless 两种形式；同时它也是一套 Agent 开发框架。TUI 之类的其他交互方式，也可以通过外部 profile 和插件接进来。 2. 如果拿 Coding Agent 的标准来说，当前 DSH 的体验确实不如 Claude Code / Codex 那么完善。整个项目还很早期，接口一直在变化，插件生态也才刚刚开始，质量肯定是层次不齐的。 3. 但如果从开发框架的角度来看，可以把 DSH 想象成一个乐高汽车玩具。DeepSeek 官方提供的这个 Coding Agent，只是他们自己拼出来的一套官方预置。你完全可以把里面的零件换成自己喜欢的：换引擎、换轮胎、换挡风玻璃，或者加装其他模组。甚至最后拼出来的东西，也不一定还是一辆汽车。 4. DSH 的核心是「一切皆插件」。模型、工具、文件系统、Shell、沙箱、会话存储、Subagent、UI，甚至 Agent Loop 本身，都是插件。正因为这样，你可以把 DSH DIY 成任何自己想要的样子，这也给后面的社区生态留下了很大的空间。 5. 再往前想一步，这其实有一点「自进化软件」的雏形了。DSH 现在已经可以让 Agent 检查自己的 runtime，现场写一个插件并挂载上去，然后在后续的任务里直接使用这个刚刚获得的能力。 当然，现在这部分还比较实验性：动态生成的插件只存在于内存里，重启就没了，也还不能自动沉淀成一个永久插件。 但可以想象一下：假设某个功能现在没有，你和 Agent 随便聊两句，这个功能就被做好了，而且可以直接开始使用。甚至 Agent 在执行任务的时候，可以自己发现缺少某种能力，然后自己完成开发、安装和调用。 6. 接下来就需要等待一批真正优秀的插件了。DSH 现在还很早，但我相信它的潜力非常大。 --- 另外从代码上来看，DSH 有非常多函数式编程的影子，不熟悉 Ocaml/Haskell 可能一上来会比较难理解，可以多让 Agent ELI5 一下。

deepseek-harness重磅开源，采用了一切皆插件的架构，也就是中国版的openclaw，体验了下可以称之为私有化的workbuddy。 场景侧冲击：有了deepseek-harness之后，企业域的私有化code、cowork基本用这个就可以了，直接会冲击workbuddy之类的市场。 之前DeepSeek Harness内测招募，本质是一次开源 Agent 生态大摸底，把全球 Agent 基础设施的家底扫了一遍后，预计后续版本应该会在开放生态上做一些事情。 dsh看点不在"又一个 Claude Code"，有3个看点： 1️⃣ 一切皆插件 模型、工具、skill、会话、沙箱、存储、主循环、调度，连 UI 都是插件，配置里全都可换，不动源码。四种运行模式里最有意思的是 Minimal——只留一个 bash 和一个文件编辑器，摆明了是给模型做裸机 benchmark 的。 2️⃣ 每一次运行都可回放 系统提示、推理过程、工具调用与结果、子 agent 调度、所有 context 注入，全部进 append-only 的 session log，resume / fork / search / replay 都跑在同一条事件流上。 3️⃣ 最狠的是内核 dsh 跑在 Cordis 上，它把插件系统拆成两个正交维度：时间可组合性：卸载一个组件时副作用能完整回滚（每个 context 变换都带一个逆，运行时来追踪）；空间可组合性：依赖可声明、且 context 一变就反向通知组件。还给了一套动态组合的演算，证明这个性质能从单个组件传导到整个系统。 总的来说，这次deepseek-harness最大的特点是极致的可替换性，也就是用最小的基础来承载，然后其他都是可插拔的插头。 #DeepSeek# #harness# #Cordis# #编程范式# #北大# #开源#

做一个下dsh和pi的对比 Pi 的目标是“最小核心 + 用户自己拼”，DSH 的目标是“几乎所有能力都插件化，官方先给你几套完整组合”。 DSH 的骨架是Cordis。 Cordis 不是普通插件加载器，它强调两件事： 1. 可逆副作用（temporal composability）：插件卸载时，注册的服务、事件、工具 schema、prompt section 全部自动撤销。 2. 依赖声明与空间组合（spatial composability）：插件通过 `inject` 声明需要什么服务，运行时按依赖挂载。 所以在 DSH 里： - 模型适配器是插件 - 工具注册表是插件 - session log 是插件 - agent loop 本身也是插件 - 甚至 UI 也是插件 没有“神圣不可动的核心”。你想换 loop、换工具策略、换上下文压缩，挂一个新插件 + 改配置就行。 启动时是 Profile + Bundle叠出来的： 空根 → dsh-base（模型、工具、沙箱、凭证…） → dsh-web-app 或 dsh-headless → 用户自己的 cordis.patch.yml → 命令行 --patch `dsh --profile web --dump-config` 能直接把当前实际挂载的树打出来。 Session 设计是硬核部分 Session 是 append-only 的事件流 模型最终看到的上下文，必须能从这条 log 完整重建出来。官方写得很死： > Model-visible means logged. 任何会进模型请求的内容，都要先变成 session event。 所以 fork、resume、回放、UI 渲染、telemetry，全部从同一条流投影。这点比大多数 coding agent 做得更彻底。 Turn / Step 有claudecode的影子，流程如下： turn/start → claim input → agent/pre-step（可拦截、可改写） → step/start → llm/stream → tool/call → tools/pre-execute → execute → post-execute → step/end → 继续 or turn/end `agent/pre-step`、`tools/*` 这些是 waterfall，监听者必须显式 `next()` 才能往下传。扩展点设计得很规整。 Pi 的实际交集 DSH 仓库里有一个包： `@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai` 它就是把 pi-ai当成 LLM 适配器的后端。 多 provider、协议兼容、reasoning effort 映射、catalog 覆盖，都走 pi-ai 的能力，再包一层 Cordis 插件契约。 所以： - LLM 调用层：吃了 Pi 的基础设施 - Agent 编排、工具、session、UI、沙箱：完全自己的 Cordis 体系 “LLM 适配层直接用了 pi-ai，上层重做了一套更重的可组合 Runtime”。 模式上的对应 DSH 的 Minimal 模式才最接近 Pi 的默认体验：只留 shell + 文件编辑器，专门给 benchmark 用。 官方之前在 V4 的 agent 评测里就用过这个模式。 Standard 模式和 Code（PTC）模式则是完整工具集 + 程序化工具编排，已经远超 Pi 默认的 4 工具。 如果你喜欢 Pi 那种“核心极瘦、自己动手加东西”的感觉，DSH 会显得重，配置和概念也更多。 如果你要的是可替换的 agent loop、完整事件回放、多模式预设、以及官方已经搭好的 Web 界面，DSH 的插件树和 seam 设计更系统。 一句话： Pi 是极简可扩展的 coding harness；DSH 是基于 Cordis 的完整 Agent Runtime，LLM 层复用了 pi-ai，但整体不是同一套代码。