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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。

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同一个 DeepSeek V4 Flash，我们进行了 9 个不同 harness 的头对头测试。 Maka 排名第二，通过率 77.5%，官方 DSH 的 Minimal Mode 排名第四，通过率 73.0%。 最高的是 Codex，最糟糕的是 Claude Code，通过率低且成本最高。

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。

I don't think the DeepSeek Harness is perfect but this is for sure the first time I have been looking at something new in the space and felt quite inspired to revisit some of our choices. I love that part about Open Source a lot!

DeepSeek 要做 Harness 的事儿已经公开好几个月了，昨天预览版终于发了。我本身对国内的相关工具很感兴趣，比如 Zcode、Qoder、Trae、Kimi Code 等等，自然不会放过这个 DeepSeek 这个版本。 我一直认为 DeepSeek 的 Harness 应该是类似 Codex 和 Qoder 这样的桌面 App，下载安装，打开 App，设置项目目录，开始工作。昨天安装了 DSH（DeepSeek Harness）发现，这个预览版居然采用了 Kimi Code Web 模式，是个本地 Web 应用。不同的是，DSH 没有终端工具，只能用本地 Web。 安装过程并不复杂，先执行 npm i @deepseek-ai/dsh，再运行 npx @deepseek-ai/dsh web，服务启动后用浏览器访问本机的 3080 端口， ，你就得到了一个 Harness 工具：探索未至之境，预览版。 Kimi Code Web 更像把 Coding Agent 放进一个容易上手的图形界面里，是 Web 版的 Codex；DSH 除了做 Coding Agent，还增加了不少自己的特色，比如 Agent 预设、执行轨迹的展示、子 Agent 协作、外部命令展示、完全的插件体系等，都放到了产品的面儿上，“Harness”这个名字也因此变得准确。

deepseek harness 论文里面的公式确实牛逼，让我想起本科时候有一次参加数学建模比赛，一个数学系的老大哥带着写文章，我写代码做实验。 当时比赛第三天快要结束了我看到了论文，我问他这里面怎么这么多牛逼的公式，我代码里面没写啊。 他说数学建模就是比的就是谁更抽象，写代码可以是“把西红柿切碎和鸡蛋搅拌然后一起炒”，但是写公式要“先给西红柿，鸡蛋，糖，盐，火分别变量，油温还得是带时间 t 的变量，然后在好吃，少油，速度，糊锅之间找帕累托最优解。”

照这么理解，应该鼓动所有在公众号写文章的作者，都来 X 玩，这样，一个 Grok 就可以拿到所有的优秀中文语料 又或者，微信早日推出 Grok 一样的 Harness, 链接公众号所有好文，那么月费 300刀也是可以接受的