本文用办公室比喻，深入浅出地介绍了 DeepSeek Harness（dsh）的概念、组成、四种模式及其与 Claude Code、Codex 的区别。文章强调模型决定 Agent 的思考上限，而 Harness 决定其执行能力。dsh 作为开放实验场，允许用户自由组合模型、工具、Skills 等组件，但开源免费不等于安全，用户需注意权限控制。最后给出小白试用建议，并指出未来 Agent 竞争的关键在于模型之外的工作环境。
本文是一篇面向小白的 DeepSeek Harness（DSH）完整上手教程。作者介绍了 DSH 的核心特点：门槛低（DeepSeek 账号登录即用）、一切皆插件（连 Agent 循环都可替换，社区插件超 6000 个）、过程可回放（轨迹功能）。文章详细讲解了下载安装、登录方式（账号与 API Key 两种）、界面各功能入口（模式、权限、模型、推理强度等）的含义，并分析了计费方式与省钱技巧，同时提醒它仍是预览版，未经过安全审计，需注意数据安全。后续还将涵盖插件市场、原理拆解、实战练习及与 Pi、Claude Code、Codex 的对比。
文章介绍了作者开发的三个围绕 Harness 的 Skill：star-your-harness 用于从零搭建个人 Agent 工作台，通过四个问题生成目录骨架；better-your-harness 用于诊断已有文件夹，从安全隐私、上下文质量、工具装备、记忆学习五层扫描并生成 HTML 报告；view-your-harness 用于可视化展示项目文件和 Skill 调用情况。作者认为 Harness 是模型之外让模型能干活的整套结构，搭建个人 Harness 能让工作在不同 Agent 间无缝衔接。
作者介绍了一款 DeepSeek Harness 的 Live2D 桌宠插件 dsh-live2d-pets。该插件能在写代码时提供互动陪伴：内置 Hiyori/Haru/Mao 等 5 款模型，支持人设选择（傲娇、元气、三无、病娇等），眼睛跟随鼠标、可拖动摆放，还有 51 段动画包括发呆、打瞌睡、散步、玩魔方等互动效果。作者还将其从原平台迁移到了 Windows，支持桌面闲逛、置顶、开机自启、多实例生成。安装方式非常简单，只需复制一句指令给 Agent，通过 dsh plugin 命令即可完成安装。项目已开源在 GitHub。
本文详细拆解了DeepSeek Harness，一个开源的Agent执行框架。作者通过本地测试验证了其文件写入、Shell执行、权限拦截和会话轨迹功能，并指出当前版本更适合Agent开发者而非普通用户。文章对比了DeepSeek Harness与WorkBuddy、Codex的差异，分析了其插件化设计、权限控制和在企业落地中的不足，最后给出了适用人群建议。
文章对比了社区开源的 DS Bot（DeepSeek-Bot）与 Grok Bot 两款多角色 AI 助手。核心差异在于'动手能力'：Grok Bot 提供托管云电脑，可操作浏览器、跨网站执行任务且合盖继续运行；DS Bot 内置浏览器仅能读网页，但支持自选模型、MCP/Skills 扩展和可检查的 Markdown 记忆。文章从网页操作、模型控制权、数据与权限、成本等维度给出选购建议：不想维护、需要网页自动化选 Grok Bot；已有 API、重视控制权选 DS Bot。作者建议先用一个每周固定任务实测，再决定是否扩展。
作者leonliuzx回顾了自己与开源和开发者关系（DevRel）结缘的历程：初中开始在GitHub上折腾代码，2023年通过AGI Playground参与无障碍AI项目'声桥AI语训'，之后深入书生浦语、飞桨等社区做助教、写教程、贡献文档。2024年底加入百度从事社区运营实习并转正，组织Hackathon活动、培养贡献者，甚至与李彦宏共进晚餐。工作之余还发起了OMDSH和OpenAIGames等独立社区。作者将开源社区比作同好群，认为因纯粹热爱而聚集的感觉非常棒，并庆幸自己在这个年纪找到了愿意长期投入的热爱。
作者从插件市场6254个插件中筛选整理出50+实用插件，覆盖DeepSeek Harness（DSH）生态。文章按功能分为三大类：上下文与记忆（如billion-context压缩、hindsight长期记忆）、界面与主题（Codex风格UI、桌宠、皮肤主题）、任务与开发（子代理、任务看板、Git图、代码审查、多智能体协作等），每个插件附下载量、一句话简介和GitHub仓库链接，方便读者按需查找安装。
本期早报聚焦三条主线：一是 DeepSeek 全面开源内部推理框架 DeepInfer 与生产级 Token 编解码组件 deepseek-recipe，覆盖分布式推理、推测解码、结构化输出等能力，兼容英伟达与昇腾平台；二是 Google 为 vLLM 和 SGLang 推出原生 PyTorch TPU 后端，通过 TorchTPU、分层缓存与 TPU Sync 优化多轮 Agent 场景下的推理性能；三是 Anthropic 团队分享 Claude 如何从问答助手成长为承担团队职责的协作伙伴，涵盖追踪表维护、内部应用开发与会议协调等案例。速览部分还介绍了小红书 ROSS 训练方法、FairStress 公平性评估基准、Dyna Robotics 机器人 Scaling Law 及 SGLang 低延迟模式。
花叔开源了Huashu-motion，一个让Claude Code、Codex等coding agent一键生成商业级产品宣传片的skill。项目对标Apple、Google、Anthropic的发布片水准，通过分析21支真实发布片和142支高互动动效片，提炼出导演规则。用户只需一句话，agent就会读产品、出三个设计方向、写节奏单、自动配乐配音效，最后在浏览器编辑器中支持点选修改。作者一天内用它制作了约二十支宣传片，成本极低（约2元/支）。项目已在GitHub开源，附带20种运动语言、10个模板和完整方法文档。
作者分享了基于 DeepSeek Harness 构建的持久化 Bot 团队 DeepSeek Bot 的开发经验，重点讲解上下文和记忆系统的设计。文章对比了传统压缩派（cc）和 Codex 的实验性上下文管理（ecm），提出智能路由方式（icm）：由独立的 context manager 决定压缩还是切会话。为确保智能路由真正有效，作者采用爬山算法优化，通过搭建用例、设置训练测试集、逐步迭代提示词来提升效果，并强调屏蔽噪声和成本控制的重要性。记忆系统采用轻量设计并支持外接插件。文章最后感谢社区认可并预告 Computer use、Browser use 等更新。
DeepSeek 将 Harness 团队及 Web、App、Platform 团队整合为“产品部”，由崔添翼负责，统一管理产品、设计与研发，并急招产品经理、产品设计师和项目经理。产品经理分 AI 产品和 Agent Harness 两个方向，要求有完整交付经验、深度使用 Agent 类产品（如 Claude Code、Codex、Manus 等）、懂 Agent 机制与 Context/Harness Engineering；设计师需具备 UI/UX 能力和 vibe coding 技能；项目经理为实习岗。工作地点为北京和杭州，全职与实习均可。
作者 FeiZ 正式发布开源插件 DeepSeek Bot（ds bot），基于 DeepSeek Harness（dsh）构建，支持使用自己的 API Key 拥有一组持久化运行的 Bot，具备上下文管理与记忆能力。产品包含 Main Bot 总管家、多 Bot 群聊协作（通过管理员机制优化费用），并可接入任意模型乃至本地 agent。作者已完成多项 dsh 插件的兼容性测试，未来计划支持浏览器与电脑操控。项目目前处于早期阶段，用户可通过 GitHub 仓库或 dsh desktop 插件页安装体验并反馈问题。
