DeepSeek Harness 不是下一个 Codex，它把 Agent 拆开给你看
DeepSeek Harness 并非单纯的任务执行型 Agent，而是将内部结构透明化的开发平台。文章详细介绍了其权限控制、轨迹视图及四种运行模式（标准、PTC、极简、创造），强调了工具可控性与安全性，指出其更适合开发者及企业内部团队用于构建和调试复杂的 Agent 工作流。
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OpenAI 工程师的 9 条 Codex 用法，DeepSeek 用户也能用
文章介绍了 OpenAI 工程师 Jason Liu 分享的 9 条 Codex 高效工作法，包括持久线程、共享记忆、语音输入、实时纠偏、操作电脑浏览器等。这些方法将 Agent 从单纯的聊天工具转变为能记住上下文、主动执行任务并操作真实应用的长期资产。作者指出，这套通用的 Agent 逻辑不仅适用于 Codex，通过 OpenCode、Playwright 等工具，在 DeepSeek 环境下也能完美复现。
Hermes Agent 保姆级安装使用指南
这是一篇关于 Hermes Agent 的完整部署与使用教程。文章首先介绍了该工具作为终端命令行 AI 智能体的特点，随后详细讲解了在 macOS、Linux 及 Windows (WSL2) 环境下的一键安装方法、环境自检与修复技巧，并以 DeepSeek 为例演示了模型配置步骤。最后，文章深入解析了全自动任务执行、交互式对话及会话续接三种运行模式的实际操作。
Claude Code 最详细的小白入门教程
本教程详细介绍了 Anthropic 推出的 AI 编程工具 Claude Code。文章涵盖了 Claude Code 的核心概念（AI 智能体）、安装 Node.js 和 Git 的步骤、如何绕过 OAuth 验证，以及利用 CC Switch 接入 DeepSeek 等国产低成本大模型的方法。此外，还讲解了如何在 VS Code 中安装插件并可视化操作 Claude Code，通过生成超级玛丽游戏展示了其强大的自动化编程能力。
Jev WeChat 微信群聊助手开源项目分享
作者分享了一个开源的 Jev WeChat 微信群聊助手项目，可用 AI 自动分析群聊意图并生成候选回复，解决不懂人情世故、微信客服和群助手自动化等场景。项目发布后引发热议，网友讨论了封号风险（建议用小号测试安卓设备）、适用场景（私域运营、客服、销售、情侣群聊）、技术实现（使用 DeepSeek 生成回复）等。文中还附带分享了 Agent Space 订阅管理产品和 6 个大模型写 Space Invaders 的横向评测 benchmark，以及出海增长工作坊推荐等内容。
剪映推出 Agent，逸尘逆向项目开源实现无界面控制剪映
剪映官方推出 Agent，走封闭全家桶路线，能力仅限软件内并售卖 AI 会员。与此相反，逸尘开源的逆向项目 jianying-headless 将剪映控制权交还外部 Agent：可用 Codex 一条指令批量粗剪、加字幕、配 BGM；借助 DeepSeek 和豆包 ASR，一小时视频成本不到一块钱；生成的是剪映原生工程文件，可随时人工微调。作者认为这是目前最自由、成本最低的视频剪辑自动化方案，并建议大家尽快 Fork 以防项目被下架（404）。该项目替代了此前用 Computer Use 模拟鼠标操作的笨办法。
Codex 从入门到精通：操作、界面与避坑指南
本文系统讲解 OpenAI 桌面执行型 Agent——Codex 的使用方法。作者首先介绍 Codex 的能力边界与 Prompt→Plan→Execute→Verify 四步执行逻辑，强调人工验证的重要性。随后详解桌面 App 三栏界面结构（项目任务管理、对话控制台、Diff 审查），并说明 Local、Worktree、Cloud 三种工作区模式的适用场景与选择原则。文章还涵盖 Plan 执行计划的开启时机、沙盒权限三档控制与审批弹窗处理方法，以及 Skill、Plugin、MCP、Automation、/goal 五类扩展功能的分工。最后提出从入门到熟练的四阶段学习路径，全文包含大量排错提示、上手练习与手绘图解，帮助读者快速建立可落地的操作直觉。
我把 Codex 和 DeepSeek Harness 的源码都读了一遍，又跑了 150 次基准测试
作者逐行阅读 OpenAI 开源的 Codex harness（rust-v0.150.1）与 DeepSeek Harness（dsh v0.1.1-rc.2）的源码，从工具调度、多智能体、上下文管理、沙箱、可观测性、模型互操作等十个维度对比两者，并设计了五个机制场景、六个组合共 150 次真实 agent 运行测试。文章揭示多个反直觉发现：Codex 多智能体更成熟但没有独立的读文件工具；Codex 只支持 Responses 协议而 dsh 兼容 chat completions；两者在上下文压缩上防的是不同故障。结果 149/150 通过，压缩场景 Codex 快约五倍。文章最后给出按使用目的的选型建议。
DeepSeek Harness 从 0 到 1详细拆解
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。
DeepSeek 不能生图/生视频的解决思路
针对文本模型无法直接生成多媒体内容的问题，本文提出了一种分层解决方案：利用 DeepSeek 生成结构化的画面描述，通过接入第三方聚合 API 处理图像和视频生成，最后交由 Agent 工作台串联完整流程。文章详细演示了如何调试接口并将验证成功的流程封装为可复用的 Skill，从而极大提升后续多模态内容生成的效率。
Codex 史诗级更新实操教程：Work、Plugins、内置浏览器、Ultra 与 Chat 一次讲透
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文章介绍如何构建一个 AI 自我纠错系统，通过分离生成、判断和管理三个角色，避免人工介入验证。关键在于利用独立的标准（如测试套件）进行结构化验证，而非简单的重复提问，从而实现自动化错误捕捉与修复。
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