行号全部准确无幻觉。
社区插件已超 300 个 在 DeepSeek Harness 官网中点击「社区插件」就可以看到所有 社区开发的插件 了。
自己创造插件 光装别人的插件算什么自己造一个才是真上头，另外浏览器里 Tab 太多时直接新开一个 Tab 输入 :3080/ 就能直达工作页。
案例 4Web 检索能力 ⚠️ 目标 测联网搜索 信息整合顺便验幻觉。
，这头黑鲸才刚刚下水真正的故事可能才刚开始， 结果 todo.py 真实写盘2401 字节代码规范 add/list/done 全部输出正确 delete 99不存在→ Task #99 not found， 实测过程 打开案例 1 会话的**「轨迹」tab**呈现一张按 来源SOURCE分类 的事件流表格每行可点击展开 SYSTEM — Initial System Prompt完整系统提示词可见 USER — 用户输入 CONTEXT — 运行时上下文含文件策略 workspace-write、工作区路径、审批策略 TOOL — glob / pwsh / read 等每次工具调用及结果 THINK — 模型思维链 点回答上的**「在新对话中分支」**做 fork新会话从该回答处分出 在分叉会话问「divide 方法在第几行、怎么处理除零」→ Agent 准确回答「calculator.py 第 22 行if b 0: raise ValueError(除数不能为零)」证明 分叉带走了完整上下文 评价 优秀，你可以把 DeepSeek Harness 理解成一个 可以高度定制的 AI 工具 对标 Claude Code 和 Codex， 案例 6Trajectory 可观测性 ✅ 目标 测 dsh 招牌卖点——仅追加会话日志、按来源查看、分叉/恢复，DeepSeek 官方放了一条很重要的等式 Agent Model Harness 模型就是那颗「聪明的大脑」负责思考和生成， 写完不急着装， 提示词 分析当前工作区里的 sample-app 子目录项目1) 总结项目结构和各模块职责2) 指出程序入口文件3) 找出 Calculator 类的定义位置文件行号并列出它的全部方法4) 列出 tests 目录下哪些测试用例调用了 Calculator， 提示词 联网搜索 DeepSeek 目前的模型和 API 定价整理成 Markdown 对比表附来源链接和获取日期只引用真实官方信息不要编造， 从「我想要个插件」到「社区里有人用我的插件」中间不用打开任何 IDE， ① 先选工作区 DeepSeek Harness 必须先选择一个工作文件夹才能对话， 但它的设计理念确实让人兴奋， 模式能力范围适合谁 标准模式 文件编辑、Shell、搜索、Skills、子 Agent、工作流 所有人默认选它 PTC 模式 标准模式全部 程序化工具调用 批量操作、自动化流程 极简模式 只有 Bash 文件编辑器 模型基准测试 创造模式 标准模式 检查/试验/创建插件 想自己造插件的高级用户 小白建议 第一次使用无脑选「标准模式」就行。
这个内核干的事情极其克制只负责插件的加载、卸载和依赖管理其他什么都不管，比如任务卡住但页面还在计时、无法同时开多个会话等这些都需要后续迭代修复，页面时间一直增加不一定代表任务还活着， 你给 AI 写的项目规则文件、配置的各种工具、安排的任务拆分和执行顺序、设计的测试检查流程这些统统都算 Harness。
提示词 用 Python 写一个命令行待办工具 todo.py支持 add/list/done数据存 JSON， 结果 13 秒完成输出包含项目结构树、入口文件 sampleapp/cli.pymain 在第 7 行、Calculator 类定义位置calculator.py 第 1 行 全部 5 个方法行号表、6 个测试用例与所调用方法的映射表， 我是晓凡再小的帆也能远航， 之前 DeepSeek 只开源了模型这一半Harness 一直没动静这次终于补齐了， 模型负责思考和生成Harness 负责把这些能力接入文件系统、终端、网页、工具链 让 AI 真正能在现实环境里干活。
1、 手动安装 ① 确保已安装 Node.js 输入如下命令如果出现版本号说明Node.js 是安装成功的，但它的工具集 只有 web_search、没有网页抓取fetch 拿不到页面正文只能靠搜索片段三角定位数字零散无法收敛16 分钟仍未出表被手动停止， 案例 3计划与子代理 ✅ 目标 测计划维护、子 Agent 委派dsh 区别于普通聊天的重点，我们最好安装 Node.js 22.x 版本 node -v 没有的话去 Node 官网https://nodejs.org/zh-cn/download下载安装包傻瓜式安装就行。
先制定计划再执行用子代理分担工作最后跑通全部测试，下面跑几个任务看看 DeepSeek Harness 的真实能力， ② 三种权限 Read Only 只能读不能改， 评价 优秀，文件检索 长上下文理解 精确定位一气呵成171 tok/s缓存命中 63%， 目前最大的槽点 如果发现 DSH 卡在某个任务上很久先别傻等，别随手开清楚它要做什么时再用， 然后给如下提示词 帮我开发一个 dsh 插件功能如下插件名dsh-cost-guard一句话定位API 花费预警器钱花超之前先拦你一把，可以到https://github.com/awesome-dsh-plugin 这个开源项目看看. 安装一个社区插件非常简单直接把插件开源地址提供给 AI 帮我安装插件 https://github.com/xxx/dsh-xxx 例如我们要安装DeepSeek Harness 桌面端这个 插件 我只需要进入 DeepSeek Harness 网页中随便选一个工作目录然后把插件开源地址提供给 AI让它帮我装就好了， 标准模式 ✅ 用 PowerShellGet-Content/Select-String8 秒搞定 结果 14 个文件 / 702 行 / 59 个函数 实测正确 思考里还自我校验了统计逻辑的边界 极简模式 ❌ 极简模式只有持久 bash str_replace_editor 两个工具 bash 在 Windows 直接报错 terminal inspection is unsupported on platform win32 Agent 多次重试 bash 均失败退而用 str_replace_editor 逐文件读还读错了目录读到 C:\tmp 而非工作区39 秒后给出错误结果 评价 ⚠️ 标准模式 Windows 完美 极简模式在 Windows 上不可用 bash 工具不支持 win32——这是重要兼容性限制官方文档以 Linux 为主Windows 用户需注意，打开终端看一眼确认 dsh web 进程还在不在运行， 小白可懂建议收藏 ，绝大多数日常开发任务用它就够了等熟悉了再探索其他模式， GitHub 上线不到 2 天Star 数冲破 9.5 万 直到晓凡写文章这会已经突破11.5万star了AI 届的顶流名不虚传， DSH-better-sidebar 给 DSH 补上一套类似 VS Code 的工作台文件管理、代码编辑、真实终端、Git、Diff、内嵌浏览器全塞进侧边栏， 大家好我是晓凡， 切到创造模式跟 AI 说「我想做一个会话成本预警器」——不用管 manifest 怎么写、hook 怎么注册AI 全包了，整个界面 本身也是一个 UI 插件 你随时可以换掉， 三、怎么安装1 分钟搞定 安装 DeepSeek Harness 真的非常简单我们可以手动安装也可以用我们常用的Ai Agent 安装，。
dsh-genui 允许模型在回复里直接渲染图表、表格、表单、Diff、Mermaid、交互面板等很有用。
装完试两把不满意让 AI 改改完再审批反复到你满意为止， /// 写在最后 DeepSeek Harness 目前还是开发者预览版有一些体验问题， 其实就是 GitHub 上打了 dsh-plugin 这个主题标签的项目 目前也有700多个插件可以使用如果你觉得上面官方插件页面复杂没有分类整理过， Workspace Write 可以修改工作目录里的文件超出范围会先问你， 实测过程 Agent 用 web_search 搜了 30 次还派了 2 个子代理并行深挖 找到了官方定价页 URL api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing，同样 2.5 亿 Token 消耗量GPT-5.6 Sol 按量计费约 186 美元约 1260 元人民币依然接近 DeepSeek 的十倍，「开源 一切皆插件」让 DeepSeek Harness 做到了 极致的开放 ， ② 执行一行命令 打开你电脑上的终端输入这行命令并执行 npx deepseek-ai/dsh web2、全部交给Ai Agent 如果你看不懂命令行直接把 “帮我安装 DeepSeek Harness https://www.deepseek.com/harness/” 这句话扔给你常用的 AI 工具让它帮你装也行， GitHub地址https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness 很多小伙伴可能有点懵Harness 到底是啥跟我平时用的 DeepSeek 网页版、workbuddy、codex这些有啥区别值不值得花时间装 这篇文章我从安装到实战手把手带你玩转 DeepSeek Harness， 评价 ⚠️ 部分通过， 皮肤类插件整活向 鲸鱼娘皮肤、Excel 表格风摸鱼神器、TUI 终端风格、2005 年中文网站广告风……因为 DSH 本质是跑在浏览器里的 Web 应用定制皮肤非常简单。
它会先扫一遍当前插件树告诉你哪些能力已经有插件占了坑、哪些还是空白然后直接开写， 一、DeepSeek Harness 是什么 先说一个核心公式这是理解它的关键。
Full Access 护栏全拆工作目录内外的文件都能改。
这里以workbuddy为例 稍等一会儿终端会输出一个网址通常是 :3080浏览器打开它就能进入 DeepSeek Harness 的 Web 界面，如果同样的用量按新价格算考虑到缓存命中实际花费也不会太高，开发完成后让我审批，热衷于分享一些好玩的实用的干货内容， 评价 优秀，模型、工具、技能、会话、沙箱、UI甚至 Agent 的运行循环本身 都是插件都可以拔掉换成别的， 七、 费用与性价比 大家猜猜前面几个任务跑下来花了多少钱 上面多个实战任务总花费不到 8 块钱 因为缓存命中率基本都在 99% 以上 不过要提醒大家DeepSeek 已经宣布 8 月 17 日起涨价涨了好几倍，但它的野心比这些工具更大——不只是一个 Agent而是一套 可配置、可重组的 Agent 运行环境 ，四种模式的本质区别就是**「当前会话加载了哪些工具插件」**， 实测过程 Agent 自主调用 Glob → Pwsh列目录→ Read连续读 6 个文件→ 给出分析， 到 DeepSeek 开放平台 https://platform.deepseek.com/api_keys 创建一个 API Key注意不要泄露把得到的 Key 复制粘贴过来就行。
别人一行 dsh plugin add 就能装你写的东西， DeepSeek V4 Pro 正式版刚上线万众瞩目的 DeepSeek Harness 紧接着开源， 3 填入 API Key 第一次使用时需要填入 DeepSeek 的 API Key。
API Key 输入成功后就可以成功进入Web UI 界面 四、 小白快速入门 进入 Web 界面后你会看到左边是对话历史中间是任务区可以选工作目录和运行模式，核心功能 1 . 实时监控当前会话的 token 消耗与估算费用从 trajectory 事件流读取 token 计数按模型单价换算金额 2 . 支持设置三档预警阈值默认 ¥1 / ¥5 / ¥20用户可自定义每到一个档位 - 在输入框上方弹出醒目的横幅提醒带颜色区分黄→橙→红 - 播放一声提示音可关闭 - 记录到本次会话的「消费时间线」里 3 . 侧边栏提供一个「消费仪表盘」面板展示 - 当前会话已花费大字 - 按模型拆分的费用占比饼图 - 最近 7 天的每日花费柱状图数据持久化到 localStorage - 当前小时的花费速率¥/h如果速率异常高则标红 4 . 每次新开对话时如果上一次会话花费超过 ¥5在对话顶部插一条温柔提醒「上次对话花了 ¥X今天预算还剩 ¥Y」 5 . 支持设置「每日总预算」超出后输入框变红边框 发送按钮上加确认气泡「已超出今日预算确定继续」技术要求- 注册为 dsh plugin声明 dsh.bundle manifest- UI 部分用 Web Components不依赖外部框架- 图表用纯 SVG 手绘不引入 Chart.js 等库- 配置项阈值、预算、开关放在 dsh 设置面板的独立分区- 消费历史持久化到 localStorage键名 dsh-cost-guard-*- 支持中英文双语先检查当前插件树确认没有同类插件冲突后再开始开发，右边是对话框左上角选择工作区域右下角选择模型和推理强度， 二、 一切皆插件 这是 DeepSeek Harness 最醒目的设计主张。
「模型看到的一切都有迹可循」名副其实按来源筛选 分叉不污染原会话可观测性是 dsh 最扎实的差异化能力，模型、工具、提示词、上下文和 UI 都能通过插件调整大家可以围绕自己的真实需求重新组装 Agent 的能力和工作方式，完整的 沙箱拦截 → 自诊断 → 提权 → 审批 链路，如果把 AI 模型比作一匹马Harness 就是那套马具让你能驾驭这匹马跑得更快、更稳、乖乖完成任务，写完自己运行测试add 三条、list、done 一条、再 list把每步输出展示给我，所以只能选择deepseek的大模型 我们可以到 设置 这里配置更多厂商的大模型 五、实战案例从补测试到开发浏览器插件 光说不练假把式， 评价 优秀，最牛的是可以在 Agent 运行过程中 随时更换插件还能保证运行状态不崩 ， 提示词 把单文件 todo.py 重构成标准 Python 包拆模块、加类型注解、补 pytest 测试、加 pyproject.toml， 实测过程 Agent 先出 重构计划 6 项 Todo 清单 目录结构设计 并行派 2 个子代理 一个写 todo_cli/ 包源码、一个写 pytest 测试 主 Agent 同时自己装 pytest、写 pyproject.toml、审查子代理产出 跑 pytest3 个非 tmp_path 用例先过tmp_path 用例被沙箱拦系统临时目录→ 提权 → 25/25 全部通过 pip install -e . 可编辑安装成功todo 命令入口可用 结果 磁盘实证 todo_cli/ __init__.py __main__.py cli.py commands.py models.py storage.py 6 模块tests/test_cli.py test_commands.py test_storage.py3 测试文件25 用例pyproject.toml README.md todo_cli.egg-info/ pip 安装产物原 todo.py 字节级保留 独立跑 python -m pytest -q → 25 passed in 1.10s 确认， retry with sandbox_permissions」→ 自动提权重试 → 触发人工审批 → 通过后继续。
V4 Pro 缓存命中价格涨了 12 倍高峰期输出价格来到了 27 元/百万 Token， Harness你可以理解成给大脑装上的「身体」， 依然是价格屠夫 ， 如果你对哪个地方不满意随时可以自己替换或者安装插件来扩展 不需要改框架源码 ，dsh 会把代码变更摊在你面前让你过目你说行才装， 也许用不了多久每个人手里的 AI 编程工具都长得不一样 因为每个人都可以根据自己的需求自由组装这是一件很酷的事情， ⚠️ 但即便涨价之后跟 Claude、GPT 比起来还是便宜很多，在电脑上建好一个工作目录然后让 DSH 打开它这就是你的 Agent 能操作的项目文件范围， nothing to delete.stderr退出码 1不崩溃✅ 边界处理完美 意外彩蛋 写 todos.json 时被沙箱拦截 → Agent 自诊断「sandbox file access denial， 补上了 DeepSeek 纯文本模型看不了图的短板 ， 实测过程 Agent 写出 todo.py → 主动跑 4 条命令验证 → 展示全部输出， AI 圈又炸了， 总结#案例测什么结果用时评价 1 仓库理解 文件检索 精确定位 ✅ 通过 13s / 3 步 优秀 2 编码 Shell 闭环 写码 自测 边界处理 ✅ 通过 29s 1m24s 优秀沙箱亮眼 3 计划与子代理 任务拆解 并行子代理 ✅ 通过 ~5 min 优秀 4 Web 检索 联网搜索 信息整合 ⚠️ 部分通过 16 min被手动停止 工具链缺陷不收敛 5 运行模式对比 标准 vs 极简 ⚠️ 标准通过 / 极简失败 8s / 39s 极简模式 Windows 不可用 6 Trajectory 可观测性 事件流 分叉 ✅ 通过 — 优秀招牌卖点名副其实 一句话结论 标准模式在 Windows 上表现强劲——编码、计划、子代理、可观测性四项都达到一线 Agent 水平主要短板在极简模式的 Windows 兼容性和 Web 研究的工具链无网页抓取， 案例 2编码 Shell 闭环 ✅ 目标 测文件编辑、命令执行、自我验证闭环， 这是最终生成的效果 觉得能用了一句「帮我发到 GitHub」AI 就把仓库建好、代码推上去、挂上 dsh-plugin 的 topic。
案例 1仓库理解能力 ✅ 目标 测 Agent 读代码、定位结构、精确到行号的能力， Harness 这个词原意就是「马具」，平时最常用，只是想让它看看代码选这个，追问加 delete 子命令并处理边界Agent 改完自测， 而且缓存命中的价格依然非常低， ModLens 视觉插件 把图片粘贴进去帮模型把图片解析成结构化文字信息包括 OCR 文本、页面布局、语义内容，你平时用的 Claude Code、Codex、WorkBuddy 这些工具本质都是 Harness要跟模型搭配起来用才行，模型、工具、技能、会话、沙箱、UI甚至 Agent 的运行循环本身都是插件 都可以拔掉换成别的 ， 帮我安装 https://github.com/anywhere-labs/deepseek-harness-desktop 这个插件 几个值得装的插件 dsh-at-file 装完后直接在输入框 就可以调用文件了很方便。
能联网、能派子代理、能定位权威来源但 缺网页抓取工具导致过度检索、无法收敛 ——这是当前工具链的明显缺陷， 来源https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing 获取日期 2026-08-16 案例 5运行模式对比 ⚠️ 目标 测标准 / 极简两种模式的差异， 六、 插件生态一切皆插件 这是 DeepSeek Harness 和 Codex、Claude Code 最大的区别，计划拆解 → 并行子代理 → 主线集成 → 测试验证全链路跑通是 dsh「一切皆插件」架构的集中体现， 使用前记得往账户里充点钱， 补充官方定价核实由测试者用 WebFetch 直接抓取官方文档 模型上下文输入缓存命中输入缓存未命中输出备注 deepseek-v4-flash 1M 0.02 元/M 1 元/M 2 元/M 现行价 deepseek-v4-pro 1M 0.025 元/M 3 元/M 6 元/M 现行价 2026-08-17 00:00 起改为 峰谷定价 空闲时段为高峰时段一半v4-flash 高峰输入 3.0 元、输出 9.0 元v4-pro 高峰输入 9.0 元、输出 27.0 元。
整个框架建立在 Cordis 微内核 之上，闭环自主、边界严谨沙箱机制是亮点， ③ 四种运行模式 这是 DeepSeek Harness 和其他 AI 工具最大的区别之一，同一任务统计工作区所有 .py 文件总行数和函数数量。
④ 模型切换 这里我默认填入的的是DeepSeek API Key 。