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传说中的万物皆插件——DeepSeek Harness 从0到1
又一个聊天机器人
一切皆插件
从0到1拆给你看
29个插件 · 4种模式 · 6元赠金实测清出7个G
DeepSeek 安全带
📦 4 部分 + 结论
👉 滑动
第 01 部分
它是什么
能拆的底座
第02部分
装起来
一条命令
第03部分
能干什么
插件·模式·技能
第04部分
真干一次活
清出7个G
部分 ///
写在最后
适合谁用
一切皆插件
它不是又一个聊天框，是一个能被你拆开的 Agent 底座
DeepSeek 最近放出了自己的 Agent 产品，名字很工程：DeepSeek 安全带，简称 dsh。
先说结论。这东西不是拿来聊天的，它是一个能被你拆开的 Agent 底座。喜欢的人会觉得这是未来，不适应的人会觉得它糙——两种评价我都理解。
至于我是怎么测它的——看到账户里躺着 6 元赠金，我就把这点权限交给它，让它证明一下自己。
结果它花了不到 3 块，顺手把我硬盘清了 7 个 G。
这篇分四段：它是什么、怎么装、能干什么，还有这 6 块钱它到底干成了什么。
01
部分
它到底是个什么东西
WHAT IS A HARNESS · 什么是 Harness
DeepSeek 官网上放了一条公式。
经纪人=模特+线束
模型是脑子，Harness 是手脚和工位。你用的 Codex、Claude Code、WorkBuddy，本质都是 Harness——光有模型没有 Harness，就是个纯空壳。
区别在封装方式。
过去这类产品，是以“软件”的形态交给你的：工具、技能系统、会话、沙箱、子 Agent、工作流，全封在壳里。你看不见，也改不了。普通人能自定义的，也就是 Skill 和 MCP。
DeepSeek Harness 把这些东西全部做成了插件。
真正的内核就一个，叫 Cordis。它只干一件事：插件的加载、卸载、依赖管理，别的什么都不管。配套论文的标题是《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》，讲的就是插件在时间和空间上的可组合性——一个插件卸下之后，它产生的副作用能不能完整撤销；它依赖的插件出现、消失、改变时，它能不能重新处理自己的依赖。
所以它叫 Harness，不叫 Code。做的不是产品，是基建。
打开之后长这样。
— 主界面：左边会话与工作区，中间对话与执行记录，底部运行状态
这行小字值得单独看一眼。
— 状态栏：193 tok/s · 缓存命中 99% · 上下文占用 21%
193 tok/s 是生成速度。缓存命中 99% 是关键——同一段对话里重复的上下文不用重算，所以它能连着跑一小时、翻几万个文件还不心疼。最后那个百分比是当前上下文占用。
中间那些“执行了命令并已读取图片”，是它的工具调用记录。它每动一次手，都留一条痕迹在对话里。
（虽然但是吧，我感觉就是可以干活的DeepSeek桌面App）
02
部分
从0到1：装起来
INSTALL · 两种装法
方式一：官网下载，开箱即用
打开 deepseek.com，首页搜索框下面第三个按钮就是「Harness 桌面端」。
— deepseek.com 首页，右下角的「Harness 桌面端」就是入口
也可以直接访问这个页面：deepseek.com/harness/
— 官方页面：一个「下载 macOS 版」按钮，右上角是 GitHub 入口
Windows 用户点按钮旁边那个下拉切换系统。这是官方页面上的原话。
「无论处理日常工作、编写代码，还是构建自己的 Harness，都可以从这里开始。DeepSeek Harness 面向全球开放测试并同步开源，以可自由组合的插件，拓展 Agent 能力。」
顺带说一句，官方把自己译成「深度搜索 马具」。Harness 直译就是马具——给模型套上，它才拉得动车。这个译法其实挺准的。
方式二：命令行
已经装了 Node.js 的话，一条命令也能起。
npx @deepseek-ai/dsh 网络
它会起在 http://127.0.0.1:3080，本机运行会自动帮你打开浏览器。加 --不开放 就只跑服务不开页面。
装好打开，它会先跟你打个招呼。这是它自己写的自我介绍。
— 首次打开的默认会话「认识 DeepSeek Harness」，昵称已打码
它给自己列了五件事：辅助日常工作（整理资料、分析表格、撰写文档、制作汇报）、写代码改仓库、查资料核对信息（要给出有来源的结论）、处理耗时任务（跑脚本、批量处理文件，后台执行随时看进度）、安装插件扩展能力。
注意左侧栏：除了会话和工作区，还有「插件」和「自动化任务」两个入口。下面那串会话名是它自带的示例项目，从做 PPT 到补报表列都有。
第一次运行会让你填 DeepSeek 的 API Key。
— 设置 · 账号与余额（账号信息已打码）
我开跑前赠金是 6 元。写这篇文章时，赠金余额是 ¥3.17。也就是说，后面那场实战加上这篇文章的排版，一共花掉不到 3 块钱。
模型这块它没把你锁死在 DeepSeek 上。
— 设置 · 模型：可接 DeepSeek 账号，也可添加其它模型提供商
除了 DeepSeek 账号，还能自己填提供方、Base URL、协议和模型列表。
还有一个必须说的：权限。底部输入框旁边有个下拉，跑批量文件操作我给的是完全权限——因为每一步都在本地、每一步都留了记录。不确定的时候用标准模式，重要操作它会先问你。
03
部分
能干什么
插件·模式·技能
插件
设置里的“内置插件”页，光这一个会话就装了 29 个，而且按 Agent 预设分组。
— 设置 · 内置插件：29 个会话插件
截图里字太小，我把它列了一遍。
— 内置插件清单（部分）
工具、技能、后台任务、目标管理，全在插件里。“能干什么”不是软件写死的，是你装了什么。
四种模式
— 设置 · Agent 预设：标准 / PTC / 极简 / 创造
官方给的原话是这样。
标准模式
处理代码、文件和资料，适合大多数任务。Agent 会按需使用检索、编辑和终端等工具。
PTC 模式
包含标准模式的所有能力，更适合批量调用工具，并对结果进行筛选、整理、去重、统计或汇总的任务。
极简模式
Agent 仅使用终端工具完成任务，适合测试和对比其基础表现。
创造模式
用对话定制 DSH——让 Agent 编写插件，添加新功能或界面；也能组合工具和提示词，创建自己的模式。
第一次用就无脑选标准模式。PTC 是给批量工具调用准备的，它官方描述里就有“去重”两个字，我这次清硬盘正好用上。最特别的是创造模式——它能让 Agent 改造自己。
技能
它还能直接调用你本机已有的技能库。我的 〜/.workbuddy/技能/ 里躺着 66 个技能，这次它自己挑了 2 个来用。
— 本次调用的 WorkBuddy 技能：66 个里用了 2 个
技能不是提示词模板，是带脚本和组件库的完整规范。这篇文章的行文规范和排版，就是它读完我两个技能文件之后产出的——所以视觉能和我过去发的文章保持一致。
04
部分
真干一次活
REAL TASK · 把硬盘清一遍
概念讲完，回到那 6 块钱。我给它派的活是：把这台 228G、只剩 15G 的 Mac 清一遍。
— 本次任务的实际运行界面
先盘点：88,305 个文件、30.0 GB，逐个算哈希。
再去重。这一步它差点出事。初筛出 14,986 组“疑似重复”，头尾哈希和文件大小都一样。它没有直接删，而是对每一组重新做了完整的 SHA-256。
— 去重流水线：14,986 组候选，8,919 组确认为真
结果是 8,919 组真的，5,057 组误报——两批文件头尾相同、中间不一样。36% 的误报率。
！如果它图省事 🕳
按初筛结果直接删，这 5,057 组里会有一批文件被误删。它选择多花 30 秒重新算一遍。
最终删掉 12,296 个文件。
— 清理前后磁盘占用对比
7.05 GiB 从磁盘上消失，丢掉的唯一文件是 0 个。
它还顺手做了个体检。我桌面上那份《线上课程清单表》改了 13 个版本，文件名自己招供——“时长修复前备份”“大纲首讲修复v2前备份”。它把每个版本的课程总数拉出来对比。
— 课程清单版本漂移：781 ↔ 1570 之间来回横跳
口径在 781 和 1570 之间来回横跳了三次，最新一版 989 门，还躺在一个叫“测试”的目录里。
这个发现跟清硬盘没关系，但对我来说比那 7 个 G 值钱。
///
最后的
写在最后
WHO IS IT FOR · 适合谁用
它现在还不适合所有人。官方自己标的是“开发者预览”，也明说了以后会出现破坏兼容性的变更。术语多、门槛不低，离开插件很多东西就是空的。
适合交给它
批量文件处理、跨多个文件的资料核对、需要写脚本才能做的数据体检、有明确验收标准的活。
别交给它
需要人类签字确认的、删了不可逆又没备份的、以及你自己都说不清要什么的任务。它执行得很果断，边界得你来划。
它的价值不在“能聊天”
在于每一个零件都能换
用不用得顺手是另一回事，但这个方向值得花一个下午摸一遍。
那 6 块钱花完了吗？没花完，还剩 ¥3.17。但它确实把活干完了。
你更想要哪种 Agent——开箱即用的成品，还是能自己拆装的底座？评论区聊聊。
📋
抄作业
COPY & PASTE · 四类场景话术
场景一：清理重复文件
扫描 ~/Documents 和 ~/Desktop 下的所有文件，找出内容完全相同的重复文件。
要求：
1. 先按文件大小分组初筛，再对每组做完整 SHA-256 校验，头尾哈希相同不算数
2. 保留策略优先主工作区，不允许出现"删 Desktop、留云盘/备份"的反向删除
3. 手工打包的交付包、交接包不要拆开
4. 先输出 dry-run 报告给我确认，确认后再执行
5. 每条删除都记录：删了谁、留了谁、哈希、大小
场景二：把一堆文档读成台账
把 ~/Desktop/合同/ 下所有 docx/pdf 读一遍，抽成一张台账：对方名称、
是法人还是个人、有没有写明价款、签署日期、委托标的。
解析不出来的文件单独列出来，不要猜、不要补。
场景三：数据体检，专找对不上的地方
这个目录里有 N 个版本的同一份表格。把每个版本的核心数据和统计口径拉出来对比，
找出总数对不上的、字段被改过的、命名和内容互相矛盾的地方。
每条结论都要有具体文件名和数字支撑。
场景四：让它按我的风格出稿
读 ~/.workbuddy/skills/小白的AI自习室助手/ 和 ~/.workbuddy/skills/gzh-design/，
按里面的规范把这份素材写成公众号成品，用摸鱼绿主题，
输出可以直接粘贴到公众号编辑器的 HTML。
这里是AI小白，持续研究AI，传播AI，AI一定是为人民服务的。
既然看到这里了，如果觉得有用，随手点个赞、在看、转发三连吧。
感谢您的阅读
