AI 开始自己排班：拆解 DeepSeek 的 Super-

上周三凌晨，群里讨论接口报错。第 47 分钟，有人发现修复分支建好了、复现脚本跑通了、PR 也挂出去等评审了。

提 PR 的不是人，是那个一直潜水看戏的 AI。它判断这事值得做，就默默干完了；没做成，就不出声。

DeepSeek Harness 团队开源了这套架构原型。我把它拉下来实测了一遍，发现最绝的根本不是模型变聪明了，而是它知道什么时候该闭嘴。

它把调度器直接塞进了系统里。底层拆成两层：Router 只管接活和分派，Worker 负责在旁边闷头干活。群消息来了先过代码粗筛，再让大模型判断要不要动。一旦某个任务建了 Worker，后续消息直接投喂过去，不再经过 Router。这样既省算力，又保证上下文不断。

更狠的是它的授权纪律。默认状态下它只观察不执行，得用数据证明自己判断准了，才被放权。而且它会在后台偷偷预研方案，有结果才交差，没结果就当没发生过。

不过这东西目前还是个原型。我跑测试套件时，1197 条里有 1 条稳定失败——刚好卡在飞书链路上。事件流坏了，面板却显示健康，根因是两个异步流在赛跑，故障信号被覆盖掉了。

另外还有几个坑：跨设备建目录会崩，启动硬依赖 tmux，端口被占也不会自动换。

但思路确实值得抄：别光想着怎么让它多干活，得先定好它什么时候该闭嘴。