零基础速通DeepSeek Harness，带你玩转赛博乐高

就等DeepSeek模型支持多模态了学不过来刚刚学会怎么用好 Codex现在又来了个DeepSeek Harness。过去几天我们已经介绍过它的插件、各种新玩法和新上线的多模态但还有一个最基础的问题没有解决DeepSeek Harness到底该怎么装又该怎么用这次我们从安装、第一次对话、装 Skill、玩插件一路到卸载带大家从零跑通DeepSeek Harness。用 WorkBuddy 安装 DeepSeek HarnessDSH 在某种程度上有点像龙虾没有完整的点击即安装的应用程序只有放在代码库里需要通过命令行安装的软件包。DeepSeek官方提供了两种方式一种是从源码安装获取完整项目源码并按照仓库说明完成安装。git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness对于熟悉 Git 和命令行的用户来说这套流程并不复杂但后面还要继续执行 pnpm install、构建项目等一系列操作。如果只是想先体验一下DeepSeek Harness的普通用户来说多少还是有些劝退。所以更简单的方法是直接通过 Node.js 快速启动。安装 Node.js 后只需要输入npx deepseek-ai/dsh web我们这一批从「龙虾时代」走过来的 AI 原生玩家电脑上一般都已经安装了 Node.js。在命令行输入 node -v、npm -v 检查一下是否安装好如果都没有直接从官网https://nodejs.org/en/download下载安装即可。正常来说输入快速体验的命令后我们在浏览器中打开http://127.0.0.1:3080该本地地址就能启动顺利启动DeepSeek Harness。如果还是启动失败不妨试试社区开发的第三方应用。不少开发者已经基于开源的DeepSeek Harness仓库独立开发了相关的应用可以像安装微信一样一键安装到本地电脑上。其中收藏比较多的是由 Anywhere Lab 开发的桌面端目前在 GitHub 上已经有 14000 个 Star算是目前关注度最高的第三方客户端之一。正常安装完成后其界面和官方的 WebUI 基本是保持一致不同的地方在于它新增了一个插件市场的入口我们可以直接在插件市场里找到有意思的插件并安装。更终极的方法如果你不想用第三方应用也不想自己捣鼓终端交给WorkBuddy或者 Codex。早在我们内测时安装方法就需要从自己的 GitHub 仓库里面部署对小白来说是完全不懂。我们就直接把项目链接发给 CodexCodex 会自动读取项目文档帮我们在命令行处理那些操作。同样的DeepSeek Harness我们也可以直接把 GitHub 的仓库链接丢给 Codexhttps://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness选择Codex 访问权限为全部访问等待它慢慢操作就能直接帮我们打开安装好的DeepSeek Harness。用WorkBuddy也可以就选「日常办公」工作空间可以任意指定一个本地的文件夹或者干脆不用指定。模型和思考强度不用太纠结安装任务本身并不复杂如果中途涉及较多环境排错再切高推理等级。然后直接发送「帮我把这个https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness项目部署到本地让我可以通过http://127.0.0.1:3080访问该服务。」很快Workbuddy 就帮我们安装好了最新版本的DeepSeek Harness后续有更新还可以继续和它对话让它帮忙更新。以前安装一个开源项目第一步是学会敲命令现在第一步可以是把 GitHub 链接丢给另一个 Agent。DeepSeek Harness自己还没有做到点击即用但 Codex、WorkBuddy这类本地电脑 Agent已经把它最劝退普通用户的命令行门槛直接抹掉了而后续更多的繁琐操作都可以甩手交给DeepSeek Harness处理。第一次对话怎么用多模态和所有的 Agent 一样工作区可以让我们指定某个文件夹在该项目内就能直接开启对话。举个例子点击对话框选择本地电脑上任意一个文件夹可以是新创建的也可以是包含了具体项目文件的选择之后我们就能给DeepSeek Harness下需求。一般来说模型可以选择DeepSeek-V4-Pro推理等级选择 Max虽然贵一点但是也能减少我们和 AI 拉扯的时间。DeepSeek Harness也会在理解我们需求之后将项目分成多个有进度可跟踪的任务以及使用目标模式来控制任务不偏离原需求。中途遇到需要我们做决策的部分或者需要授权的审批DeepSeek Harness都会弹出通知让我们选择。和一般的网页版生成不同DeepSeek Harness会持续调用工具来完善最终的交付就像这个《牛来》的游戏DeepSeek Harness生成的网页还是有一定的可玩性的。甚至还识别到了「半导体老祖」、「跳过小溪」、「父子相认」这些名场面。而简单的问答或是安装 Skills 现在都可以交给他例如我们从网上找了一个 PPT 的 Skillppt-master然后直接在对话框发送「帮我安装一下这个 Skillhttps://github.com/hugohe3/ppt-master/blob/main/skills/ppt-master/SKILL.md」安装完成之后直接说用这个 Skill 帮我做一份语文课 PPT内容是朱自清的《荷塘月色》。DeepSeek Harness会遵照 PPT Master Skill 的要求自动打开一个新的浏览器标签页要我确认设计方案。最后生成的效果也确实很不错。和其他 Agent 不一样的地方则是DeepSeek Harness新增的「轨迹」页面把调用了哪些工具助手的回复上下文注入以及 Token 的使用都清晰的呈现出来了。以及多种不同的运行模式处理不同的任务。基本的使用大概就是这样如果是从一个已有文件的本地文件夹我们也可以让DeepSeek Harness帮我们完成文件的整理。刚好DeepSeek Harness最近的更新加入了多模态的功能在 0820 的更新日志里写着「新增功能增强多模态支持度DeepSeek模型适配器支持配置启用原生图片请求/goal、/plan 等命令可接收图文输入 菜单支持引用文件和会话」但实际的情况是Harness 多模态了当前用的这个DeepSeek模型还没有。当DeepSeek Harness遇到整理的文件是图片时它依然会报错表示DeepSeek-V4-Pro 不是一个支持多模态的模型它无法读取图片内容。这次更新打通的是 Harness 的输入管线和模型适配层所以 DSH 已经能把图片送给支持视觉的模型V4-Pro 本身不接图片因此默认组合下依然看不了图。根据更新的仓库代码显示前一版本的DeepSeek Harness多模态支持处于较基础阶段。在多轮对话中如果发送了多张图片或单张图太大极易因为图片历史堆积Token 超限、API 格式不支持导致模型请求直接崩溃。更新之后的多模态不仅仅是聊天框/goal目标模式和 /plan计划模式这些底层命令也正式打通了图文输入并且能在 菜单里直接拖入/引用图片文件。但如果模型本身不支持「看图」即模型在DeepSeek官方适配器中被标记为 [text]就无法使用 DSH 的多模态能力。代码注释还解释了为什么拒绝工具结果会进入持久会话历史如果路由不支持图片会破坏续聊和分叉。创作第一个插件万物皆插件插件几乎是DeepSeek Harness最大的亮点如果不使用插件可能会觉得 DSH 也不过如此。在DeepSeek Harness官网给出的自定义插件案例就有创作 UI 插件开发贪吃蛇游戏插件以及自定义一个代码审查模式。我们可以直接在对话框输入「给当前界面加入一个鲸鱼的背景。」DSH 的插件能力就能让我们自定义整个用户界面。从 DSH 的思考轨迹可以看到它使用的是 Cordis 内核的能力即 Cordis 内核只负责插件的加载、卸载和依赖关系不承载 Agent 的具体能力。基于 Cordis 内核的服务模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI 等所有 Agent 能力均可以由插件提供再通过 Cordis 服务与事件彼此协作。前段时间「滑动变祖器」在社交媒体上被网友们疯狂转载。我们也把这个项目链接丢给 DSH告诉他当我们选择不同的思考深度时界面的 UI 要根据 Low、High、Max 做出对应的调整。提示词参考这个仓库https://github.com/Lichtspektrum/liang-intensity-calibrator把滑动变化的图片设置为UI 界面的背景然后当我们选择不同的思考深度时界面的 UI 要会根据 推理等级 做出对应的调整变化为不同的图片背景。类似皮肤的插件还可以在专门的皮肤市场找到更多的案例有深海女仆工坊、回到 2005 的广告门户网站、海洋皮肤、滑动变祖以及便签等 189 个皮肤插件。地址https://kingofsoysauce.github.io/dsh-skin-market/之前我们也分享了 DSH 好玩的插件也有网友自发整理了各类插件不过目前主流的玩法还是集中在可视化的 UI、不同任务类型的 Agent 编排、以及处理记忆、连接不同第三方服务的 MCP 等。如果看到有意思的插件安装也很简单除了在终端输入类似的命令 dsh plugin --profile web add github:csyangwen/dsh-memory-evolve我们甚至可以直接跟DeepSeek Harness对话就行。安装的记忆插件让对话框上方从对话和轨迹变成了包含技能、待办等多项内容的界面或许有意思的插件还得自己去对话框一轮一轮测试记得切换到创造模式效果或许会更好。一键卸载卸载和安装一样直接告诉WorkBuddy/Codex 也可以一句话「帮我卸载电脑上的DeepSeek Harness。」如果是通过npx deepseek-ai/dsh web 快速体验DeepSeek Harness并没有作为一个全局应用安装到电脑里。关闭运行它的终端或者结束对应的进程服务也就停止了不需要再额外执行 npm uninstall。如果此前是从 GitHub 克隆源码运行则停止服务后再删除本地的 deepseek-harness 项目文件夹即可。至于第三方桌面客户端就和普通应用一样直接从系统中卸载。提示词帮我在桌面制作一个deepseek harness本地桌面启动器有一键打开和一键卸载的功能而DeepSeek Harness留下的会话、配置和凭据也不准备保留的话还可以继续删除 ~/.dsh 目录。到这里从安装、第一次任务、装 Skill、折腾插件再到最后卸载DeepSeek Harness基本就算跑过一遍了。DSH 说 15s 之后会重启它自己还在输出时间到了就重启完重启之后成功安装了工作区目录树的插件回头想想这套流程里最有意思的变化可能还发生在DeepSeek Harness之外我们可以让 Agent 帮忙安装 Harness再让 Harness 给自己安装插件。以后折腾一个新的 AI 工具需要记住的命令可能会越来越少需要说清楚的只剩下一件事——我们到底想让 AI 做什么。原文链接零基础速通DeepSeek Harness带你玩转赛博乐高-36氪