DeepSeek Harness 终于正式发布了，并且同步开源了源代码。之所以说“终于”，是因为我已经内测了近半个月，现在终于能和大家分享了。这段时间里，为了测试这款工具，我几乎将手头的所有 Vibe Coding 项目都从 Codex 迁移到了 DeepSeek Harness（是的，Logo 黑化了）。经过深度体验和对官方仓库的反复钻研，我最大的感受是：这简直是为“自进化”和“DIY”量身打造的极致工具。
在产品体验方面，DeepSeek Harness 的潜力远不止于此。事实上，无论是模型、工具、策略、存储还是上下文管理，DSH 的所有组件都是可插拔的积木。这意味着，如果你有需求，完全可以自己动手改造，或者针对特定场景定制运行环境。目前，官方已内置了一百多个插件，后续社区也会提供更多。
**安装与界面**
官方提供了两种安装方式：快速体验，适合已安装 Node.js 的环境，使用 npx 命令即可启动 Web UI；源码安装，则是获取完整项目代码并按说明部署。其实可以更简单，直接把仓库链接丢给 AI，让它帮你搞定。但目前没有 Electron APP，启动服务后需通过浏览器访问。界面与 DeepSeek 网页版高度相似，但对话列表变成了本地项目管理列表。
**核心功能与预设**
使用上与主流 Agent 有所不同，开启会话前需选择工作目录和 Agent 预设。DSH 提供了四类预设：标准模式（全功能编码 Agent）、PTC 模式（支持 TypeScript SDK）、极简模式（仅保留基础工具用于基准测试）和创造模式（用于实验和自定义预设）。
此外，DSH 还有一个非常贴心的功能叫“轨迹”，能像回放视频一样监控 Agent 的内部操作，让你清楚看到模型在哪个环节出错、烧了多少钱。仓库内置了专为开发设计的 Skill，例如代码审查、代码简化建议、文档标准等。虽然我日常用得不多，但发现 DSH 有个很贴心的设计：即便不开启计划模式，面对模糊指令，黑鲸也会主动提问或给出建议选项，这比 Codex 强多了。
屏幕下方设有详细的 Token 消耗统计表，方便监控缓存命中率，避免“信用卡刷爆”。实测缓存命中率极高，大多在 99% 左右。
**性能对比**
对比测试显示，DSH 在长程任务上表现优异。以“猪八戒 3D 白模”为例，DSH 耗时 20 分钟直接生成，而 Codex 仅 6 分钟就“自信”交付了一个离谱的结果。DSH 更倾向于在任务开始前就规划好步骤，减少返工，哪怕耗时更长。
**架构解析：Cordis 与“安卓”哲学**
最后聊聊架构。DSH 的核心是“Cordis”，可以理解为程序员写代码时的“乐高底板”。它采用“一切皆插件”的架构，将整体拆解为独立模块。这与 Codex 的“iPhone”式封闭架构（Rust 单体核心，外部挂件）截然不同。DSH 像是 Agent 时代的安卓，开放、可复用、可组合。任何人都可以通过 Cordis 协议构建插件，就像《我的世界》安装模组一样。
DeepSeek 正在下一盘大棋。通过允许模型在任务中自行编写插件并安装，结合庞大的用户生态，未来或许能从海量实例中筛选出优质插件，实现真正的“自进化”。对于普通用户，目前可能看不出太大差异，但对于极客开发者，这无疑是探索智能上限的绝佳平台。