这一周可太热闹了，DeepSeek 来了一波王炸级别的更新。
DeepSeek V4 Pro 正式版上线，还发布了期待已久的 DeepSeek Harness，依然是开源的！
DeepSeek Harness 开源短短 2 天，现在已拿下近 100k 个 Star。非常猛，照这个增速下去，说不定真有机会超过 OpenClaw 的 Star 数，哈哈。
Harness 这个词听起来可能有点陌生。简单来说，模型是大脑，Harness 就是模型的身体。所谓的 Agent，可以先粗略理解成「LLM + Harness」。
以前我们用 DeepSeek 模型，大多是把它接入其他 Agent。这次 DeepSeek 自己下场，做了一套给自家模型用的 Agent 框架。
而且 DeepSeek Harness 的设计理念也非常酷，就五个字，一切皆插件。
怎么理解「一切皆插件」呢？DeepSeek Harness 里的模型、工具、策略、存储、沙箱、上下文管理和 UI 等能力，都像积木一样可以拆装。这套架构设计得很牛逼，自由度确实很高。
在 DeepSeek Harness 内测期间，已经有开发者做出了很多有意思的页面插件。
比如二次元风格。
还有这样的 TUI。
甚至还有这种复古门户网页风，脑子里「是兄弟就来砍我」那句话又闪回了。
从我看到的设置页来说，目前社区插件已经很多了，往下滑都滑不完。
这些换皮肤，只是插件最表层的玩法。dsh 的插件还能更换系统提示词、注册新工具、接入 Skills、管理上下文，甚至改掉 Agent 的执行方式。简单来说，连 dsh 自己都可以重新组装。
说了这么多，我们来实战一把 DeepSeek Harness。下面我把它简称为 dsh。
────怎么使用 DeepSeek Harness？────
能让 AI 动手的就让 AI 动手，我们要成为 AI Native。直接打开你常用的 Agent，把下面这句话发给它就行了。
我这次大概花了 5 分钟就安装好了。安装完之后，执行下面这条命令。
然后浏览器会直接打开这样一个网页。
我一开始有点懵逼。我以为 dsh 会像 Claude Code 这种 CLI Coding Agent，又或者像 Codex 这种桌面 Agent，没想到它打开的却是 Web UI。好家伙，DeepSeek 又创新了一波。
接下来，去 DeepSeek 官方 API 平台创建一个 API Key。
把 Key 复制到 dsh 的网页里。
填好 API Key，dsh 就可以正常使用了。
对了，使用前记得先往 DeepSeek 账户里充点钱，调用模型消耗的 Token 是需要计费的。
────DeepSeek Harness 有什么功能？────
第一次打开 DeepSeek Harness，我先看了两个地方。左边是大家很熟悉的对话历史，中间是任务区，可以选工作目录和运行模式。
dsh 必须先选择一个工作文件夹，才能进行对话。先在电脑上建好一个工作目录，再让 dsh 打开它。
接下来就可以正常对话，发起任务了。
对话框右下角可以选择 DeepSeek 模型和推理等级。目前我在页面上看到的默认选项有 DeepSeek V4 Pro 和 DeepSeek V4 Flash。
对话框的左下角也可以对工作目录进行权限控制。
这三种权限，决定了 dsh 到底能不能动你的文件。
权限搞清楚后，再来看模式。dsh 这里不只有模型选项，还多了一组运行模式。
这些模式是什么呢？其实不用被名字吓到，四种模式的区别没那么复杂。
如果你要配置插件，可以去设置页面里找。目前官方内置插件已经有 100 多个，后续数量还会继续增加。
到这里，dsh 的页面和基本功能就讲完了。
接下来，直接实测一波。这次我主要想看看，同一条提示词分别交给 dsh + DeepSeek V4 Pro 和 Codex + GPT-5.6 Sol，谁做出来的效果更好？
不要问我为什么不顺手测一下 Claude Fable 5？因为我的 Claude 前两周被封了（落泪 T T）。
────DeepSeek Harness 实测────
01｜八足蜘蛛运动动画
先看第一个实测，做一个八足蜘蛛行走的轨迹动画页面。这一次的提示词还挺长。
dsh + DeepSeek V4 Pro(Max) 跑了 15 分钟把任务做完了。任务结束后，dsh 也会把本次任务的 Token 消耗和缓存命中等信息列出来。
还有一个设计我很喜欢，dsh 会展示本次任务的完整轨迹，可以回看它是怎么一步步干活的。这对想学习 Agent 执行过程的同学很有帮助，有点像浏览器开发者工具里的请求追踪。
而且它记录的不只是最后的聊天内容。模型收到了什么提示词、调用了哪些工具、改了什么文件、怎么压缩上下文，这些过程都会留在任务轨迹里。所以哪一步出错了、Token 花在了哪里，基本都能顺着轨迹往回找。
但是没想到，我一打开网页就懵了，蜘蛛呢？这不是翻车了吗……
我把相同的提示词丢给 Codex + GPT-5.6 Sol，不到 10 分钟就完成了，而且是一次直出。蜘蛛走路的轨迹很稳，腿部动作也比较自然。
▲ 【Codex + GPT-5.6 Sol：八足蜘蛛运动效果】
然后我让 dsh 排查一下，为什么网页没有显示蜘蛛。
DeepSeek 的任务规划做得很好，它知道应该先去浏览器截图，看看页面的真实情况。但从这次任务的反馈看，DeepSeek V4 Pro 没法直接读图，所以它又绕了一弯，尝试用 PNG 解码器分析图片像素。
dsh 排查问题的过程中，我本想再开一个新会话做其他测试，结果又发现一个体验很不好的地方。
当有一个任务正在执行时，我想开一个新会话，结果怎么点都没反应，新工作区也打不开。我当时还不知道这是 Bug，还是自己的使用姿势不太对……
我苦等了快 30 分钟，还是没有出结果……
等到 30 分钟后，我实在没耐心了，就刷新网页看看。结果你告诉我，dsh 很可能早就已经停止运行了？那我前面的等待了个寂寞？
最让人迷惑的是，当时任务的执行时间还在一直增加。看起来任务还在跑，实际却已经没有结果了。不刷新网页，根本发现不了这个问题。
到这里我才恍然大悟。前面无法打开新会话和新建工作区时，dsh 大概就已经出问题了，只是页面没有及时告诉我。这一点真的很无奈。
不过 dsh 目前还在内测，出现问题也不意外。这种状态不同步的问题，希望后续能尽快修复。
测试还得继续。我回到终端，再次执行「dsh web」，重新启动 dsh 网页。
继续排查蜘蛛没有显示出来的问题。
从这次任务的表现看，DeepSeek V4 Pro 处理这类需要看图的网页问题时，确实会比较吃力。这一轮排查足足花了 35 分钟。
下面就是 dsh + DeepSeek V4 Pro（Max）修复后的效果。蜘蛛行走的姿势挺稳，只是身形稍微小了一些。
▲ 【dsh + DS V4 Pro（Max）：八足蜘蛛运动效果】
然后我又开了一个新窗口，把 DeepSeek V4 Pro 的推理等级从 Max 降到 High，再跑一次相同任务。
这一次跑了 17 分钟，一次就生成成功了。八足蜘蛛已经可以正常行走，不过几条蜘蛛腿看起来有点黏在一起。
▲ 【dsh + DS V4 Pro（High）：八足蜘蛛运动效果】
然后我又测了 dsh + DeepSeek V4 Flash（High）。这一版也是一次生成成功，只不过蜘蛛的腿明显更短。
▲ 【dsh + DS V4 Flash（High）：八足蜘蛛运动效果】
最后我录了一个更完整的对比视频。左上角是 GPT-5.6 Sol，左下角是 DeepSeek V4 Flash，右边上下两个都是 DeepSeek V4 Pro。大家可以重点看蜘蛛腿的步态和身体的稳定性。
严格来说，这一轮还是 GPT-5.6 Sol 的效果更好。不到 10 分钟就一次直出，走路的运动规律也更自然。
DeepSeek 在腿部细节上稍微差一点，但整体差距并没有大到离谱，至少没有出现蜘蛛腿飘起来的诡异感。
02｜3D体素风足球动画
第二个任务是 3D 体素风足球动画，我给 dsh 发了一小段提示词。
先看 dsh + DeepSeek V4 Pro 这一版，重点看带球和射门之间的动作有没有断掉。
▲ 【dsh + DS V4 Pro：3D 体素风足球动画】从带球过人到最后射门，整段动作基本是连起来的，非常丝滑。
再看 Codex + GPT-5.6 Sol 这一版。
GPT 这一版的画面更清晰，不过运动逻辑出了一个很明显的问题。第二名红方球员还没有和对方发生碰撞，就毫无征兆地自己倒地了。
▲ 【Codex + GPT-5.6 Sol：球员无碰撞倒地的画面】
这一轮如果只看动作连贯性，我会投 DeepSeek 一票。GPT 赢在画面清晰度，但那次毫无征兆的倒地太出戏了。
03｜3D魔方
3D 魔方的提示词就比较简单，只有这么一段。
Codex + GPT-5.6 Sol（极高）跑了 11 分钟就做完了，中间没有任何修改，打开就能玩。我可以随意打乱魔方，然后点击自动复原，页面也会完整展示复原的动作过程。
dsh + DeepSeek V4 Pro（Max）跑了一小时才做好。从任务轨迹看，期间跑了 500 轮测试，所以耗时比较长。
我打开 dsh 做出来的页面，第一眼就觉得很酷。启动时，一个个方块会慢慢组合成完整魔方，3D 魔方的外观也很接近现实。
▲ 【dsh + DS V4 Pro（Max）：3D 魔方启动效果】
还有一点很不错，可以直接用鼠标拖动魔方旋转，感觉真的像在玩魔方。
▲ 【dsh + DS V4 Pro（Max）：鼠标拖动魔方】
GPT-5.6 Sol 这一版无法直接用鼠标拖动魔方，只能通过右侧操作台控制旋转。
▲ 【Codex + GPT-5.6 Sol：3D 魔方操作界面】
至于自动复原，DeepSeek 这一版也能把混乱状态的魔方自动回滚到默认状态，完成的不错。
GPT 这一版的自动复原也符合提示词要求。
▲ 【Codex + GPT-5.6 Sol：3D 魔方自动复原效果】
这一轮两边完成得都不错。GPT 胜在快，11 分钟就一次做成。DeepSeek 虽然耗时更长，却多做了可以直接用鼠标拖动魔方的交互，这一点 GPT 没有实现。
04｜跳一跳小游戏
第四个任务是跳一跳小游戏，我只给 dsh + DeepSeek V4 Pro 写了一条很短的提示词。
跑了 30 分钟，页面总算做出来了。我先自己玩一局。
没控制好，只拿了 2 分。搞错了，再来！
难度确实还蛮高的，但我玩下来没有遇到明显 Bug，核心玩法也还原出来了。
Codex + GPT-5.6 Sol 只用了 8 分钟，但它把游戏做成了横版。游戏可以正常玩，我也没遇到明显 Bug。
这一轮 Codex 赢在速度，DeepSeek 则赢在还原度。如果按提示词想要的原版风格来判断，我会选 DeepSeek 这一版。
05｜滑动变阻器
最近刷短视频，我看到一个很好玩的项目叫「滑动变阻器」，用来展示梁圣的变化过程。
因为 DeepSeek 没有生图能力，我就想让它通过 ASCII 字符，做出滑动变阻器里的不同画面。
先看 DeepSeek 这一版的效果。
你们别笑，就问你精髓是不是实现出来了。别忘了，DeepSeek 是瞎子模型，没有能力读图的，能做成这样已经不容易。
dsh 在执行任务的过程中，确实尝试把网页图片抓下来直接读取，但任务轨迹里显示这一步报错了。
不过它没有完全放弃，又换了一条路，尝试把图片转成文本再分析。从任务轨迹看，这次不算纯靠想象，它在借助工具绕过视觉限制。
同样的提示词，我再发给具备视觉能力的 GPT-5.6 Sol，出来的效果是这样的。
这一版和原图确实很像。但 GPT-5.6 Sol 是「长眼睛」的，可以直接看图，所以用 ASCII 字符复刻原图对它来说，多少有点降维打击了。
这一轮 GPT 的复刻效果更好，DeepSeek 只是输在了自己不是多模态模型。
────价格怎么样？────
上面这些案例全部跑完，DeepSeek 模型一共消耗了 2.5 亿 Token。按我测试时还没涨价的价格来算，总成本差不多是 20 元，也就一杯奶茶钱。
就这价格，夸一声「梁圣」不过分吧？
我这几次跑下来，缓存命中率基本都在 95% 以上。
不过上面这个成本是按涨价前的价格算的。如果换成新价格表，考虑到高峰时段的缓存输入价格涨了十二倍，空闲时段涨了六倍，同样的用量估计要上百元了。直接从一杯奶茶的钱，变成下餐馆的钱。
看到这个涨幅，你是不是已经想把滑动变阻器往左拉，直接滑成「梁子」了？
别着急滑，但是即使涨价之后，DeepSeek 依然便宜得有点离谱。
如果把同样的2.5亿token消耗量来算，换成 GPT-5.6 Sol API 按量计费，账单大约是 186 美元，折合人民币约1260元，依然接近 DeepSeek 的十倍。
所以，依然是梁圣！
────写在最后────
最后聊聊 DeepSeek Harness 的体验。
如果你是开发者，你肯定会很喜欢Deep SeekHarness的设计，首先是一切皆插件的设计理念，造就了你可以自由定制化dsh。
还有就是任务的执行过程明细都列的很清楚，还想看的更清楚，还可以去「轨迹」里回看任务完整的执行过程，非常适合帮助你理解任务的执行逻辑和工具调用顺序。
但 dsh 的风格天生偏向开发者，这也决定了它可能不适合普通人，比如你想拿它处理办公事务，大概率会用不习惯，那些硬核设置和功能，看不懂也用不来，而且目前也缺少那种一键安装的 Skill 市场。
还有不知道你们有没有这样的体验，dsh 是 Web 页面，浏览器里开了一堆 Tab，想切回 dsh 的工作页时，翻了半天都找不到是哪个，真的很痛苦。
到后面体验久了之后，我突然才悟到了！
我根本不用费劲去找那个页面，直接新开一个 Tab，输入「http://127.0.0.1:3080/」就能直达 dsh 工作页，任务记录一条都不会丢。，那些任务记录都不会丢失的。
对了，还有一个更容易踩的坑！！
如果发现 dsh 卡在某个任务上很久，先别傻等。最好打开终端看一眼，确认 dsh web 到底还在不在运行，我实测的时候就踩过这个坑。
你看，我明明已经把 dsh web 进程关掉了，但页面里的「Deep diving」还在继续计时，看起来就像 DeepSeek 还在后台疯狂思考，极具迷惑性。
也就是说，你看到页面上的时间一直增加，不一定代表任务还活着，这个体验就挺割裂的。
不过吐槽归吐槽，我对 DeepSeek Harness 还是挺看好的。
DeepSeek Harness 最有价值的地方，是给社区留下了很大的改造空间，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。
等社区生态愈发疯狂，我都不敢想后面的 DeepSeek Harness 会有多恐怖。
这头黑鲸才刚刚下水，真正的故事可能才刚开始，共同见证。
END
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