细拆DeepSeek Harness设计思路以及未来定位
原文摘录:今天想补上对DeepSeek Harness(DSH)的深度思考。先不聊它当下的实用性,我想从架构定位出发,聊聊它为什么在我眼中极具想象力,甚至不亚于Linux内核的诞生。DSH最大的颠覆在于“一切皆为插件化”。在智能体开发范式逐渐固化的今天,大多数产品在做“加法”来给产品堆砌功能,而DSH在 .
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原文摘录:今天想补上对DeepSeek Harness(DSH)的深度思考。先不聊它当下的实用性,我想从架构定位出发,聊聊它为什么在我眼中极具想象力,甚至不亚于Linux内核的诞生。DSH最大的颠覆在于“一切皆为插件化”。在智能体开发范式逐渐固化的今天,大多数产品在做“加法”来给产品堆砌功能,而DSH在 .
原文摘录:引言 在开发工作中,我们常常需要一堆散落的小工具:查 DNS、看端口、转 Base64、解 JWT、算哈希……每个都去装一个独立的命令行工具, .
原文摘录:同一个任务,要求 智能体搜索某个 API 的最新用法并写成摘要,可能跑出三条轨迹: search -> summarize search -> read -> summarize webfetch -> summarize 哪一条才算对?只要 智能体读取了权威来源 .
原文摘录:前言 系统提示词只有200 Token,GitHub狂揽8.6万Star,它凭什么成了Claude Code最强平替?最近这段时间,我的技术群几乎被同一个名字刷屏了——Pi。第一次听说Pi的时候,我以为又是什么新的AI编程工具。
原文摘录:com/lo2589/deepseek-harness-provider.git DeepSeek Harness 默认只接 DeepSeek 官方模型。装上这个插件之后,发送键旁边会多一个 +,点开就能可视化添加其他模型厂商——不用改任何配置文件,界面点几下就完事 .
原文摘录:就在昨天晚上(2026 年 8 月 13 日)DeepSeek 开源了自己的 Harness 框架: deepseek-ai/deepseek-harness,协议 MIT,当前是 developer preview。当晚我就把 DeepSeek Harness (以下都统称 dsh)跑起来了。
原文摘录:9B) 是 SOTA 级文档视觉语言模型 (VLM)。3% 精度刷新 OmniDocBench v1.6,文本、公式、表格识别全面领先,并在古籍、生僻字、印章、图表等多场景能力显著增强,支持以 Markdown 和 JSON 格式输出结构化结 .
原文摘录:真正让 智能体做成事的,是策略、交互、评测和 Harness 形成的运行闭环。> 导语 很多 AI 产品的第一版,都停在“把模型能力接进来”这一步。用户提出一个目标,智能体生成一份计划。Demo 往往很好看,因为模型足够聪明, .
原文摘录:面对层出不穷的AI工具与提示词,开发者常陷“工具焦虑”。GitHub AI专家Burke Holland提出:少即是多——聚焦一个成熟智能体 Harness(如Copilot),通过原型→规划→实现→评审的八步工作流,把AI用深、用透、用稳。
原文摘录:前几天逛技术社区时,看到一条挺有意思的帖子。Claude Pro 20刀,Cursor 20刀,ChatGPT Plus 20刀,再加上Gemini、Perplexity、v0这些乱七八糟的。他配了句话,「上班不但没挣钱,还倒贴」 .
原文摘录:我团队从今年3月开始全员切 Claude Code。md 里塞项目规范,顺手写几个 /deploy、/review 的 Custom Commands,日子过得去。前端同学用 Skill 封了一套「组件库使用规范」,后端同学用 .
原文摘录:本文以面试视角拆解千万级单表深分页痛点,点明传统 LIMIT 大偏移量会大量无效扫描。给出四类优化:游标分页(毫秒稳定性能,首选)、子查询延迟关联、覆盖索引回表、ES / 冷热分离降级;配套 MyBatis-Plus 通用工具类,含参数校验、SQL 超时防护等工程亮点。
原文摘录:事故现场 这次的背景是生产环境 Nacos 集群 3 个节点,其中一个节点因底层硬件问题需要重启。按理说,集群架构天然支持节点故障转移,但重启后大量服务开始报不健康告警,最终引发连锁反应——大面积服务重启。问题的本质是:Nacos 服务端的一次短暂抖动,怎么就传导成了客户端的雪崩?
原文摘录:我年初花了1个多月搭了一套 Harness 工程体系,团队每天都在跑。需求澄清、PRD、架构、feature 规格、接口设计、开发计划、开发执行、测试,每个环节都是一个 skill,串成一条完整的链。说实话,我对这套东西是有感情的,它真金白银地解决了规模化协作里的一致性和可追溯,10 个 specs .
原文摘录:NET 生产环境调试领域,使用 WinDbg 和 PerfView 进行基础的 Dump 分析只是入门。随着应用程序复杂度的增加——尤其是与非托管代码的互操作、async/await 模式和跨平台部署——开发人员需要更高级的技术来诊断和解决最具挑战性的问题。
原文摘录:Andrej Karpathy 这个人你可能听说过。他是 OpenAI 的创始成员之一,后来去了特斯拉当 AI 负责人,在 AI 圈子里算是大神级别的人物。这个文件不是什么复杂的技术文档,简单来说就是一份"跟 AI 助手打交道的使用说明书.
原文摘录:> 上一次它想替你把所有App都点了,结果被所有App合力踢了出去。7月17日晚间,晚点LatePost的一则消息让豆包手机再次回到聚光灯下:新一代豆包手机备货从此前的3万台提升到数十万台,但策略发生了根本性转变——AI不再直接操作头部应用。从3万台到数十万台,从"我来替你点"到" .
原文摘录:曾经,很多人都相信,AI会接手琐碎、重复、低价值的工作,让人类把时间留给思考、判断、创造和布局。但真正进入AI普及的当下,笔者越来越强烈地感受到:现实并没有按这个方向展开,反而出现了一种刺眼的价值倒挂。01 | 我们期待的未来,为什么被现实反转了 理想中的AI时代,是机器干苦力,人类做顶层。
原文摘录:JIT Hook 是一种巧妙的保护手段——在"最后一道门"(JIT 编译)拦截并替换 IL,绕过了所有静态分析工具。对于跨平台需求,建议使用方法体加密(第 06 篇)或代码虚拟化(第 05 篇)。
原文摘录:做了几个很小的随机工具后,我才发现小工具也不好做 我最近在做一个叫 WheelPage 的网站。里面没有什么复杂功能,主要就是几个在线随机工具:转盘、3D 骰子、抛硬币。一上来做这些东西的时候,我其实有点轻敌。转盘就是从几个选项里抽一个,骰子就是随机一个点数,硬币就是正面或者反面。