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DeepSeek Harness 实践指南（200页）

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计算机与网络安全
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2026年11月6日 07:57
山东

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《DeepSeek Harness 实践指南》（200页）不是一份只讲“怎么向模型提问”的文档，而是一本讲“怎样让 AI 把一件事真正做完、留下可检查的产物、并把经验复用下去”的实践指南。指南围绕 dsh（DeepSeek Harness） 展开：它是一个本地运行、插件化、可观察、可介入的 Agent Harness。

适合谁读，读完得到什么

对普通用户，这份指南提供了从安装 dsh 开始的完整路径：接模型、建工作区、做调研、处理办公文件、接飞书、做设计、做短剧、求职、投研、代码审查。读者不需要先懂 Agent 架构，可以照着案例做，并逐步养成“看轨迹、看产物、看依据”的习惯。

对开发者，这份指南给出了 dsh 的扩展地图：Skill 怎么写、MCP 怎么接、插件怎么装、自定义工具怎么注册、Cordis 的 Plugin/Fiber/Service/Event/Effect 怎样协作、配置树和工具流水线怎样运行。

全书最终传递的并不是“AI 什么都能自动完成”，而是一种更稳妥的工作方式：

让 AI 承担更多执行，但把目标、权限、证据和验收留在人可以观察和控制的范围内。

指南定位：从“聊天回答”走向“任务交付”

指南一开始就区分了“聊天模型”和“Agent Harness”。

模型擅长理解要求、推理和生成内容，但它每次只处理系统交给它的消息、说明和工具。
Harness负责组织上下文、接入工具、读写文件、记录会话、执行工具调用，并把结果写回会话，让模型能够继续判断下一步。
Agent则是在同一个目标下反复判断、调用工具、根据结果修正路线的执行单元。

指南强调：模型说“我完成了”只是一条消息，不等于任务完成。真正可验收的完成，应当有文件、引用、执行轨迹、工具结果和可复核依据。dsh 的价值就在于把这些过程放在明处：用户可以看它调用过什么工具、文件写到了哪里、哪一步失败、失败后怎样继续、换一个会话还能不能复用经验。

指南分为三大部分：

玩转 dsh：认识概念、安装配置、完成调研、办公、协作、设计、短剧、求职、投研、代码审查等真实任务。
扩展 dsh：用 Skill、MCP、社区插件和自定义插件扩展能力，并观察 Agent 通过评测改进 Skill 的自进化过程。
拆解 dsh：进入 Harness 与 Cordis 的内部，理解消息、会话、工具调用、上下文管理和插件装配机制。

第一部分：玩转 dsh——先会用，再让任务落地

第1章：让 Agent“活”起来

这一章建立全书的概念基础。

一份深度调研任务并不是“生成一篇文章”这么简单，它包含问题界定、调研计划、搜索资料、来源核验、报告交付等环节。
模型负责局部判断，Harness 负责把上下文、工具、文件和执行结果接起来。
“活起来”不是软件有意识，而是模型处在一个持续变化的工作环境里：能看到行动结果，能根据结果修正路线，能把阶段性成果交给下一步。
Harness 会把工具结果写回会话，成功和失败都成为下一步判断的输入。
长任务需要会话之外的落脚处：工作区保存材料、代码和草稿，会话日志记录消息、工具调用与结果。
人仍然承担关键责任：设定目标、授权敏感操作、验收来源和结果。

这一章还引出了 dsh 的核心设计：一切皆插件。模型适配器、工具注册表、会话日志、沙箱和 Agent Loop 都通过插件进入 Cordis 运行时。插件化不仅是“能装”，还要能完整卸载、清理资源、处理依赖变化。插件化和安全不能混为一谈：组件容易替换，不代表它不会越权访问文件或把数据发往外部。

第2章：初识 dsh

这一章是入门操作：

准备 Node.js 环境；
用 npx 启动 dsh Web；
在设置中接入 DeepSeek 模型 API；
选择工作区，完成第一次调用；
让 dsh 创建一个 about-dsh.md 文件；
通过“产物”检查文件，通过“轨迹”查看执行过程。

核心不是安装步骤本身，而是建立检查习惯：回复、产物、轨迹三者要对应。如果文件内容与回复不一致，或者工具调用失败，可以沿轨迹定位异常步骤。

第3章：定制自己的 dsh

这一章讲三种定制方式及其生命周期差异：

agent preset：创建“技术编辑”助手，保存在用户配置目录中，重启后保留，重装 profile 依赖也不受影响。
直接修改已安装 bundle：适合快速试验主题，但改动混在依赖产物中，重装或升级后可能被覆盖。
本地插件：把验证过的主题代码保存为独立插件，加入 Web profile 的依赖和 Cordis 组装配置，重启后自动加载，更适合长期维护。

这一章的关键结论是：同样是“界面变了”，配置来源不同，生命周期完全不同。临时实验和长期能力要分开管理。

第4章：完成一次调研

这是指南很典型的“过程可核验”案例。调研问题是：一家约200人的中国软件公司，是否应在未来12个月内为研发团队引入 AI 代码助手？

流程分为五步：

创建调研项目，写清研究目标、已知情况、备选方案和待确认问题；
拆成“效果与成本”“产品与技术适配”“安全与落地”三个并行方向；
启动三个子代理并行调研，各自写入不同文件；
主会话核验材料，抽查来源、发布日期、样本和数据口径，写入核验记录；
根据核验结果重写决策报告，比较“暂不引入”“有限试点”“全面推广”三种选择。

这一章强调：

公开资料无法知道公司内部研发人数、预算、缺陷率等，必须标记“待确认”，不能由模型补造；
子代理要限定来源数量、停止条件和文件分工，避免无限扩大搜索或互相覆盖；
核验要区分“错误”“适用范围有限”“需要内部试点验证”；
最终报告要保留不确定信息、反面材料和口径修正。

第5章：日常办公

这一章用“产品发布会费用复盘”串联 Excel、Word、PPT 和 PDF：

用 Excel Skill 整理费用表，保留原始文件，统一日期和类别，删除重复记录，保留负数记录，标出异常；
用 Word Skill 生成费用复盘报告，金额以 Excel 为准，不补造数据；
配置视觉能力后，用 PPT Skill 生成演示文稿，并通过视觉模型检查文字溢出、重叠、对齐和风格；
用视觉能力批量读取扫描 PDF，检查重复文件、缺页、旋转、识别困难和凭证缺失。

其中一个重要细节是：PDF 页面旋转属性为 0°，不代表扫描画面方向正常。dsh 首次判断错误后，通过视觉复核和 OCR 文本框方向修正了结论。这说明 Agent 的结果需要核对，工具结果也要回到原始材料验证。

第6章：飞书数字秘书

这一章把 dsh 接入飞书，形成“读取文档—生成行动清单—创建任务和日程—汇总进展—发起审批”的闭环。

它需要两条连接：

dsh-lark 插件：接收飞书消息并把回答发回会话；
飞书官方 CLI：读写文档、创建任务和日程、发送消息、发起审批。

这一章的重点是权限和操作边界：应用要发布后权限才生效；执行任务前检查是否已有同名任务或相同日程；审批要读取定义并检查必填项；发送消息要真正发送，而不是只给草稿。

第7章：设计活动海报

这一章介绍 Design 插件。设计项目被保存为工作区中的实际文件，包括清单、主题令牌、页面和设计简报。修改方式有两种：

在会话中提出整体风格和文案调整；
用 Edit 直接点选画布元素，精调字号、颜色、字体、间距等。

最终可以导出 PNG 或 PDF。核心思想是：设计结果不是黑箱图片，而是可继续编辑的文件项目。

第8章：制作短剧

这一章用 drama-skills 完成短剧《纸箱小屋》：

初始化项目，记录制作形态、视觉方向和集长目标；
写剧本，生成单集卡、因果节拍、分场结构和校验结果；
拆解人物、场景、道具和连续性台账；
拆分镜，固定景别、机位、关键帧和光线变化；
生成英文视频提示词，包含起点状态、分段动作、摄影机、光线、声音和终点状态；
通过确认码机制进入视频生产，逐镜生成后无损拼接。

这一章特别强调：提示词编写与视频生产分开，确认码与任务绑定，密钥不进入项目文件；字幕在后期叠加，不进入生成帧，避免模型生成乱码文字。

第9章：帮你找工作

这一章把求职过程拆成能力盘点、岗位调研、差距分析、简历优化和模拟面试。

关键做法：

先列材料清单，再读取兼职笔记和补充信息；
能力档案要分清个人工作、账号数据和团队成果；
岗位调研用多个子 Agent 分头收集可核验 JD，保留来源、日期和样本状态；
差距表只从样本 JD 统计高频要求，不能把专项岗位要求写成普遍门槛；
简历先修正事实，再换排版；不能把兼职写成实习，不能把团队增长写成个人增长；
模拟面试一次只问一题并追问，暴露简历中“素材由我完成”“流程更顺”等模糊表述，最后写入面试复盘。

这一章的核心是“事实边界”：简历可以优化表达，但不能越过证据。

第10章：市场投研助手

这一章构建 A 股投研助手：

先确定用哪些指数代表 A 股整体走势，再获取历史日线；
处理依赖和接口故障，统一数据字段，核对日期和数值异常；
把“20日均线上穿60日均线为向上信号”变成明确规则：均线类型、窗口、等号处理、检验区间都要写清楚；
生成信号清单和走势图；
用历史数据回测，统计净值、上涨段占比、最大回撤；
制作日报，并守住数据边界：盘中数据不能写成收盘数据，不能写入日线文件；
最后延伸到个股对比报告，区分事实、规则状态、短期推断和判断改变条件。

这一章反复提醒：回测有样本、参数和口径限制，历史结果不能外推到未来，报告不构成投资建议。

第11章：OPC 代码审查团队

这一章用 dsh 和 AgentTeams 审查一个开源仓库两周内 95 个提交、771 个文件的变化。

做法是：

固定时间范围、基线提交和截止提交；
创建四名 Agent：功能分析、Bug 修复分析、安全审查、性能审查；
四项并行，最后创建一个由队长领取的交叉核对任务，依赖前四项；
所有操作只读，结论必须给提交 SHA 或 PR 编号；
安全与性能发现要区分“窗口内已修复”“当前代码候选问题”“证据不足”；
最后人工复核日期、范围、改动和测试依据。

这一章展示了多 Agent 协作的适用条件：能分头查、最后要合成一份结论的任务适合组队；只改一个文件或必须严格串行的任务不必组队；涉及线上系统、密钥、数据删除和安全结论时，最后仍由人审批。

第二部分：扩展 dsh——把经验和工具接进任务

第12章：扩展能力

这一章讲四种扩展方式：

Skill：把固定格式和规则写成 Markdown 文件。项目级 Skill 只对当前项目生效，用户级 Skill 对这台机器上的所有项目生效。dsh 根据名称和描述判断任务是否匹配，匹配后加载完整内容。
MCP：通过开放协议接入外部工具服务。配置写在 profile 的 cordis.patch.yml 中，工具名会带上服务器命名空间。MCP 适合让 dsh 访问工作区之外的目录或服务。
社区插件：通过插件安装命令加入依赖和 bundles。安装前要审查源码，确认它访问哪些文件、网络地址和配置。package.json 中的依赖和 bundles 不在热更新监听范围内，新插件通常需要重启。
自定义插件：实现一个“随机做决定”的 pick_one 工具。插件需要声明工具名、描述、参数 schema 和执行逻辑；schema 的 additionalProperties 必须显式设置，否则 dsh 会拒绝加载。

这一章的核心是：Skill 保存“做法”，MCP 接入“外部能力”，插件把“新工具”注册进运行时。扩展后要在工具列表、调用记录或设置页确认能力真正生效。

第13章：自进化

这一章用“画宠物概念图”实验演示 Agent 如何通过反馈修改 Skill：

初始 Skill 只规定画布、格式和基本绘画方式，不指定物种、毛色和细节；
评测器隐藏偏好：细节丰富的白色狗；
每一轮：读取 Skill → 画图 → 渲染查看 → 获取评分 → 分析归因 → 决定是否更新 Skill；
每次优先只改一项，只有创下新高且能说清提升来源时，才把规则写回 Skill；
最终 Skill 留下“优先犬类”“白色毛色”“简单道具”“画面简洁”等规则；
新建会话只读取最终 Skill 再画图，验证经验能否脱离原会话复用。

这一章的关键不是“模型自己变强”，而是：把经过评测验证的有效经验沉淀到可复用文件中。同时要限定可修改范围，高风险动作仍需人工审批。

第三部分：拆解 dsh——理解 Harness 与 Cordis

第14章：Harness 的工作原理

这一章解释 dsh 内部如何完成一次任务。

Agent Loop：模型判断下一步，Harness 执行工具，结果写回会话，再请求模型，循环直到结束。
turn 与 step：一个 turn 对应一条用户消息的完整处理；一个 step 对应一次模型请求及其可能触发的工具调用。一个 turn 可以包含多个 step。
会话日志：用户消息、模型回复、工具调用、工具结果、轮次边界都会写入事件日志。重新打开会话时从日志恢复。
surface 与消息视图：dsh 不会把整份日志原样塞给模型，而是整理出用户消息、完整回复、工具结果等供后续请求使用。
工具调用路径：模型给出调用 → 记录 tool/call → 权限和 hook 检查 → 执行工具 → 记录 tool/result → 下一次模型请求。拒绝也会形成工具结果返回模型。
上下文管理：一次请求包含 system prompt、工具描述和消息历史；dsh 会估算 token，记录服务商返回的实际用量，区分“累计用量”和“下一次请求占用”。
缓存命中率：统计服务商前缀缓存的复用情况，和会话日志是两套机制。
上下文过长处理：先 spill 大工具结果到文件，再裁剪较早的大型工具结果，最后才做历史摘要；压缩只改变模型看到的内容，不删除原始日志。用户也可以主动执行 /compact。

这一章让界面上的“轮次、步骤、Session log、token、上下文占用”有了明确含义。

第15章：Cordis 核心

这一章进入 dsh 的插件运行时。

Plugin 是一份可加载的功能代码；Fiber 是 Plugin 被挂载一次后的运行实例；Context 是插件与运行时交互的入口。
Loader 按配置加载、更新和卸载插件。
Effect 把定时器、连接、监听器、工具注册等资源的生命周期绑定到 Fiber：Fiber 在，资源在；Fiber 卸载，资源清理。
Service + inject 处理长期能力依赖：提供方注册 Service，使用方声明 inject；服务未就绪时使用方处于 PENDING，服务消失时使用方卸载并等待恢复。
Event 处理运行过程中的通知和介入：emit 用于通知，waterfall 用于组成处理链，监听器可以调用 next() 继续、包装或截断后续处理。
dsh 的配置由 profile、bundle 和 patch 叠加成插件配置树；配置变化时 Loader 比较新旧配置，只处理变化的插件。
工具调用经过 tools/pre-execute、tools/execute、tools/post-execute 和 tools/result 等流水线，分别支持执行前检查、执行包装、执行后处理和结果观察。