DeepSeek Harness 到底想解决什么问题？

解决了大家对 dsh 期待值过高的问题

今天用了发现缓存命中真的高，但是网页感觉还是不习惯加上不可以识别图片也是有些难受

你看这家伙编译飞快啊

目前解决了我希望能方便地看到模型思考，工具调用和结果，来学习它干活手法的问题。

缺点是，ds模型经常尝试很多次，得翻一会，但也比之前去看对话记录和翻进度条好点。

ts还是屎山太多了. 我都想换moonbit造了

从DS发的论文中可以窥探一二。

该论文建立了一种架构，允许插件进行热插拔，这方便了AI自我调整harness的能力。

乐观来看，这就是类似NixOS的那篇论文一样，从学术中走到工程中。

悲观来看，过度重视学术推导。文章中全是类型论范畴论。而给社区开发者看的文档中又完全看不出这些公式存在的痕迹。

时间会证明一切，拭目以待吧。

但不得不说，诚意是比其他直接fork pi/opencode的agent充足得多的。

1、从用户角度来说比较贴近pi，和claude code等比较的话，说好听点就是有无限的扩展性，就刚才那一会我就定制了两个插件；说难听点就是功能比较少，要自己拼

2、解决了deepseek没有自己的harness的问题

虽然我认为dsh的设计很棒，我也很喜欢用。不是说出一个新的harness一定要解决什么问题的。那市面上一堆小的harness都不用做了不是么，适合自己的才是最好的

正在研究中，听说万物皆插件，我看看怎么个事

可能是为了方便收到想要的数据，cc之前的系统提示词很明显就是在提升训练数据质量

万物皆插件，自定义程度更高，哈哈。

感觉是梁子发现harness是实现agi的过程之一，所以就做了吧

大炮打蚊子, 虽然有力气但是角度不对… 在软件工程方面是个优秀的软件/框架, 值得那些把所有东西都写一块的项目学习

Agent 是手脚，你总不能光有脑袋没有手脚吧？作为一个大模型公司，你总不能天天依靠别人的手脚吧？手脚也是未来竞争的一部分。

哦顺带再预测一下（纯主观利益相关鲸孝子发言 xD ）

dsh会比pi要更成功

1、规定了一个webui，（实际上也就是gui），后期定制不局限于功能层面

2、ds的号召力，1天100k star，社区的起点比较高

3、不只做agent，还做模型

感觉就是入个局，毕竟大模型训练效益不如推理侧

我对dsh的印象很好，他解决我用pi的时候默认太过毛胚的问题，又有很好的扩展。

第一感觉其实和pi不一样，pi更像是想做上游基准库的感觉，dsh现在看来像是要做很多功能的样子，是有很大野心的项目。

估计插件化只是是为了快速迭代产品降低现在ai屎山代码的风险吧

是有想法的，局限于模型，现在模型对插件的检索和使用能力有点差，这种自进化的愿景还是有距离

用了一天，它提供了一种新的设计思路，就这么简单，其他的其实没有什么突破