初衷很简单，让模型找漏洞、分析漏洞的能力强一点。
全球顶尖AI闭关搞科研
DeepSeek Harness核心解析：动态插件架构如何实现Agent自我进化
经常跑数百次工具调用的重度Codex会话的开发者，就会发现界面明显变轻快了，设备的内存占用也随之降了下来。
先看一个很实用的插件——dsh-agent-teams。
Opus 4.8就给循环杀进程脚本换上随机名称，再伪装成“系统健康监控”，避免被对手识别和清除。
理想状态下，用户不需要理解每一个模型的长短板，只需要提出任务，后台便可以根据任务难度、模型能力和调用成本进行调度：简单的信息提取交给速度更快、成本更低的模型，代码和复杂推理则交给能力更强的模型。
安装的过程就不赘述了，推荐大家用npm（Node.js的默认包管理器，安装并管理项目所需的各种第三方库，可以简单理解为一个开放的应用市场）安装，也方便升级和安装其他插件，可以直接运行npx @deepseek-ai/dsh web启动，如果卡住不动的话，可以先运行一遍npm install -g @deepseek-ai/dsh，然后再运行刚才的命令就可以顺利启动了。
DeepSeek 过去靠的是用低价模型带来更多用户，更多用户带来更多调用，更多调用带来更多开发者和影响力，最后反哺出更强模型。
它引用了“context rot（上下文腐化）”这一现象：随着上下文中的Token越来越多，模型准确召回其中信息的能力会下降。
别的AI都在卷代码，小红书AI在想怎么“过日子”。
Agent时代，怎么挑选“智效比”模型。
它不是下一个Codex，它是第一个DSH
从卖token到交结果
感谢梁叔叔
DeepSeek Harness发布
Gemini新官上任后的第一把火
感染者会说服新Agent把病毒写入SOUL.md，这样一来，即便这一轮聊天记录被清空，但等新Agent再次启动，病毒也会作为它的身份和行动准则，重新进入系统提示词。
在 DeepSeek Harness 的开发文档里，从架构层面来说，插件几乎就是 DeepSeek Harness 的主打，模型、工具、策略、存储、上下文和界面都能通过插件进行替换或组合。
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