这篇笔记，是DeepSeek刚开源的dsh帮我写的
DeepSeek 今天（8 月 13 日）开源了自己的 Agent 框架 DeepSeek Harness，代号 dsh。仓库公开没几个小时，GitHub 已经一万多 star。

而且这篇笔记，就是 dsh 帮我写的：从克隆仓库、通读文档、查证数据到整理成稿，全程在它的网页界面里完成，我只做审阅和修改。用官方刚发的框架来研究它自己，这体验还挺特别。

先说上手，真的简单：
前提：电脑装了 Node.js
1. 终端敲一行：npx @deepseek-ai/dsh web
2. 终端会提示一个本地地址，浏览器打开就行
3. 设置里填 DeepSeek API key，选个工作区，开聊
4. 从下载到第一次跑任务，五分钟以内。不用装 Python，不用配环境变量。

和 Claude Code、Codex 这些比，dsh 特殊在哪？说几个官方文档里写得清楚、我也验证过的差异：
1. "一切皆插件"是动真格的：模型适配器、工具、存储、会话日志，连 agent 循环本身都是插件，没有需要打补丁的特权内核。别的工具大多是"内核 + 外围扩展"，它是整台都可拼装。
2. 不锁模型。官方文档列了 Anthropic、OpenAI、AWS Bedrock、Azure 这些主流提供方，也支持接公司自己的 OpenAI 兼容网关。
3. 兼容层做得实在：内置了 Claude Code 和 Codex 的 hook 桥，你以前写好的 hooks.json 可以直接挂过来跑，不用重写。
4. 会话日志是唯一事实源：模型看到过什么全都记下来，会话能 fork、恢复、回放，不是黑盒。
5. 不同会话可以组不同的工具和提示词（官方叫 agent preset），一个进程里能同时跑几个不同配置的 agent。

怎么证明这些不是宣传片？你现在看到的这篇笔记，从查资料到成稿都跑在 dsh 里——这就是最直接的实机演示。

现在是开发者预览版（0.1.0-rc），官方明说后面会有破坏性变更。拿来尝鲜可以，别拿它赌生产环境。

适合谁：喜欢折腾 AI 工具的人，今天就能试；想省事的，可以先关注官方公众号和企微群，官方团队在运营中文社区。

评论区聊聊：你现在主力用哪个 Agent 工具？Claude Code？Codex？还是别的？如果 DeepSeek 这个上手更简单，你会换吗？

deepseek harness