DeepSeek Harness 開放整套 Agent 插件，連執行迴圈都能換

DeepSeek Harness 把 AI Agent 的模型、工具與執行迴圈開放成可替換插件，開發者能直接改裝整套工作環境。截至 2026 年 9 月 11 日，官方提供四種執行模式，專案仍處於開發者預覽階段，並提醒更新可能破壞相容性。這套工具值得試的地方，是讓你控制 Agent 如何工作；採用前，則得確認自己願意維護到哪一層。官方專案說明

一個模型能生成程式碼，不代表它能順利完成專案。誰把檔案交給模型、何時執行測試、工具失敗後如何繼續、對話中斷後留下什麼紀錄，都會影響結果。Harness 指的就是這些讓模型持續工作的執行機制。DeepSeek 用 Cordis 插件系統承載它們，連 Agent 的執行迴圈也能從設定中替換。架構文件

這裡最容易誤判的是把可改裝當成開箱即用的保證。你得到更多控制權，也多了一份檢查插件與版本的工作。以下提示詞保留可執行需求，實際產物仍須自行驗收。

先讓 DeepSeek Harness 在本機跑起來

先到 Node.js 官方網站 安裝環境，再打開終端機，執行官方提供的指令：

npx @deepseek-ai/dsh web

本機啟動時，預設 Web 位址是 http://127.0.0.1:3080，通常會開啟預設瀏覽器；透過 SSH 啟動時，位址轉送由 SSH 客戶端或編輯器處理。請以終端機實際輸出為準。這個指令會取得並執行套件，首次下載所需時間受網路與環境影響，不能保證一分鐘完成。Web UI 文件

接著在模型設定中填入你於 DeepSeek 開放平台建立的 API Key，選擇工作資料夾。從可丟棄的測試專案開始，設定模型、推理選項與檔案／Shell 權限。一般程式開發先選標準模式即可。金鑰放進指定設定欄位，避免貼進會被保存或分享的對話。

官方安全文件寫得很直接：專案尚未接受安全稽核，不能視為可放心投入正式環境的軟體。沙箱與核准提示有助於限制操作，但無法保護你已授權它存取的資料。因此，不建議為了少按幾次確認，就把整台電腦的權限全部開放。DeepSeek Harness 安全說明

任務 1：分析程式碼儲存庫，畫出架構圖

選定專案資料夾後，先用一個容易核對的任務測試。架構圖的價值在於能對照真實檔案，不需要先讓 Agent 改寫大量程式。

分析目前專案的程式碼儲存庫結構，繪製一張清楚的架構圖。
請使用 Mermaid 語法輸出，讓完全不懂程式碼的人也能看懂各模組之間的關係。

收到結果後，挑幾條重要連線回查檔案：入口是否存在、模組是否真的互相呼叫、資料庫是否由圖上標示的服務存取。若介面只顯示 Mermaid 原始碼，可用 Mermaid 渲染工具開啟。能畫出圖不等於理解正確，尤其自動生成的模組名稱很容易把猜測包裝得像事實。

DeepSeek Harness 的 Trajectory 視圖可查看工具呼叫與結果。它以工作紀錄協助追查 Agent 看過什麼、執行過什麼；當架構圖畫錯時，比起重新問一次「你確定嗎」，回頭找它讀過哪些檔案更有用。不要把產品提供的執行紀錄，解讀成模型內部推理完全可觀測。

任務 2：製作注意力殘差互動教學網站

第二個任務同時測試查資料、前端實作與視覺驗收。注意力殘差（Attention Residuals，AttnRes）由 Moonshot AI 發表，核心是讓各層以學習到的權重選擇較早層的表徵。它改變的是深度方向的資訊聚合，不能簡化為在注意力層旁多接一條線，也不能保證長對話永遠不遺失資訊。Attention Residuals 官方研究

以下提示詞要求 Agent 先核對研究，再製作解說。Firecrawl 是指定的查詢工具；若尚未安裝，應先完成設定，或明確記錄改用哪個查詢工具。

幫我製作一個以互動動畫解說知識的網站，採用響應式設計，相容於電腦與行動裝置。

這次要解說的主題是 Attention Residuals（注意力殘差）。

注意力殘差讓模型以學習到、依輸入而變的注意力權重，聚合較早層的表徵，取代固定權重的殘差累加。請先用 Firecrawl 搜尋 Moonshot AI 的官方論文與專案，核對 Full AttnRes、Block AttnRes，以及它們與 Kimi K3 的關係，確保解說正確。不要把它描述成保證模型永遠不會遺失長對話資訊的機制。

使用者可以觀看互動動畫，也能自行操作，一步步理解知識點。請讓沒有相關背景的人也能看懂。

完成後自行開啟網站，透過截圖檢查實際渲染結果是否符合預期；若不符合就調整，直到通過檢查再交付。

驗收時先看內容，再看動畫。圖上的箭頭若把深度方向的聚合誤畫成 token 之間的注意力，就算畫面漂亮，也是在教錯概念。接著測試操作控制、窄螢幕版面與連線位置；若加入測驗，答案必須和論文定義一致。

任務 3：用手勢控制 3D 竹蟬

第三個任務是一個更完整的互動系統。原練習以竹製旋轉玩具「竹知了」為題，以下保留這個名稱供 Agent 查詢構造，同時把畫面、聲音、物理與輸入方式寫成可檢查的條件。

幫我製作一個 3D 版「竹知了」傳統玩具模擬網頁遊戲，採用響應式設計，相容於電腦與行動裝置。

竹知了是一種竹製玩具：竹籤上裝著薄竹片，搓動竹籤帶動竹片旋轉並發聲。請先上網查詢它的構造、發聲原理與真實聲音特徵，讓物理模擬與音效盡量接近實物；不要把尚未核實的描述當成固定物理定律。

核心需求：
01 使用 Three.js 做 3D 渲染，呈現立體竹材質感，支援旋轉視角觀察。
02 聲音必須用 Web Audio API 即時合成，不可使用任何預先錄製的音訊檔。音高與音量要隨竹片即時轉速連續變化；轉速下降時，聲音自然衰減並消失。
03 竹片旋轉要有物理模擬：搓動給予初始角速度，之後受空氣阻力影響逐漸衰減。
04 支援透過攝影機辨識手勢來控制旋轉，使用 MediaPipe Hands，讓手掌搓動影響竹片轉速。
05 同時支援滑鼠拖曳、手機觸控與搖晃等操作方式。
06 畫面要能明顯看出竹片高速旋轉，可用動態模糊或殘影呈現速度變化。
07 加入挑戰玩法，例如連續發聲秒數或最高轉速，提供即時計分與最佳成績紀錄。

完成後自行驗證，確認聲音隨轉速變化、旋轉物理合理、互動跟得上操作；不符合預期就調整，通過檢查後再交付。

這組需求可以測出 Agent 是否漏做不容易展示的功能。模型可能做出會轉的物體，卻沒接好手勢辨識。測試時分別關閉攝影機權限、改用觸控，再觀察聲音是否真的隨轉速衰減。瀏覽器的裝置權限與播放音訊限制也要列入驗收，不能靠開發者電腦上的一次成功就算完成。

任務 4：製作 AI 網頁簡報產生器

第四個任務加入後端 API 呼叫與串流回應。這裡保留 base_url、模型 ID、至少三種主題與獨立 HTML 匯出等需求，但把金鑰來源限定為明確的環境變數。環境變數名稱是本教學新增的設定約定，並非宣稱所有工具都會自動讀取它。

開發一個 AI 網頁 PPT 產生器，使用 Web 全端架構。

使用者在網頁貼上一段長文案，點選產生後，後端呼叫 AI 模型，把文案拆成多頁簡報結構。前端將結果渲染成可全螢幕播放、可用鍵盤換頁的網頁簡報。支援切換至少 3 種配色主題，並將產生的簡報匯出成獨立 HTML 檔。後端呼叫模型時使用串流輸出，前端即時顯示產生進度。

AI 模型使用相容 OpenAI 格式的 API，base_url 為 https://api.deepseek.com/v1，model id 為 deepseek-v4-pro。API Key 僅從我已授權設定的 DEEPSEEK_API_KEY 環境變數讀取；若不存在，請回報缺少設定，不要搜尋其他目錄、讀取其他憑證，或在日誌與前端輸出金鑰。開發時使用 Context7 查詢所用框架的最新文件與 API 用法。

完成後自行測試整個流程，確認各環節正常運作，發現問題自行修復。版面須相容於電腦與行動裝置。

模型 ID 需要額外留意。依 9 月 11 日的官方公告，2026 年 9 月 14 日中午 12 時起，北京與台北時間相同，deepseek-v4-pro 請求將轉交 V4.1 Flash，直到未來 V4.1 Pro 上線前都按 Flash 價格計費。原字串能繼續使用，不代表背後仍是同一個模型。重跑這個練習時，請把日期與實際模型版本一起留下。官方模型與價格表

簡報工具也要測試匯出後的結果：匯出的 HTML 能否獨立開啟、模型回應中斷時畫面是否恢復、主題切換是否影響文字可讀性。金鑰應留在後端。若瀏覽器網路請求或匯出檔裡出現金鑰，這個任務就尚未完成。

四種模式，先按任務需求選

DeepSeek Harness 的模式是工具與能力的組合，不是四個不同的模型。官方英文頁面目前將 PTC 對應的模式標為 Code mode；名稱可能隨版本變動，判斷時看它提供的能力。官方產品頁

PTC 的好處在於能把工具操作組合成程式，是否省時間仍取決於任務與模型生成的程式。極簡模式則適合測試限制條件；不要把工具較少直接解讀成更安全。它仍能透過 Shell 做很多事。

安裝插件，也要能退回原來的設定

官方把社群入口連到 GitHub 的 dsh-plugin 主題頁。主題標籤能幫你發現專案，並不代表每個專案都經過官方安全審核。安裝前查看來源、授權、近期變更與相容版本，再決定要授權哪些操作。官方社群入口

以下保留一個主題外觀插件的安裝範例。儲存庫位址是交給 Agent 查閱的目標，不構成本文對插件安全性或持續相容的保證。

幫我安裝插件 https://github.com/Small-tailqwq/dsh-deep-whale

先保留原設定，再依該插件目前的安裝說明執行。若需要重新啟動，先結束既有服務，再執行原指令，避免把第二個服務誤認為更新成功。

npx @deepseek-ai/dsh web

不想保留時，可要求 Agent 移除它：

幫我移除這個插件，還原成最初的設定。

驗證時檢查插件清單與設定差異，不能只看配色恢復。主題插件、檔案引用插件與視覺轉文字插件處理的是不同能力；不要因為安裝方式相近，就假設它們需要相同權限。尤其把圖片轉成 OCR 或 JSON 的中介服務，會增加另一個資料接收方，也不等於把文字模型升級成原生視覺模型。

自製桌寵：先定義狀態，再移植素材

切到創造模式後，可以請 Agent 檢查目前插件結構，再做小範圍實驗。桌寵是好起點：需求容易看到，卻也會碰到事件訂閱、介面掛載與移除時的清理。以下保留 Kun Like 素材移植的練習；執行前要確認你擁有素材使用權，並提供正確的本機目錄。

幫我開發一個 DSH 桌寵插件，在 Web 介面右下角顯示一隻小寵物。
你需要直接移植我本機 Codex 目錄下的 Kun Like 桌寵素材，不用重新設計角色。
它會依目前 Agent 的工作狀態做出不同動作。
任務完成後，播放指定的完成提示音。
音訊檔路徑是：<AUDIO_FILE_PATH>

將 <AUDIO_FILE_PATH> 換成你自己的完整檔案路徑。這個佔位符避免把他人的個人下載目錄當成通用設定；音檔內容維持由你提供，Agent 不應自行捏造或下載替代素材。

在接受安裝前，檢查插件如何對應執行中、完成、失敗與取消；關閉插件後，也應移除事件監聽與音訊播放。官方架構把服務、事件與可還原的效果組成插件生命週期，這正是驗證小插件能否完整移除的依據。Cordis 入門文件

若要公開程式碼，再另行授權 GitHub MCP 推送，確認儲存庫內容沒有金鑰或未授權素材，並加上 dsh-plugin 主題標籤。創造模式能協助實作，不會替你取得素材授權，也不能取代程式碼審查。

費用要拆開算，99% 快取命中率不是帳單折扣

一場展示的完成時間與快取命中率，只有在任務、模型、工具設定及計價日期一致時才有比較意義。本文沒有重跑上述任務，也不把單次畫面當成模型勝過其他產品的證據。輸出品質應以可重現的驗收條件比較。

依 2026 年 9 月 11 日的官方 USD 價表，每百萬 token 的 V4 Pro 計價如下。這是模型 API 費用，不包含外部搜尋、託管或其他付費工具。

尖峰時段為週一至週五 UTC 01:00–04:00、06:00–10:00，其餘為離峰。9 月 14 日的轉接開始後，同一模型 ID 將按 Flash 費率收費，不能繼續用這張 V4 Pro 表估算。官方價格與轉接規則

假設一個離峰任務累計輸入 100 萬 token，其中 99% 命中快取，另輸出 10 萬 token，按這張表計算約為 USD 0.22638：命中輸入 USD 0.02178、未命中輸入 USD 0.0066、輸出 USD 0.198。這是示意算式，不是實測帳單。輸出費用反而占了大部分，因此「99% 命中」不能寫成「整筆費用省 99%」。

對開發團隊而言，開源 Harness 降低的是修改工具的限制；API 用量與插件維護仍要付出成本。若一個自製插件經常因更新失效，修復時間可能超過模型費用。先用固定任務量測成功率與人工返工，再決定是否擴大採用，會比追逐單次低價展示更有參考價值。

FAQ

DeepSeek Harness 是模型嗎？

不是。DeepSeek Harness 是讓模型操作工具與持續完成任務的 Agent 執行環境。它採用插件架構，可以替換模型介接與其他能力；模型本身仍由你設定的服務提供。

初次使用該選哪個模式？

一般程式開發先選標準模式。PTC／Code mode 用程式組合工具呼叫，極簡模式限制為兩項工具，創造模式則面向插件與預設組合的開發。

照貼提示詞就能重現相同作品嗎？

不能保證。模型版本、工具、專案內容與權限都會影響結果，deepseek-v4-pro 也已公告服務轉接日期。提示詞提供需求，仍要以實際驗收結果判斷完成度。

社群插件有官方安全保證嗎？

dsh-plugin 標籤不是審核證明。官方安全文件也未對 Harness 提供安全保證；安裝者需要檢查插件來源、相容性與要求的權限。

權威來源

• DeepSeek Harness 官方專案與預覽版說明
• DeepSeek Harness 架構文件
• DeepSeek Harness 安全說明
• DeepSeek API 模型與價格
• Moonshot AI：Attention Residuals

Author Insight

我會先用 DeepSeek Harness 處理一個容易回查的專案，再決定要不要改裝 Agent 核心。插件開放程度很高，最有用的成果可能只是把某個反覆失敗的工具步驟換掉。只要能清楚知道改了什麼、如何驗證、出了問題怎麼退回去，這次改裝就有價值；不必先做出一整套個人專屬 Agent。

術語表

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