我把 DeepSeek Harness 的代码做成了可视化教程

我把 DeepSeek Harness 的代码做成了可视化教程

Hi,我是洛小山,你学习 AI 的搭子。

今天想和你聊聊 DeepSeek Harness。

写这份内容是在晚上 11 点,截止发出之时,这个仓库上线三个才小时,就已经拿下了31k Star 了。

以及,居然是 MIT 协议,真真正正的是赛博菩萨。

我以前一直觉得,harness 不就是工程化嘛,不就是围绕着大模型上下文来调整, 给更好的输入然后换更高质量的输出嘛。

模型能力封顶了,外面那层壳做得再精致,也就是个优雅的套壳罢了。

今晚把他们的方案从头到尾看完,优雅,实在是优雅。

我把 DeepSeek Harness 的代码做成了可视化教程

模型的能力还是哪些,但是有些事做不做,用户拿到的结果相去甚远。

于是,我分别对应这四个场景,整套内容整理成了 27 章。

整理这套学习资料我花了 400 刀左右,一并开源,你访问 xueai.app 就能学习。

我把 DeepSeek Harness 的代码做成了可视化教程

01|CC 教产品,DSH 教 Harness

之前我也分享过 Claude Code 、Grok 的源码(在网站里也都开源了)。

先说为什么读完 Claude Code 还要读 DSH(DeepSeek Harness)。

粉丝交流群友 Jack 的这句话,我深表认同

我把 DeepSeek Harness 的代码做成了可视化教程

Claude Code 是目前工程化程度最高的 Agent 产品之一,它教你怎么把 Agent 做成一个好用的东西。

然后 DeepSeek Harness 是我觉得,在 Agent 运行时做得相对完整的源码之一,真的是想开源教你怎么把每一层能力做到可替换、可审计、可证明的系统。

一个是产品要怎样 Polish,一个是要怎样设计 Harness 以符合用户复杂的使用场景和适配模型能力。

所以我觉得很有必要加更一篇!

比如说:

02|用户中途插话,AI 该排哪条队

Agent 正在按计划改十个文件,改到第三个你发现方向偏了。

大多数 harness 只给你两个选项。

1、打断,前面两个文件慢慢回滚。

2、排队,眼睁睁看它把十个全改错,结束再调。

目前 Cursor 支持的也是这样的逻辑,要么进队列,要么立刻发出打断。

但!DSH 把说话的时机拆成了两个参数,至于要不要排队,要不要中断?

他们两两组合出了第三种语义(悄悄递话),可以插话但不打断,也不用等整轮结束。

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你可能会说,山佬你说这话,在提示词里注入内容有啥难啊?

我觉得,真正难的是边界条件的处理。

比如递话过程中,你按 Esc 中断了,然后又发一句话,它想插的那一条就丢了,这条消息该去哪?

课页上我做了一个列车模拟器,有四个按钮,你可以自己点一下 Esc,然后看这条消息被改投到哪条队列、在哪一站被接走。

体验一下,玩两分钟感受,感觉比看十段源码都清楚。

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03|压缩失败了还敢重试,凭什么

上下文快满了要压缩,这个都是基操。

但压缩完之后要重发请求,你怎么确认压缩真压好了,不会漏掉上面关键动作?

假如某个后端每次都报成功,实际从没改过模型看见的内容,那就进死循环,往死里烧用户的钱。

逻辑上讲得比较复杂,我给你简单看个动画,你差不多就明白了。

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04|模型能不能给自己放权?

DSH 有个 Goal 的设计,你交代一句目标,比如把仓库测试全修绿,然后你就睡觉去了。

紧接着,Agent 自己跑几十轮,每轮结束系统自动注入一条继续推进的消息。

问题就是:一个能给自己发消息的 Agent ,怎么保证它能够听从用户的指令,比不会顺手把轮次上限也改了,然后往死里跑下去,等你起床的时候,你的房子不会卖给 Claude ?

DSH 的思路是鉴权不看模型说了什么,只看这一轮的消息里有没有真人的来源。

然后这个来源写在事件的元数据里落盘,不放在消息正文里。

我做了个溯源鉴权攻防动画,五个情景,你可以轮流扮演人类、越权的模型和子 Agent,看放行和拒绝分别发生在哪一行。

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05|模型的结果优雅地传递给用户

这个给我很大的启发!

我之前设计的工具函数返回的是 XML 格式的字符串,这个字符串既进到模型上下文里,又被前端拿去渲染。因为模型要结构化,人要可读。

这两个需求就会导致很拧巴的事情,因为上下文要省 Token,但界面又要好看。

然后 DSH 把它拆了出来。

工具只返回一个过了 schema 的 JSON 值,模型看的文本和界面画的卡片,是从这个值投影出来的两份东西,各投各的。

牛逼,完美解决了我的困惑。

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界面那边只认定义好的六种卡片标签,不认这些工具名。

换一种能力,工具实现整个都可以换掉,但只要产出一样的卡片,UI 层一行代码都不用改。

终|有时候,看个感觉也是有价值的

回到这个代码库,里面的逻辑太复杂了,对我们产品经理来说,真的很难。

所以我在每一章节,都做了交互动画,让你通过动画直观感受 Harness 生效的过程,哪怕只有一点点模糊的印象,你也可以和大模型表达一下,让大模型带着你,做更好的 AI 应用。

对了,如果你对这些有不懂的,划词再问问 Alice,也是很不错的选择。

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Alice 会基于对你知识背景的判断,给你更合适的答案,或许也更有启发。

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本文由作者@洛小山,授权发布于平台,未经许可禁止转载。

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