快速传送门：DeepSeek Harness 开发者预览版：一切皆插件
先在电脑上安装node，以下是适合所有新手和编程的安装流程
https://www.bilibili.com/video/BV1gM411W7ex?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=5cf5b4cdcb9854406ecd88503afe4492&p=5
右击在终端中打开
方式一：
- 提供 npm 安装与源码安装两种方式配置 DeepSeek Harness
- 依序设置 API key、工作区、模型模式及语言完成基本配置
- 支持标准、PTC、极简、创造四种模型模式适应不同任务
- 预设官方模型供应商如 GLM、阿里、小米，自动拉取模型列表
- 自定义模型通过兼容 OpenAI 接口配置火山方舟 Coding Plan
8 月 13 号，DeepSeek 开源了一个叫 deepseek-harness（命令行简称 dsh）的项目，一天冲到五万多 star。点进去你会发现一件怪事，README 总共才一千七百来字，没截图，没功能列表，连「这到底是个啥」都没讲明白，只甩出一句话，Everything is a Plugin。
deepseek-harness 仓库 README
我们今天来从头带大家在 mac 上安装体验一下，看看这个 harness 体验如何。
如何安装？
官方给出 2 种安装方式。
- 可以通过 npm 安装：
npx @deepseek-ai/dsh web复制安装过程会让你确认一下，输入 y 即可。
npx 安装确认
安装完成会启动一个本地服务，http://127.0.0.1:3080 ，在浏览器打开这个链接即可体验。
dsh Web UI 首页
- 也可以通过源码一键安装：
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git cd deepseek-harness pnpm install pnpm run build pnpm dsh web复制方式二：
输入指令：git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git cd deepseek-harness（进入到子集目录） pnpm install # 安装依赖（需要 pnpm，如下图可用 npm install -g pnpm 安装） pnpm run build # 构建包与前端产物（生产运行需要） pnpm dsh web # 以源码方式启动 Web UI项目配置
- 在浏览器中输入上面的地址 http://127.0.0.1:3080 打开。
- 按引导输入 deepseek API key，没有的去官网生成一下，这是地址 DeepSeek 。
输入 DeepSeek API key
- 切界面语言（可选），看不懂英文的可以点击左下角的「Settings」页面将语言切换到中文。
Settings 切换中文
- 添加工作区，就是添加一个项目，选择一个项目目录即可，选择好后，再选择模型，flash 还是 pro 看你的任务。
添加工作区与模型选择
- 模型配置（可选），这个新手默认标准模式即可，下面是这四种模式的介绍：
1️⃣ 标准模式：正常写代码、改仓库。
2️⃣ PTC 模式：PTC 是 Programmatic Tool Calling。模型不再一来一回点工具，而是写一段 TypeScript，通过 Code Mode SDK 一次组合多步，系统用 run_code 执行。五次往返可以收成一次，一步里串很多工具。
3️⃣ 极简模式：只要终端 + 改文件。只留两样：持久 bash，以及按绝对路径改文件的 str_replace_editor。
4️⃣ 创造模式：做自己的 Agent 预设。标准模式的全套能力，再加上改 Harness 自己的能力：检查运行时、试插件、写新的 Agent preset。自定义预设会落到 ~/.dsh/.agent-presets/。源码里写得很直白：把它当成有 Shell 的会话，因为 cordis_mount 会在活的运行时上执行模型写的 JavaScript。
四种模式选择
- 对话测试，输入提示词测试连通性。
对话连通性测试
- 安装第三方插件（可选）DSH-better-sidebar，拓展右侧栏 + 底部面板双工作台。
GitHub 项目地址：GitHub - omdsh-dev/DSH-better-sidebar: 开放的侧边栏底座，支持三方拓展注册新侧边栏页面。内置文件渲染编辑/终端/Git/子代理页面 · GitHub
安装：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/omdsh-dev/DSH-better-sidebar/main/scripts/install.sh | bash复制DSH-better-sidebar 安装
DSH-better-sidebar 安装输出
装完重启 DSH 并硬刷新（Cmd/Ctrl+Shift+R），即可看到侧边栏。
侧边栏效果
模型配置
这里带大家配置几家常用的国产模型的 Coding Plan。
先看看官方预设的模型如何配置，这里使用 GLM CodePlan、阿里的 token-plan、小米 API Key 进行演示。
这种官方预设好了的模型列表不用手动配置，API Key 有效添加配置后会自动拉取。
官方预设模型配置
官网预设的模型供应商如下。
官网预设的模型供应商列表
GLM CodePlan
「设置」—>「模型」—>「添加提供方」—>「提供方」选择 zai-coding-cn，再填写 API-KEY 保存即可。
GLM CodePlan 配置
阿里千问个人 tokenplan
「设置」—>「模型」—>「添加提供方」—>「提供方」选择 qwen-token-plan-cn，再填写 API-KEY 保存即可。
阿里千问 tokenplan 配置
小米个人 API-Key
「设置」—>「模型」—>「添加提供方」—>「提供方」选择 xiaomi，再填写 API-KEY 保存即可。
小米 API Key 配置
配置好了以后，就可以回到首页在模型列表选择对应的模型直接使用了。
模型列表选择
我使用了 GLM 的 Coding Plan 中的GLM-5.2模型测试正常。
GLM-5.2 测试
我使用了阿里千问的 Coding Plan 中的Qwen3.8-Max-Preview模型测试正常，阿里 Coding Plan API Key 地址：开发者工作台-API管理与控制台-千问AI平台 。
Qwen3.8-Max-Preview 测试
小米的 API Key 也是可以正常使用的。
小米 API Key 测试
自定义模型：火山方舟 Coding Plan
再看看自定义模型如何配置，这里使用火山方舟的 Coding Plan，火山配置说明：火山方舟 。
火山方舟 Coding Plan 配置页
协议选择兼容 OpenAI 接口协议工具（openai-completions 或者 openai-responses）。
协议选择 openai-completions
API 地址：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3 ，输入你的 API Key。
填写 API 地址与 Key
点击「获取可用模型」，如果能拉取到模型列表说明配置正确，选择你要添加的模型。火山的这个模型有 100 多个，选择你常用的几个就行，不然列表太大了没法看。。。这里官方应该加个反选功能，不然像这种模型列表比较多的一个个点太蛋疼了。。。
获取可用模型列表
删掉没用的模型，点击「创建提供方」。
创建提供方
选一个火山的模型测试一下，正常即可。
火山模型测试
小结
回顾一下，截止到目前我们配置了 5 个模型供应商：
- 我们通过按量付费的 API Key 配置 deepseek、xiaomi 作为模型供应商
- 我们通过 Coding Plan 的 API Key 通过标准模板配置阿里千问、智谱作为模型供应商
- 我们还通过 Coding Plan 的 API Key 通过自定义配置了火山引擎作为模型供应商
5 家模型供应商配置汇总
可以看到 DeepSeek harness 的定位Everything is a Plugin，模型配置也是如此，非常灵活，到此终于可以愉快的玩耍了。
