DeepSeek Harness Plugins: 7 Da Installare, e il Livello Che Nessuno Mette nella Propria Lista

Uno sviluppatore in una postazione di lavoro luminosa con due monitor, log di installazione di plugin che scorrono in un terminale sullo schermo sinistro e una griglia di schede plugin che si aggiorna a destra

Sette plugin, un blocco provider e un profilo che capisci davvero. Questa è l'intera configurazione.

Il 13 agosto 2026, DeepSeek ha reso open-source il suo agent harness. Ha raggiunto circa 50.000 stelle GitHub in circa dodici ore e circa 92.000 entro la 28ª ora (Justin3go, agosto 2026). Quattro giorni dopo, il repository conta 144.4k stelle e 14.7k fork (GitHub, agosto 2026).

La tua timeline ora è piena di repository dsh-*. Temi, input vocale, timer Pomodoro, un gioco arcade di balene per quando l'agente sta pensando. La lista della community curata supera le 1.100 voci.

Poi guardi la pagina di utilizzo API.

Questa non è un'altra directory di plugin. Sono i sette pezzi che rendono dsh qualcosa che puoi lasciare in esecuzione per un intero pomeriggio, più un livello di configurazione che quasi nessuno aggiunge alla propria lista di plugin, anche se decide se gli altri sei rimangono accessibili.

Punti chiave

• dsh è concesso in licenza MIT ed è esplicitamente un'anteprima per sviluppatori. Le stesse parole del README: "CI SARANNO MODIFICHE CHE ROMPONO LA COMPATIBILITÀ."
• "Tutto è un plugin" include il livello del modello stesso. Questa è la conseguenza più sottovalutata dell'architettura.
• Il numero di plugin non è la qualità dei plugin. Un revisore ha trovato 41 integrazioni compatibili contro 219 segnalate come bisognose di attenzione, e tutti e 5 gli strumenti di terze parti provati hanno fallito completamente.
• Impara cos'è un profilo prima di installare qualsiasi cosa, altrimenti installerai in un profilo, ne eseguirai un altro e ti chiederai perché non è apparso nulla.
• dsh è un grande consumatore di contesto per progettazione, e l'API stessa di DeepSeek ora fattura in base all'ora del giorno. La tua configurazione del provider è una parte portante della configurazione.

Due pannelli di costo affiancati per un singolo turno di 47.6K input, l'API first-party alla sua tariffa massima accanto a un endpoint a tariffa fissa, ciascuno mostra input, output e il totale per turno

Il risultato di questa intera configurazione: un turno di lavoro dell'agente, prezzato in due modi, in un pannello che puoi effettivamente leggere. Cifre calcolate dalla scheda tariffaria pubblicata di ciascuna rotta al 17 agosto 2026, non da un'esecuzione misurata.

Perché i Plugin di DeepSeek Harness sono Esplosi, e Perché la Maggior parte si Rompe

La crescita è reale e anche la fragilità è reale. Oltre 2.000 invii di plugin sono arrivati entro due giorni dal lancio (Justin3go, agosto 2026), e la lista della community ora conta più di 1.100 plugin installabili in quattordici categorie.

Ciò che rende questo diverso da una normale API di estensione è quanto in profondità arriva la connessione. Il principio di progettazione di DeepSeek copre "modelli, strumenti, abilità, sessioni, sandbox, filesystem, loop, orchestrazione e componenti UI" che possono essere "mischiati, abbinati, sostituiti ed estesi" (The Register, agosto 2026). L'harness è costruito sul kernel Cordis, un plugin registra ciò che fa tramite una funzione apply(ctx) che si pulisce quando viene scaricato, e il loop dell'agente stesso è sostituibile. Così come il provider del modello.

Armin Ronacher, citato nello stesso articolo, ha spiegato bene l'attrattiva: "Non penso che DeepSeek Harness sia perfetto, ma questa è sicuramente la prima volta che guardo qualcosa di nuovo in questo spazio e mi sento ispirato a riconsiderare alcune delle nostre scelte."

Ora l'acqua fredda. La lista di compatibilità ufficiale mostrava 41 integrazioni compatibili contro 219 segnalate come bisognose di attenzione, e nei test pratici "tutti e 5 gli strumenti di terze parti provati hanno fallito completamente" (Justin3go, agosto 2026). Il README dell'harness non lo nasconde. È un'anteprima per sviluppatori, "in rapida iterazione", con modifiche di rottura promesse in maiuscolo.

Quindi la strategia sensata non è "installa trenta plugin". È installare un piccolo numero che risolvono problemi operativi reali, in un ordine in cui ciascuno rende il successivo più sicuro.

Come I Plugin di DeepSeek Harness si Incastrano: Profili, Bundle e il Livello del Modello

Tre concetti spiegano quasi tutti i post "si è installato ma non è successo niente" che leggerai.

Profili. Un profilo è una composizione nominata e autonoma di plugin e configurazione. dsh fornisce modelli che si auto-inizializzano al primo utilizzo, inclusi web (ciò che dsh web avvia) e headless, con dsh-base, dsh-web-app e dsh-headless disponibili come sorgenti di bundle. I plugin si installano in un profilo. Installa in quello sbagliato e il plugin è effettivamente presente, ma non nella cosa che stai eseguendo.

Bundle. Ogni plugin installabile dichiara un manifesto dsh.bundle. Questo manifesto è ciò che lo rende individuabile dal comando plugin e dalla lista della community, che accetta solo voci installabili tramite dsh plugin add.

Il livello del modello. Sotto llm-pi-ai, i provider sono solo configurazione. Ecco la forma direttamente dalla documentazione:

yamlCopy
1llm-pi-ai:
2  providers:
3    my-gateway:
4      apiKeyEnv: GATEWAY_API_KEY
5      api: openai-completions
6      baseURL: https://gateway.example/v1
7      models:
8        - id: legacy-chat
9        - id: vision-preview
10          input: [text, image]
11

Questo è l'intero meccanismo. Imposta api: openai-completions più un baseURL e sei puntato verso qualsiasi cosa parli il protocollo OpenAI Chat Completions. Le chiavi risiedono separatamente in $DSH_HOME/.credentials.yaml e rimangono in sola scrittura, quindi settings.yaml contiene un riferimento e mai il segreto letterale.

Il Layer dei Plugin di DeepSeek Harness Che Nessuno Mette nella Propria Lista

Scorri qualsiasi directory di plugin e troverai temi, pannelli, sistemi di memoria, ponti di notifica. Quello che non troverai vicino alla cima è il blocco provider, perché non è un plugin che installi. Sono nove righe di YAML che scrivi una volta.

Conta perché di aritmetica. dsh registra tutto ciò che il modello vede in un log di sessione append-only, inietta il contesto in modo aggressivo e pianifica sotto-agenti. Questo design ha un costo in token. In un confronto preliminare sullo stesso modello, l'input non in cache di Pi misurava circa 4.5K token contro circa 47.6K per dsh, "una differenza di un ordine di grandezza." Il revisore ha segnalato fattori confondenti e notato che dsh era in anteprima, e separatamente ha confermato un vero bug in cui dsh legge sia CLAUDE.md che AGENTS.md e raddoppia il prompt di sistema quando i loro contenuti corrispondono (Justin3go, agosto 2026). Tratta questo come una misurazione iniziale di una persona, non come un fatto stabilito. La direzione del viaggio, tuttavia, non è in discussione.

Nel frattempo, l'API first-party di DeepSeek ora prezza in base all'ora del giorno. Le finestre di punta sono 01:00-04:00 e 06:00-10:00 UTC, e le tariffe fuori punta sono la metà rispetto a quelle di punta (Documentazione API DeepSeek, agosto 2026). Sia deepseek-v4-flash che deepseek-v4-pro hanno 1M di contesto e 384K di output massimo.

Quindi il livello del modello è dove uno stack di plugin o rimane sostenibile o no. Per riferimento, ecco cosa costano gli stessi ID modello DeepSeek su un endpoint hostato a tariffa fissa. Atlas Cloud è uno, elencato qui perché serve gli stessi ID modello DeepSeek a tariffe fisse, il che lo rende direttamente confrontabile con i numeri first-party piuttosto che uno scambio mele con arance.

Tabella 1. ID modello DeepSeek e tariffe pubblicate per 1M di token, verificate il 17 agosto 2026

Leggi quella tabella onestamente, perché non dice una cosa sola. Flash è più economico a tariffa fissa che a qualsiasi livello ufficiale. La tariffa fissa di input per Pro è superiore alla tariffa ufficiale di cache miss di punta. E l'input ufficiale con cache hit è quasi gratuito, quindi un carico di lavoro con alti tassi di cache hit può essere più economico sull'API first-party. Ciò che un endpoint a tariffa fissa ti compra effettivamente è prevedibilità: lo stesso numero alle 03:00 UTC come alle 15:00 UTC, nessuna limitazione dell'account first-party e ID modello identici, quindi tornare indietro è una riga.

Lo Stack di Plugin di DeepSeek Harness, Passo dopo Passo

Otto passi, in questo ordine per un motivo. Ciascuno o rende il passo successivo possibile o lo rende più sicuro.

Tabella 2. Lo stack di sette pezzi, autonomo

Una nota sugli specificatori di installazione prima di iniziare. dsh plugin --profile <nome> <args> inoltra i suoi argomenti a pnpm all'interno della directory di quel profilo, quindi qualsiasi cosa pnpm possa risolvere funziona: un nome di pacchetto npm, uno specificatore github:owner/repo, o un link:/percorso/assoluto per un plugin che stai sviluppando. Questo conta in pratica. Ho controllato il registro e dsh-cost-meter e dsh-tier-router non sono pubblicati su npm, quindi lo specificatore GitHub è l'unica via per quei due.

Passo 1. Installa dsh e avvia il profilo web.

bashCopy
1npx @deepseek-ai/dsh web
2

Il comando stampa l'URL del server. Se preferisci compilare dal sorgente:

bashCopy
1git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
2cd deepseek-harness
3pnpm install
4pnpm run build
5pnpm dsh web
6

Poi nel browser: Impostazioni, Modelli, incolla la tua chiave API, salva. Scegli un workspace, puntalo a una directory di progetto e avvia una sessione.

Interfaccia web di DeepSeek Harness al primo avvio, che mostra la schermata di nuova sessione con il selettore di workspace

Passo 1 completato: dsh web in esecuzione localmente con un workspace selezionato.

Passo 2. Comprendi il tuo profilo prima di installare qualsiasi cosa.

Questo è il passo che la gente salta, e causa la maggior parte della confusione "plugin installato ma non appare". Ispeziona l'albero di configurazione composto senza avviarlo:

bashCopy
1dsh --profile web --dump-config
2

C'è anche --dump-default-config se vuoi una baseline per il confronto. Quello che cerchi è se il bundle che hai appena installato appare effettivamente nell'albero composto per il profilo che stai lanciando. Se non appare, hai installato in un profilo diverso.

Output del terminale di dsh --dump-config, con la lista dei bundle plugin composti per il profilo web visibile

--dump-config è la risposta a quasi ogni domanda "il mio plugin manca".

Passo 3. Installa il mercato prima dei plugin.

bashCopy
1dsh plugin --profile web add dshmarket
2

Questo inserisce un browser di plugin ricercabile all'interno delle Impostazioni con installazione e aggiornamento con un clic, più una scheda temi. Dopo questo, la maggior parte delle tue installazioni avverrà nell'interfaccia piuttosto che nel terminale. Se preferisci delegare la ricerca completamente:

bashCopy
1dsh plugin --profile web add dsh-find-plugin
2

Quello permette al tuo agente di cercare plugin per te, il che è leggermente assurdo e molto utile.

Il browser plugin dsh-market all'interno delle Impostazioni di DeepSeek Harness, che mostra schede plugin ricercabili con pulsanti di installazione e filtri per categoria

Il pannello del mercato nelle Impostazioni, dove avverrà il resto delle tue installazioni.

Passo 4. Installa lo scanner prima del codice di terze parti.

La lista della community porta l'avviso in un riquadro in alto, e merita di essere citato: "Installare un plugin esegue codice di terze parti sulla tua macchina con le tue autorizzazioni, può leggere i tuoi file, usare le tue credenziali e raggiungere la rete. Le approvazioni degli strumenti non sandboxano il codice del plugin" (awesome-dsh-plugin, agosto 2026).

Quindi scansiona prima:

bashCopy
1npm install -g dsh-poison-guard
2dsh-poison-guard scan ./some-plugin
3dsh-poison-guard scan ./some-plugin --json
4

Esegue tre livelli: analisi AST tramite NodeSecure JS-X-Ray per import dinamici, offuscamento, uso di eval / Function / vm, esfiltrazione e comandi shell non sicuri; un decodificatore di offuscamento che decomprime atob(), Buffer.from() base64 e hex, String.fromCharCode() e sequenze di escape prima di riseanare; e euristiche regex per stringhe letterali e script di installazione come postinstall e prepare. Il codice di uscita è 0 per pulito e 1 quando ci sono risultati, quindi si inserisce direttamente in CI. Può anche vivere all'interno di un profilo:

bashCopy
1dsh plugin --profile web add dsh-poison-guard
2

Abbinalo a dsh-plugin-doctor, che controlla manifest, patch, entry, build, pack e install, rileva l'host-shadowing del profilo ed esegue un preflight di veleno proprio.

Rapporto di scansione di dsh-poison-guard nel terminale, che elenca i risultati per livello per un plugin della community

Una scansione pre-installazione su un plugin casuale della community. Il punto non è che trovi sempre qualcosa, è che hai guardato.

Passo 5. Punta il livello del modello dove vuoi.

Questo è il livello della sezione precedente, ora come modifica effettiva. Apri $DSH_HOME/settings.yaml:

yamlCopy
1llm-pi-ai:
2  providers:
3    atlas:
4      apiKeyEnv: ATLASCLOUD_API_KEY
5      api: openai-completions
6      baseURL: https://api.atlascloud.ai/v1
7      models:
8        - id: deepseek-ai/deepseek-v4-flash-0731
9        - id: deepseek-ai/deepseek-v4-pro
10        - id: deepseek-ai/deepseek-v3.2
11

bashCopy
1export ATLASCLOUD_API_KEY=sk-...
2

Il blocco provider accetta qualsiasi endpoint compatibile con OpenAI: il tuo gateway, un server vLLM locale, o un servizio hostato. L'esempio sopra usa un endpoint DeepSeek hostato perché i suoi ID modello e schema di richiesta corrispondono all'API first-party, quindi tornare indietro è una modifica di baseURL di una riga con il resto della configurazione intatto.

Se preferisci cliccare, l'interfaccia web ha un modulo per provider personalizzato. Richiede un ID provider (minuscolo, permanente), un nome visualizzato, un URL base, un protocollo API, una credenziale della chiave API e almeno un modello. Dopo aver salvato ricevi un descrittore oscurato, mai il segreto letterale.

Un piccolo intoppo pratico. Il pulsante "Recupera modelli disponibili" dell'interfaccia chiama l'endpoint GET /models dell'endpoint, e gli endpoint senza quella rotta richiedono che gli ID modello siano digitati manualmente. Ho controllato questo endpoint direttamente: risponde su /v1/models e restituisce tutti e tre gli ID DeepSeek sopra, ma il suo envelope JSON non è identico byte per byte alla forma della lista di OpenAI. Quindi se il recupero torna vuoto, non dare per scontato che il provider sia rotto. Digita i tre ID esattamente come scritti sopra, che è un percorso completamente supportato.

Selettore di modelli di DeepSeek Harness con il provider personalizzato espanso, che mostra i tre ID modello DeepSeek caricati dal blocco provider settings.yaml

Passo 5 completato: i modelli DeepSeek del provider personalizzato selezionabili accanto a quelli integrati.

Passo 6. Rendi visibile il conto.

bashCopy
1dsh plugin --profile web add github:Han-1413141/dsh-cost-meter
2

Ottieni costo per sessione e giornaliero, un budget con percentuale di utilizzo, saldo ufficiale e un cruscotto storico. Il dettaglio critico che nessuna pagina di directory ti dirà: ha una sincronizzazione con un clic dei prezzi ufficiali inclusi i livelli di punta e fuori punta. Se stai eseguendo attraverso il tuo provider, imposta le tue tariffe effettive, altrimenti il pannello fa aritmetica corretta sulla lista prezzi di qualcun altro.

Se vuoi la forma dei token piuttosto che i dollari, le varianti dsh-token-usage danno mappe di calore e ripartizioni per modello, e dsh-context mostra la composizione della finestra di contesto stessa: cronologia per richiesta, eventi di compressione e iniezione e statistiche token per messaggio. Quest'ultimo è come scoprire se i tuoi 47K token di input sono file di progetto, cronologia della sessione o le stesse istruzioni caricate due volte.

Passo 7. Separa la pianificazione dall'esecuzione.

bashCopy
1dsh plugin --profile web add github:BruceLanLan/dsh-tier-router
2

Routing a due livelli: un livello forte pianifica, consiglia e rivede, un livello economico implementa. È consapevole della modalità pianificazione, ha una guardia di escalation per azioni ad alto impatto, auto-escalation in caso di fallimento e livelli anche per i sotto-agenti. Concretamente, lega il pianificatore a V4 Pro e l'esecutore a V4 Flash. Dato il divario di tariffe nella Tabella 1, questa è la leva singola più efficace contro l'appetito di contesto dell'harness, più efficace di qualsiasi taglio di prompt che farai a mano.

Passo 8. Esegui qualcosa di reale e controlla le ricevute.

Incolla questo in una sessione puntata a un progetto Express:

textCopy
1Aggiungi logging strutturato con ambito richiesta a questa app Express: crea un middleware che
2alleghi un ID richiesta UUID a ogni richiesta, logga metodo, path, stato e durata come
3JSON, propaga l'ID richiesta in tutte le chiamate logger esistenti e aggiungi test unitari per
4il middleware. Non modificare alcuna firma dei gestori di rotta. Mostrami un piano prima di modificare.
5

È deliberatamente di dimensioni medie: multi-file, ha un requisito di test, ha un vincolo che l'agente può violare e chiede un piano prima in modo da poter vedere il router passare il testimone tra i livelli. Quando i turni finiscono, leggi il pannello del contatore di costo e annota input, output e token in cache insieme al tempo trascorso. Poi cambia il provider nel selettore di modelli ed eseguilo di nuovo sullo stesso commit. Questa seconda esecuzione è l'intera ragione per cui hai installato i passi da 5 a 7.

Sessione di DeepSeek Harness completata, che mostra il piano, la traiettoria delle chiamate agli strumenti per la modifica del middleware e i test unitari superati

Passo 8 completato: piano, modifiche e test in un'unica traiettoria append-only che puoi scorrere all'indietro.

Plugin di DeepSeek Harness per Diversi Ruoli

Lo stack di sette pezzi è il pavimento. Ciò che aggiungi sopra dipende da cosa fai effettivamente, e le quattordici categorie della lista della community si mappano abbastanza pulitamente sui ruoli.

• Ricerca e scrittura. xiehuan123/dsh-deepread offre cinque modalità di lettura con report di rivendicazione-evidanza-dati e mappe mentali Mermaid o XMind, più un preflight di budget. Abbinalo a bowenliang123/dsh-context per visibilità e flymysql/dsh-memory per un vault tra sessioni.
• Frontend e design. AKS1st/dsh-mermaid rende i fence Mermaid come SVG sanitizzati che seguono il tuo tema. omdsh-dev/dsh-genui rende componenti interattivi inline nelle risposte, inclusi grafici, moduli e scene 3D, con un loop di eventi di ritorno al modello.
• Team e audit. dfycaly98931680/dsh-trajectory-governance ricostruisce i log di sessione piatti in alberi di rami e segnala loop deadlock, tentativi non validi e deriva dell'obiettivo con attribuzione dei costi. DamonKoy/dsh-secret-redactor maschera chiavi API, token, JWT e chiavi private nei risultati degli strumenti prima che il modello li veda, e JohnXu22786/secret-guard blocca letture e scritture di .env e materiale chiave direttamente.
• Persone da terminale. kouyichi/dsh-tui-app è un client chat terminale completo basato su Ink con schede strumenti, pannello lavori, replay di traiettoria e schede multi-sessione. s3yf1337/dsh-desktop avvolge la superficie web in una finestra nativa Tauri.
• Modelli locali. NOirBRight/dsh-llm-ollama è un adattatore chat nativo per Ollama con scoperta di modelli, quindi il trucco del provider del Passo 5 funziona anche per modelli sulla tua macchina.
• Resilienza. aokamoaki/dsh-startup-guard preflight la composizione dei plugin, testa fumo l'apply() dell'host e mette in quarantena i bundle che causano crash, in modo che un plugin rotto non possa bloccare l'avvio. Su un harness in fase di anteprima, è meno paranoico di quanto sembri.

Quanto Costa Eseguire uno Stack di Plugin di DeepSeek Harness

Lasciami essere preciso su ciò che segue. Questi sono calcoli dalle schede tariffarie pubblicate, non da un'esecuzione che ho misurato. Il volume di token è preso in prestito dalla misurazione di terze parti citata in precedenza, e la cifra di output è un'ipotesi che sto dichiarando apertamente.

Prendi un turno con 47.6K token di input non in cache (la cifra dsh da quel confronto preliminare) e supponi 8K token di output.

Tabella 3. Un turno di 47.6K in, 8K out, calcolato dalle tariffe pubblicate

Tre cose in quella tabella valgono più dei totali.

Primo, Flash fisso batte Flash a qualsiasi livello ufficiale, e il divario sull'output rispetto alla punta è di circa 4,7x. Secondo, Pro fisso è più costoso sull'input rispetto alla tariffa ufficiale di cache miss di punta, quindi un carico di lavoro pesante su Pro non è automaticamente meglio uscendo dall'API first-party. Terzo, e più importante: se quell'input di 47.6K fosse un cache hit invece di un miss, la tariffa ufficiale addebiterebbe tra $0,0003 e $0,0007 per quello a seconda dell'ora. Essenzialmente gratuito. Un carico di lavoro con tassi di cache hit genuinamente alti può essere più economico sull'API di DeepSeek stessa, punto. Qualsiasi post che ti dice che un endpoint hostato è universalmente più economico non ha letto la propria scheda tariffaria.

C'è anche una stranezza di fuso orario che nessuno menziona. La punta è 01:00-04:00 e 06:00-10:00 UTC, che è 09:00-12:00 e 14:00-18:00 a Pechino, la giornata lavorativa cinese. Il nove-to-cinque di uno sviluppatore di San Francisco cade interamente fuori punta. La mattina di uno sviluppatore di Berlino cade saldamente in punta. Dove ti trovi cambia quale colonna della Tabella 3 descrive il tuo mese effettivo.

Tre leve muovono realmente il numero, in ordine di effetto: routing a livelli in modo che il modello costoso pianifichi solo, raggruppamento delle chiamate agli strumenti in modo che ogni turno porti meno round trip di contesto, e aprire dsh-context per scoprire cosa sta riempiendo la finestra. Inizia con il terzo. Quel bug di CLAUDE.md e AGENTS.md duplicati ha raddoppiato un prompt di sistema per utenti reali, e nessuna quantità di routing intelligente risolve un problema che non puoi vedere.

Prima di Installare: Fiducia e Licenze

Il codice del plugin viene eseguito nel tuo processo Node, con le tue autorizzazioni, e le approvazioni degli strumenti non lo sandboxano. Questo non è ipotetico. L'harness legge il tuo repository e i tuoi file di credenziali per progettazione, e un plugin vive all'interno dello stesso confine. I criteri stessi della lista della community sono espliciti sul fatto che una lista "non è una revisione di sicurezza" e non prova nulla oltre al fatto che il plugin si installa e fa ciò che dice la sua descrizione di una riga.

Posizione pratica: scansiona con dsh-poison-guard prima di installare, preferisci plugin il cui codice sorgente puoi scorrere in una sola seduta, e prova quelli sconosciuti in un posto che non contiene le tue chiavi di produzione.

Sulle licenze, dsh stesso è MIT. I singoli plugin non lo sono. Sono repository separati con le proprie licenze, e un nucleo permissivo non dice nulla sull'estensione che hai appena tirato da uno specificatore GitHub. Se stai installando in qualcosa di commerciale, leggili ciascuno.

Domande Frequenti Sui Plugin di DeepSeek Harness

Come installo un plugin di DeepSeek Harness?

Esegui dsh plugin --profile <nome> add <spec>. Il comando inoltra a pnpm all'interno della directory di quel profilo, quindi gli specificatori validi includono un nome di pacchetto npm, github:owner/repo (opzionalmente con #ref), e link:/percorso/assoluto per sviluppo locale. Il valore --profile deve corrispondere al profilo che effettivamente lanci. I plugin con un componente lato host necessitano del riavvio del processo, non solo del ricaricamento della pagina.

Il mio plugin di DeepSeek Harness si è installato ma non appare. Perché?

Quattro cause, in ordine di probabilità. Hai installato in un profilo diverso da quello che hai lanciato. Il browser sta servendo un'interfaccia cacheata e necessita di un aggiornamento forzato. Il plugin tocca l'host Node e necessita del riavvio del processo. Oppure il bundle non è mai entrato nella configurazione composta, cosa che dsh --profile <nome> --dump-config ti dirà in un comando.

Posso usare DeepSeek Harness con un modello non DeepSeek o un endpoint di terze parti?

Sì, ed è una modifica di configurazione piuttosto che un plugin. Sotto llm-pi-ai, aggiungi un provider con api: openai-completions e il tuo baseURL, elenca almeno un ID modello e fai riferimento a una chiave tramite apiKeyEnv o $DSH_HOME/.credentials.yaml. Per modelli sulla tua macchina, dsh-llm-ollama fornisce un adattatore nativo per Ollama con scoperta di modelli.

I plugin di DeepSeek Harness sono sicuri da installare?

Trattali come qualsiasi dipendenza npm con accesso a filesystem e rete, perché è quello che sono. Il codice del plugin viene eseguito nel tuo processo Node con le tue autorizzazioni e le approvazioni degli strumenti non lo sandboxano. Scansiona prima di installare con dsh-poison-guard, valida manifest e build con dsh-plugin-doctor e usa un plugin di redazione di segreti o guardia in modo che stringhe a forma di credenziali non raggiungano mai il modello.

DeepSeek Harness è pronto per il lavoro di codifica quotidiano?

Onestamente, non ancora per la maggior parte delle persone. È un'anteprima per sviluppatori il cui README promette modifiche che rompono la compatibilità, la compatibilità con plugin di terze parti è attualmente scarsa e il suo consumo di contesto è elevato. È un buon adattamento se stai costruendo infrastruttura per agenti, hai bisogno di una traiettoria di esecuzione verificabile o vuoi scambiare il loop dell'agente stesso. Per il lavoro quotidiano, tieni il tuo strumento esistente e tieni d'occhio questo.

Perché DeepSeek Harness usa così tanti token?

In parte per progettazione, in parte per bug. Il costo di progettazione è reale: un log append-only di tutto ciò che il modello vede, iniezione aggressiva di contesto e pianificazione di sotto-agenti. Il lato bug è risolvibile, e un caso confermato aveva dsh che leggeva sia CLAUDE.md che AGENTS.md e raddoppiava il prompt di sistema quando i loro contenuti corrispondevano. Mitiga con routing a livelli, meno e più corpose chiamate agli strumenti e dsh-context per vedere la composizione effettiva.