DeepSeek Harness'i 10 Dakikada Nasıl Kurulur (Ve İstediğiniz Herhangi Bir Modele Yönlendirin)

DeepSeek Harness'ı kurmak tek bir komut alır. Otuz saniye sonra http://127.0.0.1:3080 adresinde güzel, tamamen boş bir arayüze bakıyorsunuz ve kimse size bundan sonra ne yapmanız gerektiğini söylemedi.

README belirgin şekilde incedir. Bağlantı verdiği Cordis makalesi uzay-zamansal birleştirilebilirlikten bahseder. Siz sadece bir şeyin kodunuzu okumasını istemiştiniz.

Bu kılavuz, o boş ekrandan başlar. Evet, kurulum komutunu alacaksınız, ancak size asıl bir öğleden sonraya mal olan kısım, bir model sağlayıcısı bağlamaktır ve bu adımda DeepSeek modellerini sessizce bozan ve bağlam pencerenizin %75'ini çöpe atan üç varsayılan değer vardır. Neredeyse hiç kimse bunları belgelemez.

Önemli çıkarımlar

• npx @deepseek-ai/dsh web kurulumun tamamıdır. Tek ön koşul Node.js ^22.19.0 veya >=24.0.0'dır.
• DeepSeek Harness bir model değil, bir koşum takımıdır. Sıfır kimlik bilgisiyle gelir, bu nedenle bir sağlayıcı ekleyene kadar hiçbir şey yapmaz.
• DeepSeek'in kendi API'si, bir ağ geçidi veya yerel bir Ollama sunucusu dahil olmak üzere OpenAI uyumlu herhangi bir uç nokta çalışır.
• Özel bir sağlayıcı eklediğinizde, koşum takımı düşünce lehçesini temel URL'nizden tahmin eder. Yanlış tahmin ederse reasoning_content bozulur.
• Elle bildirilen modeller varsayılan olarak 262.144 bağlam penceresi kullanır, bu nedenle V4'ün tam 1.048.576 penceresi, siz aksini söyleyene kadar kapalı kalır.

Parlayan modüler bir koşum takımı düzeneğinin yanında yeşil testleri geçen terminal, DeepSeek Harness'ın nasıl kurulacağını gösteriyor

60 Saniyelik Özet: Ne İnşa Ediyorsunuz

İşte herhangi bir teoriden önce kazanç. Boş bir klasörde üç dosya, bir yapıştırma yönergesi ve ajan kodu okur, pytest'i çalıştırır, iki testin başarısız olduğunu izler, tek bir karakteri değiştirir ve tüm paket yeşil olana kadar yeniden çalıştırır.

DeepSeek Harness fizzbuzz.py'yi okuyor, pytest'i çalıştırıyor, bir eksik hata düzeltiyor ve 3 geçene kadar yeniden çalıştırıyor

Tam döngü: oku, çalıştır, teşhis et, yama yap, yeniden çalıştır. Her adım, daha sonra tekrar oynatabileceğiniz, yalnızca ekleme yapılabilen bir oturum günlüğüne kaydedilir.

Bu, 6. Adımda birlikte oluşturacağımız demodur. Geçici bir dizinde yeniden oluşturulabilecek kadar küçük ve gelecek hafta değişebilecek herhangi bir harici depoya bağlı değil.

DeepSeek Harness'ı Kurma Girişimlerinin Çoğu Neden İkinci Adımda Takılıp Kalıyor

Kurulum gerçekten önemsizdir. Takılma hemen sonrasında olur ve bu bir hata değil, bir tasarım kararıdır: DeepSeek Harness, hiçbir anahtar, varsayılan sağlayıcı ve paketlenmiş model ile birlikte gelmez.

DeepSeek, projeyi 13 Ağustos 2026'da MIT lisansı altında açık kaynak olarak yayınladı ve proje dikey bir büyüme gösterdi. 17 Ağustos 2026 itibarıyla depo 144.361 yıldız ve 14.689 çatala sahiptir (GitHub, Ağustos 2026), bu, aynı hafta aynı boş ekrana gelen birçok kişi anlamına geliyor.

Lansman haftasındaki Hacker News başlığı, bölünmüş tepkiyi yakalıyor. İnsanlar şeffaflığı seviyor: modelin gördüğü her şey, yalnızca ekleme yapılabilen bir oturum günlüğüne kaydediliyor ve bir yorumcu, "ABD modelleri bunu görmenize izin vermez" dedi. Şikayetler de aynı derecede tutarlı. Bir geliştirici, "README, kurulum talimatlarının dışında oldukça çıplak" diye yazdı ve Cordis makalesi "kelime salatası" gibi okunduğu yorumunu aldı (Hacker News, Ağustos 2026).

Bu nedenle, insanları gerçekten engelleyen dört şeyin tümü kurulum sonrasıdır:

• Node çok eski, bu nedenle npx herhangi bir şey başlamadan başarısız olur.
• 3080 numaralı bağlantı noktası zaten başka bir geliştirme sunucusu tarafından kullanılıyor.
• Özel sağlayıcı 401 döndürüyor veya model listesi boş geliyor.
• Model bağlanıyor ancak akıl yürütme çıktısı bozuk geliyor veya uzun dosyalar bağlam penceresini erken aşıyor.

Aşağıdaki 1'den 5'e kadar olan adımlar, doğrudan bu dört soruna yöneliktir.

DeepSeek Harness'ı Kurmadan Önce: Bir Model ve Bir Anahtar Seçin

Önce cevaplayın: koşum takımının kendisi ücretsiz ve yereldir, ancak ona OpenAI uyumlu bir temel URL, bir anahtar ve en az bir model kimliği verene kadar tek bir yararlı işlem yapmaz. Kurulumdan önce buna karar verin ve tüm kurulum on dakika sürer.

Her şey 127.0.0.1:3080 adresindeki bir tarayıcı sekmesinde gerçekleşir. Üç yol arasından seçim yapıyorsunuz ve üçü de çalışıyor.

Tablo B: DeepSeek Harness ile bugün çalışan model erişim seçenekleri

Seçim yapmadan önce bilinmesi gereken iki şey. DeepSeek'in birinci taraf API'si, yoğun ve yoğunluk dışı saat faturalandırmasına geçti; yoğun saatler 01:00 - 04:00 ve 06:00 - 10:00 UTC, yoğunluk dışı ise yoğun saatin tam yarısıdır (DeepSeek API Dokümanları, Ağustos 2026). Önbellek isabeti giriş fiyatlandırması son derece düşüktür, bu nedenle aynı bağlamı tekrar tekrar okuyan bir iş yükü, birinci tarafta çok ucuz olabilir.

Bir ağ geçidi, bunu öngörülebilirlikle takas eder. Atlas Cloud, aynı DeepSeek modellerini yoğun saat ek ücreti olmadan ve abonelik gerektirmeden sabit bir ücretle sunar; aşağıdaki kurulumda kullanacağım örnek budur çünkü bölgesel bir ödeme yöntemi gerektirmez. Durumunuza uygun olan rotayı değiştirin; yapılandırma şekli hepsi için aynıdır.

DeepSeek Harness Nasıl Kurulur, Adım Adım

Giriş yapmanın üç yolu vardır. Bir satır seçin, ardından adımları izleyin.

Tablo A: kurulum yöntemleri karşılaştırması

Adım 1: DeepSeek Harness'ı Kurmadan Önce Ön Koşullarınızı Kontrol Edin

En yaygın başarısızlık, yeterince yeni görünen ancak olmayan bir Node sürümüdür. Depo ^22.19.0 || >=24.0.0 gerektirir. 23.x serisindeki hiçbir şey herhangi bir yama düzeyinde uygun değildir.

bashCopy
1node -v      # 22.x'te >= 22.19.0 veya >= 24.0.0 olmalıdır
2npm -v
3

node -v 22.14 veya 20.x yazdırıyorsa, devam etmeden önce yükseltme yapın. Yalnızca kaynaktan derlemeyi veya eklenti yazmayı planlıyorsanız pnpm'ye ihtiyacınız vardır:

bashCopy
1npm install -g pnpm
2

Adım 2: DeepSeek Harness'ı Tek Komutla Kurun

Kurulumun tamamı budur. Web profilini tek seferde indirir ve başlatır.

bashCopy
1npx @deepseek-ai/dsh web
2

http://127.0.0.1:3080 adresini açın. Bu bağlantı noktası zaten meşgulse, başlatıcı tanımadığı tüm bayrakları doğrudan profile iletir, böylece taşıyabilirsiniz:

bashCopy
1npx @deepseek-ai/dsh web --port 8080
2

Elinize geçen şey boş bir kabuktur. Sağlayıcı yok, model yok, anahtar yok. Bu beklenen bir durumdur ve çoğu kılavuzun durduğu yerdir.

Kurulumdan hemen sonra 127.0.0.1:3080 adresindeki DeepSeek Harness web arayüzü, sağlayıcı veya model yapılandırılmamış

Kurulum tamamlandı ve tamamen hareketsiz. Buradan itibaren her şey kablolama.

Adım 3: DeepSeek Harness için Bir API Anahtarı Alın

Tablo B'den hangi rotayı seçtiyseniz, bir anahtara ve bir temel URL'ye ihtiyacınız vardır. Birinci taraf rotası için platform.deepseek.com adresine kaydolun ve orada bir anahtar oluşturun. Faturalandırma seçenekleri bölgeye göre farklılık gösterir, bu nedenle taahhüt etmeden önce ödeme yönteminizin desteklendiğini kontrol edin.

Bu kılavuzda kullanılan ağ geçidi rotası için, Atlas Cloud panelinde API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun, ardından koşum takımının bir ayar dosyasında saklamadan okuyabilmesi için dışa aktarın:

bashCopy
1export ATLASCLOUD_API_KEY="sk-your-key-here"
2

Yeni oluşturulmuş, kısmen maskelenmiş bir anahtar içeren Atlas Cloud panelinin API Anahtarları sayfası

Anahtarı bir kez kopyalayın. Sayfadan ayrıldıktan sonra bir daha gösterilmez.

Adım 4: DeepSeek Harness'a Model Sağlayıcınızı Ekleyin

Arayüzde Ayarlar'a, ardından Modeller'e ve ardından Özel sağlayıcı ekle'ye gidin. Form, bir Sağlayıcı Kimliği, bir görünen ad, bir temel URL, bir API protokolü, bir kimlik bilgisi ve en az bir model gerektirir.

Belgelerin tekrarlamakta haklı olduğu bir uyarı: Sağlayıcı Kimliği kalıcıdır. İsteklere, kaydedilmiş oturumlara, model varsayılanlarına ve kimlik bilgisi referanslarına yazılır. Daha sonra beğenmezseniz, tek seçeneğiniz yeni bir sağlayıcı oluşturmak ve eskisini silmektir.

Modelleri getirme 401 döndürürse, anahtar yanlıştır. Boş bir liste döndürürse, uç nokta bir model dizini göstermiyordur, bu zararsızdır: model kimliğini manuel olarak yazın ve devam edin.

Doldurulmuş Özel sağlayıcı ekle formu, temel URL, API protokolü ve Modelleri getir kontrolü işaretlenmiş

Bir sonraki adımın çalışıp çalışmayacağını belirleyen üç alan: temel URL, protokol ve model listesi.

Adım 5: DeepSeek Modellerini Sessizce Bozan Üç DeepSeek Harness Varsayılanı

Bu, başka hiçbir kurulum kılavuzunun kapsamadığı kısımdır ve kurulumunuzun bağlı görünmesine rağmen garip davranmasının nedenidir.

Koşum takımının LLM katmanı, uç nokta URL'nizden hangi düşünce lehçesini konuşacağını çıkarır. Dahili belgeler sonuç konusunda açıktır: "pi-ai, uç nokta URL'sinden tahmin eder; özel bir ağ geçidinin URL'si hiçbir şey söylemez, bu nedenle DeepSeek lehçesindeki bir ağ geçidine OpenAI lehçesinde konuşulur ve düzeltmenin bir yolu yoktur." Açıkça söylemek gerekirse, açıkça DeepSeek olmayan herhangi bir temel URL, OpenAI olarak ele alınır ve DeepSeek'in reasoning_content işlemesi bozulur.

İkinci ve üçüncü tuzaklar kapasitedir. Elle bildirdiğiniz bir model, defaultContextWindow olarak 262.144 ve defaultMaxTokens olarak 32.768 değerine düşer. V4, 1.048.576 token bağlamını destekler, bu nedenle varsayılanı kabul etmek dörtte üçünü çöpe atar.

Bunları ayar dosyanıza yazın:

yamlCopy
1# $DSH_HOME/settings.yaml   (varsayılan ~/.dsh/settings.yaml)
2llm-pi-ai:
3  providers:
4    atlas:
5      displayName: Atlas Cloud
6      api: openai-completions
7      baseURL: https://api.atlascloud.ai/v1
8      apiKeyEnv: ATLASCLOUD_API_KEY
9      compat:
10        thinkingFormat: deepseek   # 1. URL tabanlı tahmini durdur
11      defaultContextWindow: 1048576  # 2. varsayılan yalnızca 262144
12      defaultMaxTokens: 32768        # 3. uzun çıktı işleri için yükselt
13      models:
14        - id: deepseek-ai/deepseek-v4-flash
15          contextWindow: 1048576
16        - id: deepseek-ai/deepseek-v4-pro
17          contextWindow: 1048576
18

Aklınızda bulundurmanız gereken üç şey. Ayarlar önce modeli, sonra rotayı, sonra yüklenen katalog girişini, ardından URL'den türetilen tahmini çözümler; bu nedenle model başına bir değer her zaman kazanır. Her iki compat anahtarı, thinkingFormat ve supportsReasoningEffort, yalnızca openai-completions altında bulunur; bunları başka bir protokole koyarsanız çözümleme başarısız olur. Ve bu bağdaştırıcı, kimlik doğrulama akışları bir anahtar, bir uç nokta ve başlıklardan daha fazlasını gerektiren Bedrock, Vertex, Azure ve Codex'i kapsamaz.

Adım 6: DeepSeek Harness'ta İlk Gerçek Görevinizi Çalıştırın

Şimdi bu makalenin başındaki demo. Boş bir klasör oluşturun ve üç dosya ekleyin.

Bir eksik hata içeren fizzbuzz.py:

pythonCopy
1def fizzbuzz(n):
2    out = []
3    for i in range(1, n):
4        if i % 15 == 0:
5            out.append("FizzBuzz")
6        elif i % 3 == 0:
7            out.append("Fizz")
8        elif i % 5 == 0:
9            out.append("Buzz")
10        else:
11            out.append(str(i))
12    return out
13

Üç testten ikisinin başarısız olduğu test_fizzbuzz.py:

pythonCopy
1from fizzbuzz import fizzbuzz
2
3def test_starts_correctly():
4    assert fizzbuzz(5)[:3] == ["1", "2", "Fizz"]
5
6def test_covers_every_number():
7    assert len(fizzbuzz(15)) == 15
8
9def test_fifteen_is_fizzbuzz():
10    assert fizzbuzz(15)[-1] == "FizzBuzz"
11

Ve requirements.txt:

textCopy
1pytest>=8.0
2

Paketi önce elle çalıştırmak yapmaya değer, böylece ajanın neyle karşılaştığını bilirsiniz:

textCopy
1.FF                                                                      [100%]
2=================================== BAŞARISIZLIKLAR ===================================
3___________________________ test_covers_every_number ___________________________
4E       AssertionError: assert 14 == 15
5___________________________ test_fifteen_is_fizzbuzz ___________________________
6E       AssertionError: assert '14' == 'FizzBuzz'
7=========================== kısa test özeti bilgisi ============================
82 başarısız, 1 geçti 0.01s içinde
9

Ajan modunu Standart ve modeli deepseek-ai/deepseek-v4-flash olarak ayarlayın, ardından bu yönergenin aynısını yapıştırın:

Bu çalışma alanında pytest'i çalıştırın. İki test başarısız oluyor. fizzbuzz.py'deki temel nedeni bulun, mümkün olan en küçük değişiklikle düzeltin, ardından pytest'i yeniden çalıştırın ve bana son çıktıyı gösterin. Test dosyasını düzenlemeyin.

Doğru düzeltme tek bir karakterdir: range(1, n) → range(1, n + 1) olur ve paket 3 geçti bildirir.

Şimdi bir koşum takımını bir sohbet penceresinden farklı kılan kısım. Her çalıştırma, yalnızca ekleme yapılabilen bir oturum günlüğüne kaydedilir ve onu çatallayabilirsiniz. Ajanın fizzbuzz.py'yi ilk okuduğu noktaya geri dönün ve ikinci bir denemeyi dallandırın:

Bu oturumu, fizzbuzz.py'yi ilk okuduğunuz adımdan çatallayın. Bu sefer, if dallarını yamamak yerine onu sözlük tabanlı bir arama olarak yeniden yazın, ardından pytest'i tekrar çalıştırın.

Aynı başlangıç noktasından ikinci, sözlük tabanlı bir uygulama üretmek için DeepSeek Harness oturum günlüğünü çatallama

Bir başlangıç noktası, iki dal. Lansman haftası kalabalığının gerçekten önemsediği özellik buydu.

Adım 7: Komut Dosyaları ve CI için Başsız Çalıştırma

İki profil ilk kullanımda kendini başlatır: web ve headless. Şu ana kadar web kullanıyordunuz ve dsh web sadece dsh --profile web için bir takma addır.

Başsız mod, taze bir kalıcı oturumu çalıştırır, son yanıtı yazdırır ve çıkar; bu, bir CI işinin tam olarak istediği şekildir:

bashCopy
1dsh --profile headless "Testleri çalıştır ve başarısızlıkları düzelt. Farkı bildir."
2

Diğer herhangi bir profil dsh plugin aracılığıyla oluşturulmalıdır. Profiller, varsayılan olarak ~/.dsh/profiles/<ad> olan $DSH_HOME/profiles/<ad> dizininde yaşar.

Başsız DeepSeek Harness çalıştırmasından son yanıtı yazdıran ve çıkan terminal çıktısı

Başsız mod: bir oturum, bir yanıt, dallanma yapabileceğiniz çıkış kodu.

DeepSeek Harness'ı Kurmanın Diğer Yolları

npx yolu çoğu kişi için yeterlidir. Bunlar bilinmeye değer üç tanedir.

DeepSeek Harness'ı pnpm ile Kaynaktan Kurma

Kodu okumak, yamamak veya ona karşı eklenti yazmak istiyorsanız:

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

5 MB'lık Masaüstü Derlemesi

Bir topluluk projesi olan hairyf/deepseek-harness-desktop, koşum takımını Tauri ile sarar ve Windows, macOS ve Linux için hiçbir Node kurulumu gerektirmeyen yaklaşık 5 MB'lık bir yükleyici sunar. Bu, resmi bir DeepSeek sürümü değildir, bu nedenle buna göre davranın: bu yazı itibarıyla yaklaşık 400 yıldıza sahiptir ve koşum takımının kendisinden bir gün sonra oluşturulmuştur.

DeepSeek Harness'ı Ollama ile Tamamen Yerel Çalıştırma

Ollama, birinci taraf bir entegrasyon sunar. Kısa versiyon tek komuttur:

bashCopy
1ollama launch dsh
2

Bu, koşum takımını Ollama ile bağlantılı olarak kurar ve çalıştırır, ayarlarını ~/.ollama/launch/dsh/settings.yaml konumunda tutar (Ollama Dokümanları, Ağustos 2026). Her şeyin çevrimdışı olduğunu varsaymadan önce okunması gereken bir uyarı: yerleşik web arama otomatik olarak etkindir ve Ollama bulut erişimi ile araçları destekleyen bir model gerektirir. Gerçekten yerel bir model, size sıfır token maliyeti sağlar, ancak hız ve genellikle daha zayıf araç çağırma pahasına.

Aynı başarısız test görevini çalıştıran yerel bir Ollama sunucusuna bağlı DeepSeek Harness

Aynı görev, ağ gidiş-dönüşü yok, token başına fatura yok.

DeepSeek Harness Ücretsiz mi? Çalıştırmanın Gerçek Maliyeti

Önce cevap: yazılım ücretsiz ve MIT lisanslıdır, ticari kullanım da dahil. Modelleri yerel olarak çalıştırmadığınız sürece tokenlar ücretsiz değildir. Koşum takımının kendisiyle ilgili hiçbir şey ölçülmez, kısıtlanmaz veya bir DeepSeek hesabına bağlı değildir.

Tablo C: gerçekte ücretsiz olan ve olmayan

Belirli bir çalıştırma yerine yuvarlak sayılar kullanan bir örnek. Diyelim ki Adım 6'daki gibi bir hata ayıklama oturumu 200.000 giriş tokenı ve 20.000 çıkış tokenı tüketsin; bu, ajan birkaç dosyayı okuyup yineleme yaptıktan sonra gerçekçidir. $0.14 giriş ve $0.28 çıkış olan sabit ağ geçidi oranında, bu oturum yaklaşık 3,4 sente mal olur. Yoğunluk dışı önbellek isabetsizliği oranlarında birinci taraf API'sinde yaklaşık 5,7 sent ve yoğun saatlerde yaklaşık 11 sent olur. Girişinizin çoğu önbellek isabeti ise, birinci taraf giriş tarafında önemli ölçüde daha ucuz hale gelir, çünkü önbellek isabeti girişi 1M token başına $0.007'den başlar.

Etki sırasına göre pratik kaldıraçlar: bağlamın kartopu gibi büyümemesi için oturumları kısa tutun, rutin işleri Flash'ta çalıştırın ve Pro'yu gerçekten zor görevler için saklayın ve kıyaslama tarzı çalıştırmalar için Minimal modunu kullanın, çünkü modele tam olarak iki araç ve bağlam sıkıştırması yok verir.

Sevk Etmeden Önce: DeepSeek Harness Lisansı ve Önizleme Riskleri

Üç kısa şey, ardından SSS.

Lisans MIT'dir, bu nedenle ticari kullanım sorun değildir. Ancak proje kendisini bir geliştirici önizlemesi olarak etiketler ve BÜYÜK HARFLERLE uyumluluğu bozan değişiklikler olacağını belirtir. Bir sürümü sabitleyin ve henüz bir üretim yayınlama hattına bağlamayın.

Kimlik bilgileriniz, ayarlarla birlikte $DSH_HOME/.credentials.yaml ve $DSH_HOME/settings.yaml dosyalarında makinenizde düz metin olarak yaşar; her ikisi de varsayılan olarak ~/.dsh konumundadır. Koşum takımı eviniz bir deponun içinde kalırsa, .gitignore dosyasına ekleyin:

textCopy
1.dsh/
2

Ve unutulması kolay olan bariz olan: kodunuz, 4. Adımda yapılandırdığınız uç noktaya gider. Özel bir kod tabanına bir ajan yöneltmeden önce o sağlayıcının veri koşullarını okuyun.

Sıkça Sorulan Sorular

DeepSeek Harness ücretsiz mi?

Koşum takımı ücretsiz ve MIT lisanslıdır, hesap veya abonelik gerektirmez ve ticari olarak kullanabilirsiniz. Model tokenları, bağladığınız sağlayıcı tarafından ayrı olarak faturalandırılır. Onu yerel bir Ollama modeline yöneltmek, size donanım ve hız ile ödenen, gerçekten sıfır token maliyetli bir kurulum sağlar.

DeepSeek Harness'ı kurmak için DeepSeek API anahtarına ihtiyacım var mı?

Hayır. Kurulum ve DeepSeek anahtarı ilgisizdir. npx @deepseek-ai/dsh web herhangi bir kimlik bilgisi olmadan çalışır. Yalnızca ajanın bir modeli gerçekten çağırmasını istediğinizde bir anahtara ihtiyacınız vardır ve bu, yerel bir sunucu dahil olmak üzere herhangi bir OpenAI uyumlu uç nokta için bir anahtar olabilir.

DeepSeek Harness, DeepSeek dışındaki modelleri çalıştırabilir mi?

Evet. Özel sağlayıcılar openai-completions kabul eder ve bağdaştırıcı, bir anahtar, bir uç nokta ve başlıklar ile tanımlanabilen protokolleri kapsar. settings.yaml dosyasında providers: altına kendi kimliği, temel URL'si ve modelleriyle başka bir blok ekleyerek ikinci bir sağlayıcı ekleyin. Bedrock, Vertex, Azure ve Codex, kimlik doğrulamaları bundan daha fazlasını gerektirdiği için kasıtlı olarak kapsam dışıdır.

Özel sağlayıcım neden 401 veya "bilinmeyen model" döndürüyor?

401 neredeyse her zaman anahtarın yanlış olduğu veya apiKeyEnv içinde adlandırılan ortam değişkeninden okunmadığı anlamına gelir. Bilinmeyen bir model genellikle uç noktanın bir model dizini göstermediği anlamına gelir, bu nedenle hiçbir şey getirilmemiştir: model kimliğini elle yazın. Ayrıca, yalnızca değiştirilebilen, yeniden adlandırılamayan Sağlayıcı Kimliği yazımını kontrol edin.

DeepSeek Harness API anahtarımı ve ayarlarımı nerede saklar?

Anahtarlar $DSH_HOME/.credentials.yaml dosyasına ve elle yazılan model ayarları $DSH_HOME/settings.yaml dosyasına gider; DSH_HOME geçersiz kılınmadığı sürece her ikisi de ~/.dsh altındadır. Oturumlar $DSH_HOME/storages dizininde ve profiller $DSH_HOME/profiles/<ad> dizininde yaşar. Tüm dizini sürüm kontrolünün dışında tutun.

DeepSeek Harness üretime hazır mı?

Henüz değil, kendi hesabına göre. Proje bir geliştirici önizlemesi olarak sunulur ve uyumluluğu bozan değişiklikler konusunda açıkça uyarır; bu, birkaç günlük yazılım için adil bir tanımlamadır. Yerel geliştirme ve CI yardımı için kullanın, test ettiğiniz sürümü sabitleyin ve yükseltmelerden sonra sağlayıcılar belgesini yeniden okuyun.

---

17 Ağustos 2026 tarihli DeepSeek Harness geliştirici önizlemesine karşı doğrulanmıştır. Bu proje, tasarım gereği bozucu değişiklikler sunar; bu nedenle derlemenizdeki bir alan adı yukarıdaki YAML'den farklı görünüyorsa, yapılandırmanın yanlış olduğunu varsaymadan önce resmi sağlayıcılar belgelerini kontrol edin.