作者 | Echo Tang出品 | CSDNID: CSDNnews8 月 12 日深夜DeepSeek 毫无预兆地上线了 V4 Pro 正式版我们此前已有详细报道《DeepSeek V4 Pro 正式版深夜 上线》。但真正让全球开发者社区炸锅的是十几个小时后白天的第二记重拳——DeepSeek Harness一个以 MIT 协议完全开源的 Agent 框架v0.1 开发者预览版代码推到 GitHub 的那一刻Hacker News 上的讨论帖直接冲上了 TOP 1截至目前GitHub Star 已经涨到了近 40k。一个模型公司同一天发了一个旗舰模型和一个开源框架。前者回答“模型有多强”后者回答“强了之后怎么用起来”。V4 Pro 的事我们已经讲过了这篇文章聚焦后者——DeepSeek Harness 到底是什么为什么它值得开发者花时间看一眼以及它背后那篇论文在说什么。不是“DeepSeek 版 Claude Code”先把定位说清楚。DeepSeek Harness简称dsh不是一个新模型而是让模型能够使用工具、执行任务、与开发者协作的基础设施。如果把 DeepSeek 的模型比作大脑Harness 就是它的身体和工作台。官方给它的核心设计原则只有六个字一切皆插件Everything is a Plugin。这句话不是口号。打开 GitHub 仓库的架构文档你会发现模型适配器是插件工具注册是插件Session Log 是插件Agent Loop 本身也是插件沙箱是插件审批策略是插件甚至 UI 都是插件。所有这些组件通过 Cordis 服务与事件彼此协作在配置层自由组合。开发者不需要改动 Harness 的源码就能以插件的方式独立选择、替换或扩展其中的任何一个能力。这和 Claude Code、Codex、OpenClaw 的区别在哪里后者是产品——你用它按它的规则来。Harness 更像是一套元框架——你用它组装自己的 Agent 产品。模型可以换工具可以换循环逻辑可以换安全策略可以换UI 可以换。不过Hacker News 上也有开发者对“一切皆插件”的长期可维护性提出了直接质疑“所有依赖‘社区插件’来提供功能的产品头六个月都运行得很好之后就是不兼容、过时、缺乏一致性和治理的噩梦”“Every product relying on ‘community plugins’ for their features implies it works fine the 6 first months, then it’s a nightmare”。这是一个真实的担忧——任何插件化系统都面临生态治理的长期挑战。DeepSeek 给出的回应是理论层面的Cordis 的形式化保证确保插件可以被安全卸载依赖关系可以被正确管理。但 4000 个 Koishi 插件的实践和一个全球开发者社区的实践量级完全不同。这个问题后面还会再谈。四种模式Harness 提供四种预设模式每种加载不同的插件集合•标准模式完整工具组合日常开发使用•PTC 模式Programmatic Tool Calling模型生成一段 TypeScript 代码来编排多轮工具调用中间数据留在运行环境里只有最终结果进入模型上下文大幅降低 Token 消耗•极简模式仅保留一个 shell 工具和一个文件编辑工具用于模型基准测试•创造模式可以检查当前运行时、在内存中试验 Cordis 插件甚至让 Agent 改装自身——比如让接入了 V4 Pro 的 Harness 给自己创建一个官方 Web UI 没有的“三栏模式”。这组预设或许是“一切皆插件”最直观的产品化表达底层的模型路由、会话持久化、沙箱和审批仍由共享宿主提供预设只决定一个 Agent Context 中具体装入哪些能力。此外模型看到的一切——系统提示词、思维链、工具调用与结果、子 Agent 调度以及每一次上下文注入——都会写入一份仅追加append-only的会话日志。在 Trajectory 视图中开发者可以按来源查看这些信息。恢复、分叉、检索与回放也都共享同一份事件流。为什么是 TypeScript一个 AI Agent 框架选择 Node.js/TypeScript 而非 Python在 AI 社区是一个不寻常的决定。Hacker News 上关于这个选择的讨论引发了大量跟帖。一位开发者给出了直接的理由“Python 基本上需要容器化否则每六个月就会腐烂一次……相比之下TypeScript 有更好的类型系统和异步支持可以在 Web、移动端、桌面端和服务端运行UI 生态也好得多因为它复用了所有 Web 技术”“Python basically requires containers unless you are OK with it bit-rotting every six months or so”。当然也有人补了一刀“pip 几乎发明了供应链攻击npm 把它完善了。大概算打平”“Pip practically invented the supply chain attack; npm perfected it. That’s probably a draw”。从“一切皆插件”的设计哲学看这个选择是自洽的——TypeScript 的类型系统天然适合描述插件接口契约而 npm 生态的模块化传统也与插件化架构更为匹配。快速上手已安装 Node.js 的开发者一行命令启动npx deepseek-ai/dsh webWeb UI 默认运行在http://127.0.0.1:3080。从源码运行git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git cd deepseek-harness pnpm install pnpm run build pnpm dsh webMIT 协议完全开源。支持 MCP 协议与 OpenAI 兼容端点Python SDK 驱动随附的 JSON-RPC 运行时让 Python 应用也可以启动会话、发送任务、接收通知。论文说了什么开发者为什么该关心Harness 不是凭空搭出来的。DeepSeek 同步发布了一篇论文——《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》三位作者Yifan Shi北京大学 DeepSeek-AI、Wei Zhang北京大学、Tianyi CuiDeepSeek-AI2026 年 8 月 13 日预印本目前仍在活跃修订中。标题很学术但它要解决的问题每个写过插件系统的开发者都遇到过你装了一个插件它注册了事件监听、分配了资源、修改了全局状态现在你想卸载它——怎么保证干净地恢复原状再进一步你的插件 B 依赖插件 A 提供的服务A 被热卸载了——B 怎么办现有的工程实践对这两个问题的回答通常是重启。VSCode 就是典型——论文统计了 top 100 扩展87 个包含可执行代码卸载时需要重启整个 extension host只有 7 个声明了 extensionDependencies。换句话说当前最流行的插件系统在“动态卸载”和“依赖管理”两个方向上基本是放弃状态。论文把这两个问题抽象为两个正交维度时间可组合性——插件被移除时它做过的所有事情注册的事件、分配的资源、修改的状态必须被完全回滚。论文的解法叫“可逆副作用”revertible effects每个操作在执行时自动记录逆操作运行时负责追踪和恢复。对开发者来说这意味着你写插件时只需要声明“我要做什么”框架保证“卸载时怎么撤销”——类似 C 的 RAII 或 React 的 useEffect cleanup但被提升为一个通用的运行时机制而不是靠开发者手动记得写 dispose。空间可组合性——插件之间的依赖关系必须被结构化地声明和动态解析。论文的解法叫“响应式协效应”reactive coeffects当你依赖的服务出现、消失或变化时框架会主动通知你并将变化分类为“激活”“去激活”或“中性”。对开发者来说这意味着你不需要轮询依赖是否可用也不需要处理“依赖突然消失”的边界情况——框架替你管理了。两者统一为一套类型系统context type在此之上定义组件的概念并给出了形式化证明插件可以在运行时任意加载和卸载系统始终保持一致性。论文证明了五个关键性质——保持性、时间可组合性、空间可组合性、进展性和汇合性——将这些保证从单个插件推广到整个交错运行的插件系统。Hacker News 上一位读过论文的开发者给出了一个很实用的总结“它为插件系统增加了热重载和动态启用/销毁的能力……框架要求每个插件声明如何初始化和如何析构类似 C 的 RAII、Rust 的 Drop trait运行时负责正确处理生命周期事件。如果你不熟悉 OSGi、iPOJO、React 的 useEffect值得一读否则浏览即可”“I think it’s worth reading if you are not familiar with OSGi, iPOJO, React’s useEffect; for others, a skim is enough”。评价中肯。对于已经熟悉动态模块化系统的人来说Cordis 的核心思想并不陌生——但它确实第一次把这些工程直觉形式化了并且把验证场景推到了 Agent一个会自我改装、动态加载工具和技能的 AI Agent恰恰是“时空可组合性”最极端的应用场景。论文结尾也明确指出自进化 Agent Harness 是 Cordis 范式的下一个验证方向。论文的工程实现就是 Cordis 元框架本身。它的 Case Study 是Koishi——一个拥有超过 4000 个社区插件的聊天机器人框架Cordis 正是从 Koishi 生态中孵化出来的。从聊天机器人到 AI AgentCordis 走的是一条“先在小生态验证再推向大场景”的路径。谁在写这个项目翻开贡献者页面从 2026 年 5 月 9 日到 8 月 9 日的提交记录一目了然排名贡献者提交数#1tianyicuiTianyi Cui / 崔添翼5,235#2LegGasai1,361#3imccyu1,168#4Chinesezjc587#5turtle1999585排名第一的崔添翼正是论文的第三作者也是 DeepSeek Harness 团队的负责人。据南华早报今年 5 月的报道他于 2026 年 3 月加入 DeepSeek此前是量化交易公司 TSY Capital 的联合创始人该公司 2022 年成立于香港更早之前在 Jane Street 工作。浙江大学毕业。DeepSeek 同事 Deli Chen 在 X 上介绍他时说“the owner of this project is one of our most gifted workmate.”他的 X 账号 tianyi 简介写着“Member of Technical Staff DeepSeek, Harness Team”关注者已超过 2.5 万。排名第二的 LegGasaiGitHub 主页显示是清华大学软件工程硕士毕业生研究方向为 Agent AI-Infra曾参与 Apache 开源社区OSPP Mentee、LFX MenteePinned 仓库里第一个就是 fork 的 deepseek-harness。一个前 Jane Street 量化交易员带队一个清华 AI-Infra 方向的新锐工程师紧随其后三个月内累计超过一万次提交——这个项目的工程密度不低。同一天两件事一个逻辑回过头来看V4 Pro 和 Harness 同天发布不是巧合。7 月 31 日 V4 Flash 正式版发布时更新日志里有一行容易被忽略的信息在公开 Code Agent benchmark 中V4 Flash 使用的测试框架正是“即将发布”的 DeepSeek Harness 极简模式。也就是说Harness 在正式公开之前已经开始参与 DeepSeek 对自身模型 Agent 能力的评估。V4 Pro 正式版所有官方公布的 Agent 基准成绩——DeepSWE 62.7、Terminal Bench 2.1 的 87.9——都是在 Harness 极简模式下跑出来的。模型和框架是一体两面。V4 Pro 的 Agent 能力需要一个足够灵活的运行环境才能释放而 Harness 的“一切皆插件”设计需要一个足够强的模型才能展现价值。两者同天发布DeepSeek 的意图很清楚不只是发一个更强的模型而是发一套从模型到工程框架的完整 Agent 基础设施。DeepSeek 不再满足于只提供一个可以被调用的模型而是开始争夺模型之上的开发者入口。Hacker News 上有开发者从竞争格局的角度做了一个更尖锐的判断“他们目前占据了整个帕累托前沿——在每一个商业可用的输出质量水平上都提供成本最低的模型。我们在 90 年代见过同样的态度Silicon Graphics、Sun 对 Linux 和 Windows 的态度最终导致了那些公司的毁灭”“They currently own the entire Pareto frontier”。类比是否恰当见仁见智但 V4 Pro 以 Fable 5 六十分之一的价格逼近其 Agent 性能再搭配一个完全开源的框架——这个组合拳的压力是实实在在的。OpenAI 的答案是 Codex 和 Responses API。Anthropic 的答案是 Claude Code 和 MCP。现在 DeepSeek 给出了自己的答案一个完全开源、MIT 协议、一切皆插件的 Agent Harness背后有一篇严肃的 PL 论文做理论支撑加上一个在 Agent 基准上逼近 Fable 5 的旗舰模型价格是对方的六十分之一。至于这个答案够不够好——v0.1开发者预览版官方自己也说“仍有许多细节有待改进和打磨核心插件与基础接口也将在后续快速迭代演进”仓库 README 里用加粗大写写着“THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES”。但方向已经亮出来了39000 颗 Star 是开发者用脚投的票。相关链接• DeepSeek V4 Pro 正式版报道https://mp.weixin.qq.com/s/NhDraVIppustqs4FIUdWhQ• DeepSeek Harness 官方公告https://mp.weixin.qq.com/s/mANdGRI4fO_sEbC1ECEoZQ• GitHub 仓库https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness• Cordis 论文https://github.com/cordiverse/paper• Hacker News 讨论TOP 1https://news.ycombinator.com/item?id49285244
DeepSeek Harness 开源：一切皆插件、省 Token、Agent 还能改装自己
作者 | Echo Tang出品 | CSDNID: CSDNnews8 月 12 日深夜DeepSeek 毫无预兆地上线了 V4 Pro 正式版我们此前已有详细报道《DeepSeek V4 Pro 正式版深夜 上线》。但真正让全球开发者社区炸锅的是十几个小时后白天的第二记重拳——DeepSeek Harness一个以 MIT 协议完全开源的 Agent 框架v0.1 开发者预览版代码推到 GitHub 的那一刻Hacker News 上的讨论帖直接冲上了 TOP 1截至目前GitHub Star 已经涨到了近 40k。一个模型公司同一天发了一个旗舰模型和一个开源框架。前者回答“模型有多强”后者回答“强了之后怎么用起来”。V4 Pro 的事我们已经讲过了这篇文章聚焦后者——DeepSeek Harness 到底是什么为什么它值得开发者花时间看一眼以及它背后那篇论文在说什么。不是“DeepSeek 版 Claude Code”先把定位说清楚。DeepSeek Harness简称dsh不是一个新模型而是让模型能够使用工具、执行任务、与开发者协作的基础设施。如果把 DeepSeek 的模型比作大脑Harness 就是它的身体和工作台。官方给它的核心设计原则只有六个字一切皆插件Everything is a Plugin。这句话不是口号。打开 GitHub 仓库的架构文档你会发现模型适配器是插件工具注册是插件Session Log 是插件Agent Loop 本身也是插件沙箱是插件审批策略是插件甚至 UI 都是插件。所有这些组件通过 Cordis 服务与事件彼此协作在配置层自由组合。开发者不需要改动 Harness 的源码就能以插件的方式独立选择、替换或扩展其中的任何一个能力。这和 Claude Code、Codex、OpenClaw 的区别在哪里后者是产品——你用它按它的规则来。Harness 更像是一套元框架——你用它组装自己的 Agent 产品。模型可以换工具可以换循环逻辑可以换安全策略可以换UI 可以换。不过Hacker News 上也有开发者对“一切皆插件”的长期可维护性提出了直接质疑“所有依赖‘社区插件’来提供功能的产品头六个月都运行得很好之后就是不兼容、过时、缺乏一致性和治理的噩梦”“Every product relying on ‘community plugins’ for their features implies it works fine the 6 first months, then it’s a nightmare”。这是一个真实的担忧——任何插件化系统都面临生态治理的长期挑战。DeepSeek 给出的回应是理论层面的Cordis 的形式化保证确保插件可以被安全卸载依赖关系可以被正确管理。但 4000 个 Koishi 插件的实践和一个全球开发者社区的实践量级完全不同。这个问题后面还会再谈。四种模式Harness 提供四种预设模式每种加载不同的插件集合•标准模式完整工具组合日常开发使用•PTC 模式Programmatic Tool Calling模型生成一段 TypeScript 代码来编排多轮工具调用中间数据留在运行环境里只有最终结果进入模型上下文大幅降低 Token 消耗•极简模式仅保留一个 shell 工具和一个文件编辑工具用于模型基准测试•创造模式可以检查当前运行时、在内存中试验 Cordis 插件甚至让 Agent 改装自身——比如让接入了 V4 Pro 的 Harness 给自己创建一个官方 Web UI 没有的“三栏模式”。这组预设或许是“一切皆插件”最直观的产品化表达底层的模型路由、会话持久化、沙箱和审批仍由共享宿主提供预设只决定一个 Agent Context 中具体装入哪些能力。此外模型看到的一切——系统提示词、思维链、工具调用与结果、子 Agent 调度以及每一次上下文注入——都会写入一份仅追加append-only的会话日志。在 Trajectory 视图中开发者可以按来源查看这些信息。恢复、分叉、检索与回放也都共享同一份事件流。为什么是 TypeScript一个 AI Agent 框架选择 Node.js/TypeScript 而非 Python在 AI 社区是一个不寻常的决定。Hacker News 上关于这个选择的讨论引发了大量跟帖。一位开发者给出了直接的理由“Python 基本上需要容器化否则每六个月就会腐烂一次……相比之下TypeScript 有更好的类型系统和异步支持可以在 Web、移动端、桌面端和服务端运行UI 生态也好得多因为它复用了所有 Web 技术”“Python basically requires containers unless you are OK with it bit-rotting every six months or so”。当然也有人补了一刀“pip 几乎发明了供应链攻击npm 把它完善了。大概算打平”“Pip practically invented the supply chain attack; npm perfected it. That’s probably a draw”。从“一切皆插件”的设计哲学看这个选择是自洽的——TypeScript 的类型系统天然适合描述插件接口契约而 npm 生态的模块化传统也与插件化架构更为匹配。快速上手已安装 Node.js 的开发者一行命令启动npx deepseek-ai/dsh webWeb UI 默认运行在http://127.0.0.1:3080。从源码运行git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git cd deepseek-harness pnpm install pnpm run build pnpm dsh webMIT 协议完全开源。支持 MCP 协议与 OpenAI 兼容端点Python SDK 驱动随附的 JSON-RPC 运行时让 Python 应用也可以启动会话、发送任务、接收通知。论文说了什么开发者为什么该关心Harness 不是凭空搭出来的。DeepSeek 同步发布了一篇论文——《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》三位作者Yifan Shi北京大学 DeepSeek-AI、Wei Zhang北京大学、Tianyi CuiDeepSeek-AI2026 年 8 月 13 日预印本目前仍在活跃修订中。标题很学术但它要解决的问题每个写过插件系统的开发者都遇到过你装了一个插件它注册了事件监听、分配了资源、修改了全局状态现在你想卸载它——怎么保证干净地恢复原状再进一步你的插件 B 依赖插件 A 提供的服务A 被热卸载了——B 怎么办现有的工程实践对这两个问题的回答通常是重启。VSCode 就是典型——论文统计了 top 100 扩展87 个包含可执行代码卸载时需要重启整个 extension host只有 7 个声明了 extensionDependencies。换句话说当前最流行的插件系统在“动态卸载”和“依赖管理”两个方向上基本是放弃状态。论文把这两个问题抽象为两个正交维度时间可组合性——插件被移除时它做过的所有事情注册的事件、分配的资源、修改的状态必须被完全回滚。论文的解法叫“可逆副作用”revertible effects每个操作在执行时自动记录逆操作运行时负责追踪和恢复。对开发者来说这意味着你写插件时只需要声明“我要做什么”框架保证“卸载时怎么撤销”——类似 C 的 RAII 或 React 的 useEffect cleanup但被提升为一个通用的运行时机制而不是靠开发者手动记得写 dispose。空间可组合性——插件之间的依赖关系必须被结构化地声明和动态解析。论文的解法叫“响应式协效应”reactive coeffects当你依赖的服务出现、消失或变化时框架会主动通知你并将变化分类为“激活”“去激活”或“中性”。对开发者来说这意味着你不需要轮询依赖是否可用也不需要处理“依赖突然消失”的边界情况——框架替你管理了。两者统一为一套类型系统context type在此之上定义组件的概念并给出了形式化证明插件可以在运行时任意加载和卸载系统始终保持一致性。论文证明了五个关键性质——保持性、时间可组合性、空间可组合性、进展性和汇合性——将这些保证从单个插件推广到整个交错运行的插件系统。Hacker News 上一位读过论文的开发者给出了一个很实用的总结“它为插件系统增加了热重载和动态启用/销毁的能力……框架要求每个插件声明如何初始化和如何析构类似 C 的 RAII、Rust 的 Drop trait运行时负责正确处理生命周期事件。如果你不熟悉 OSGi、iPOJO、React 的 useEffect值得一读否则浏览即可”“I think it’s worth reading if you are not familiar with OSGi, iPOJO, React’s useEffect; for others, a skim is enough”。评价中肯。对于已经熟悉动态模块化系统的人来说Cordis 的核心思想并不陌生——但它确实第一次把这些工程直觉形式化了并且把验证场景推到了 Agent一个会自我改装、动态加载工具和技能的 AI Agent恰恰是“时空可组合性”最极端的应用场景。论文结尾也明确指出自进化 Agent Harness 是 Cordis 范式的下一个验证方向。论文的工程实现就是 Cordis 元框架本身。它的 Case Study 是Koishi——一个拥有超过 4000 个社区插件的聊天机器人框架Cordis 正是从 Koishi 生态中孵化出来的。从聊天机器人到 AI AgentCordis 走的是一条“先在小生态验证再推向大场景”的路径。谁在写这个项目翻开贡献者页面从 2026 年 5 月 9 日到 8 月 9 日的提交记录一目了然排名贡献者提交数#1tianyicuiTianyi Cui / 崔添翼5,235#2LegGasai1,361#3imccyu1,168#4Chinesezjc587#5turtle1999585排名第一的崔添翼正是论文的第三作者也是 DeepSeek Harness 团队的负责人。据南华早报今年 5 月的报道他于 2026 年 3 月加入 DeepSeek此前是量化交易公司 TSY Capital 的联合创始人该公司 2022 年成立于香港更早之前在 Jane Street 工作。浙江大学毕业。DeepSeek 同事 Deli Chen 在 X 上介绍他时说“the owner of this project is one of our most gifted workmate.”他的 X 账号 tianyi 简介写着“Member of Technical Staff DeepSeek, Harness Team”关注者已超过 2.5 万。排名第二的 LegGasaiGitHub 主页显示是清华大学软件工程硕士毕业生研究方向为 Agent AI-Infra曾参与 Apache 开源社区OSPP Mentee、LFX MenteePinned 仓库里第一个就是 fork 的 deepseek-harness。一个前 Jane Street 量化交易员带队一个清华 AI-Infra 方向的新锐工程师紧随其后三个月内累计超过一万次提交——这个项目的工程密度不低。同一天两件事一个逻辑回过头来看V4 Pro 和 Harness 同天发布不是巧合。7 月 31 日 V4 Flash 正式版发布时更新日志里有一行容易被忽略的信息在公开 Code Agent benchmark 中V4 Flash 使用的测试框架正是“即将发布”的 DeepSeek Harness 极简模式。也就是说Harness 在正式公开之前已经开始参与 DeepSeek 对自身模型 Agent 能力的评估。V4 Pro 正式版所有官方公布的 Agent 基准成绩——DeepSWE 62.7、Terminal Bench 2.1 的 87.9——都是在 Harness 极简模式下跑出来的。模型和框架是一体两面。V4 Pro 的 Agent 能力需要一个足够灵活的运行环境才能释放而 Harness 的“一切皆插件”设计需要一个足够强的模型才能展现价值。两者同天发布DeepSeek 的意图很清楚不只是发一个更强的模型而是发一套从模型到工程框架的完整 Agent 基础设施。DeepSeek 不再满足于只提供一个可以被调用的模型而是开始争夺模型之上的开发者入口。Hacker News 上有开发者从竞争格局的角度做了一个更尖锐的判断“他们目前占据了整个帕累托前沿——在每一个商业可用的输出质量水平上都提供成本最低的模型。我们在 90 年代见过同样的态度Silicon Graphics、Sun 对 Linux 和 Windows 的态度最终导致了那些公司的毁灭”“They currently own the entire Pareto frontier”。类比是否恰当见仁见智但 V4 Pro 以 Fable 5 六十分之一的价格逼近其 Agent 性能再搭配一个完全开源的框架——这个组合拳的压力是实实在在的。OpenAI 的答案是 Codex 和 Responses API。Anthropic 的答案是 Claude Code 和 MCP。现在 DeepSeek 给出了自己的答案一个完全开源、MIT 协议、一切皆插件的 Agent Harness背后有一篇严肃的 PL 论文做理论支撑加上一个在 Agent 基准上逼近 Fable 5 的旗舰模型价格是对方的六十分之一。至于这个答案够不够好——v0.1开发者预览版官方自己也说“仍有许多细节有待改进和打磨核心插件与基础接口也将在后续快速迭代演进”仓库 README 里用加粗大写写着“THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES”。但方向已经亮出来了39000 颗 Star 是开发者用脚投的票。相关链接• DeepSeek V4 Pro 正式版报道https://mp.weixin.qq.com/s/NhDraVIppustqs4FIUdWhQ• DeepSeek Harness 官方公告https://mp.weixin.qq.com/s/mANdGRI4fO_sEbC1ECEoZQ• GitHub 仓库https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness• Cordis 论文https://github.com/cordiverse/paper• Hacker News 讨论TOP 1https://news.ycombinator.com/item?id49285244