DeepSeek Harness, команда dsh, это агентная оболочка от DeepSeek: она читает и правит файлы проекта, запускает команды, ведёт план задачи и принимает плагины. Код открыт под MIT. Harness ставится как приложение для macOS и Windows или запускается командой npx @deepseek-ai/dsh web в браузере. Ниже: что внутри, установка, подключение моделей, плагины, MCP и безопасность.
Что такое DeepSeek Harness
README репозитория deepseek-ai/deepseek-harness описывает проект как открытый «agent harness» от DeepSeek AI. Архитектура построена по принципу «всё есть плагин» на фреймворке Cordis: даже адаптер модели и цикл агента подключаются как плагины. На официальной странице Harness назван публичным превью, открытым для всего мира.
Что умеет агент, по тем же страницам: разбирать репозитории, чинить ошибки, запускать тесты, работать с документами, данными и слайдами, вести фоновые задачи. В интерфейсе есть субагенты, режим Creator, где плагины пишутся прямо в чате, и экспериментальные блоки: команды агентов, автоматическая проверка запросов на одобрение, задачи по расписанию, голосовой ввод. Веб-интерфейс переведён на русский.
Цифры на 29 октября 2026:
| Параметр | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Лицензия | MIT | GitHub |
| Репозиторий создан | 13 августа 2026 | GitHub API |
| Звёзд на GitHub | более 265 тысяч | GitHub API |
Тег latest в npm | 0.2.1-rc.2 | реестр npm |
Тег alpha в npm | 0.2.2-alpha.2 | реестр npm |
| Минимальная версия Node.js | 24.9.0 | package.json |
Тег latest указывает на релиз-кандидат, а не на финальную версию: это тоже признак превью. DeepSeek в журнале обновлений советует ставить Harness 0.2.1-rc.1 или новее, чтобы получить максимум от модели V4.1-Flash-1017.
Как установить DeepSeek Harness
Способов четыре. Выбирайте по задаче, а не по привычке.
| Способ | Для кого | Что делать | Требования |
|---|---|---|---|
| Десктоп, macOS | Нужна обычная программа | Кнопка Download Desktop на deepseek.com/harness | Apple silicon, macOS 13 или новее |
| Десктоп, Windows | То же | Та же страница | Windows, 64-бит |
npx | Быстро попробовать в браузере | npx @deepseek-ai/dsh web | Node.js 24.9.0 и новее |
| Из исходников | Писать плагины, править ядро | git clone, pnpm install, pnpm run build, pnpm dsh web | Node.js, pnpm |
Установщика для Linux на странице загрузки нет, там перечислены только macOS на чипах Apple и Windows 64-бит. Остаются npx и сборка из исходников.
Запуск через npm:
npx @deepseek-ai/dsh web
Команда поднимает веб-интерфейс на http://127.0.0.1:3080 и открывает браузер. Ключ --no-open отключает автооткрытие браузера, он нужен, если сервер запускается там, где браузера нет. Сборка из исходников:
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web
Десктопное приложение умеет зарегистрировать команду dsh в терминале: в меню есть пункт Manage dsh Command. Скачивайте файлы только со страницы deepseek.com или из репозитория deepseek-ai на GitHub, а пакет для npm берите из области @deepseek-ai. Поиск по запросу «deepseek harness скачать» выдаёт и сторонние сборки, их содержимое никто не гарантирует.
Первый запуск: ключ, рабочая папка, задача
Дальше всё делается в интерфейсе, по руководству из документации проекта. Ключ DeepSeek выдают на platform.deepseek.com, нюансы оплаты из России разобраны в статье «DeepSeek API из России».
- Откройте Settings, раздел Models, найдите карточку DeepSeek и вставьте API-ключ. Он сохраняется только на запись: интерфейс получает обратно маскированное значение, а сам ключ лежит в
$DSH_HOME/.credentials.yaml. Перезапуск не нужен. - Нажмите Choose workspace и добавьте папку проекта. Без выбранной папки поле ввода задачи недоступно.
- Начните сессию с безобидного запроса: «Опиши структуру репозитория и главные пакеты». Агент читает файлы, запускает команды и просит подтверждение там, где этого требует действующая политика прав.
В меню выбора модели есть переключатель Effort. Для моделей DeepSeek в нём доступны уровни off, low, high и max. Для запуска без интерфейса есть режим dsh --profile headless "задача": он выполняет одну сессию, печатает итог и завершается.
Плагины и MCP в DeepSeek Harness
Плагины. Страница Plugins показывает официальные и экспериментальные плагины. Если включить экспериментальный пакет Custom plugin indexes, появится вкладка Discover: вы добавляете адрес индекса (JSON-файл со списком плагинов), выбираете версию и подтверждаете установку. Индексы чужие, содержимое карточек Harness не проверяет, поэтому подключайте только источники, которым доверяете. Автор плагина добавляет в репозиторий тему dsh-plugin на GitHub, чтобы его находили. Из терминала плагины ставятся через dsh plugin --profile <имя> <аргументы pnpm>.
MCP. За подключение внешних серверов отвечает пакет @deepseek-ai/dsh-mcp-client. По умолчанию ни один сервер не включён. Инструменты сервера появляются в списке модели как mcp__<имя_сервера>__<инструмент>. Поддерживаются локальные программы через stdio и сервисы по Streamable HTTP. Минимальный оверлей для локального сервера выглядит так:
- insert:
- id: memory-mcp
name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
config:
serverName: reference_memory
transport: stdio
command: mcp-server-memory
Сохраните оверлей как memory.cordis.yml. Сам сервер ставится заранее, Harness его только запускает, а файл передаётся при старте флагом --patch:
npm install --global @modelcontextprotocol/server-memory@2026.7.4
npx @deepseek-ai/dsh web --patch "$PWD/memory.cordis.yml"
Что такое MCP и как написать свой сервер, будет в статье «MCP-сервер: что это», а про подключение MCP к Claude уже есть гайд.
Harness с ключом Claudexia: OpenAI-совместимый адрес
Модели в Harness можно брать у любого провайдера. В карточке Add model provider есть режим Custom model API: вы задаёте идентификатор провайдера, base URL, протокол (OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses или Anthropic Messages), ключ и хотя бы одну модель. Кнопка Fetch available models обращается к GET /models и подтягивает список.
Для Claudexia это выглядит так: base URL https://api.claudexia.tech/v1, протокол OpenAI Chat Completions, ключ sk_cdx_..., модель deepseek-v4.1-flash-1017 или deepseek-v4-pro. То же самое можно записать в $DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.yml по схеме из документации Harness:
- id: llm-pi-ai
config:
providers:
claudexia:
apiKeyEnv: CLAUDEXIA_API_KEY
api: openai-completions
baseURL: https://api.claudexia.tech/v1
models:
- id: deepseek-v4.1-flash-1017
- id: deepseek-v4-pro
Ключ кладите в переменную окружения CLAUDEXIA_API_KEY, а не в файл. Если переключатель Effort в положении off не выключает рассуждение, документация Harness советует добавить в запись модели compat.thinkingFormat: deepseek. Как шлюз пробрасывает такие параметры, зависит от шлюза и модели, поэтому проверьте поведение на небольшом запросе.
Прайс Claudexia на 29 октября 2026, цены за 1 млн токенов, актуальные цифры на странице моделей:
| ID | Вход | Выход | Контекст |
|---|---|---|---|
deepseek-v4.1-flash-1017 | $0.04 | $0.16 | 1000K |
deepseek-v4-pro | $0.12 | $0.34 | 1000K |
deepseek-v4.1-flash-1017-free | $0 | $0 | 1000K |
Для сравнения, DeepSeek на своей странице тарифов берёт за deepseek-flash $0,15 за вход и $0,6 за выход вне пиковых часов, в пик вдвое больше. Модели подробнее разобраны в обзоре DeepSeek 4.1 Flash. Создание ключа описано в быстром старте.
Бесплатно ли это и безопасно ли
Сам Harness бесплатный: MIT, ни подписки, ни лицензионных платежей. Платите за токены модели. Исключение из прайса DeepSeek: вызовы поиска и загрузки страниц через Harness, Claude Code или Codex бесплатны до 00:00 по пекинскому времени 1 ноября 2026, потом тарифицируются по $0,75 за 1000 запросов. Бесплатная модель в каталоге Claudexia, deepseek-v4.1-flash-1017-free, подходит для проверки конфигурации; условия смотрите на странице модели. Остальные варианты собраны в статье «DeepSeek бесплатно: лимиты и статус».
С безопасностью всё строже, чем с ценой. SAFETY.md говорит прямо: проект экспериментальный, аудит безопасности не проходил и не должен считаться безопасным или готовым к продакшену. Агент исполняет код и команды, сгенерированные моделью, и грузит сторонние плагины. Мы бы запускали его так:
- в отдельной виртуальной машине или контейнере, как советует SAFETY.md, либо хотя бы в отдельной учётной записи;
- с рабочей папкой, где нет ключей от продакшена и лишних секретов;
- с резервной копией всего, что агент может изменить;
- с ручной проверкой плагинов и команд до первого запуска.
Песочницы и запросы согласия снижают риск, но изоляции не гарантируют. Для рабочего проекта с чужим кодом это серьёзная оговорка.
FAQ
Что такое DeepSeek Harness простыми словами?
Это программа-агент от DeepSeek. Вы даёте ей папку с проектом и задачу, она читает файлы, правит их, запускает команды и показывает результат. Модель подключается по ключу, а возможности расширяются плагинами.
Как скачать DeepSeek Harness на Windows?
Откройте deepseek.com/harness и нажмите Download Desktop, на странице есть сборка для Windows 64-бит. Другой путь: поставьте Node.js 24.9 или новее и выполните npx @deepseek-ai/dsh web. Файлы с посторонних сайтов не берите.
DeepSeek Harness бесплатный?
Да, сам инструмент бесплатный и открыт под MIT. Модели оплачиваются отдельно: через API DeepSeek по токенам или через шлюз вроде Claudexia. Поиск и загрузка страниц через Harness у DeepSeek бесплатны только до 1 ноября 2026 года.
Можно ли подключить к DeepSeek Harness не DeepSeek, а другую модель?
Да. Через Custom model API подключается любой адрес, совместимый с OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses или Anthropic Messages. В каталоге провайдеров есть anthropic, openai, moonshotai для Kimi и zai для GLM.
Поддерживает ли DeepSeek Harness MCP и плагины?
Да. MCP работает через пакет @deepseek-ai/dsh-mcp-client, серверы подключаются по stdio или Streamable HTTP. Плагины ставятся со страницы Plugins или командой dsh plugin, а в режиме Creator их можно написать в чате.
Безопасно ли давать DeepSeek Harness доступ к проекту?
Документация проекта отвечает осторожно: аудита безопасности не было, продукт экспериментальный. Запускайте его в изолированной среде, держите резервные копии и не оставляйте в рабочей папке секреты от продакшена.