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花了一天时间用 DeepSeek Harness 的插件做了一个内容管理的工作台,之前一直想做但是感觉没那么刚需,但是看到 DeepSeek Harness 的插件拓展性那么强,而且很多原本预想和 Agent 联动的地方开发成本都很低。 这次的插件并没有使用 DeepSeek 的创造模式,而是用 Grok 4.6 开发的,DeepSeek v4 pro 相对来说还是差点意思,没办法那么快的实现我的定制化需求。 整体来说,现在我的内容管理已经比之前方便了不少,很多固定的工作流我也不用老是去 CodeX 新开话题执行了,而且最主要是之前我总是得。复制视频工程的路径,或者去,复制视频的路径来告诉 Codex 具体的文件位置,现在整体使用下来会减少很多文件和 Agent 之间切换的成本。 这次开发过程中我顺便实现了一个用于给其他 Agent 开发 DeepSeek 插件时可以使用的 Skill: 希望对大家有帮助~

23,013 views • 1 month ago •via X (Twitter)

10 Comments

Crio Songo's profile picture
Crio Songo1 month ago

这个思路确实不错,之前我也想做个类似的工作台降本提效,DeepSeek Harness的扩展性确实能省很多开发时间。分享的这个基础Skill正好能用上,我回头去clone下来试试手。

东快递's profile picture
东快递1 month ago

感谢分享

Jong's profile picture
Jong1 month ago

实践可真快呀,之前我还在想,对普通人来说,AI Agent与个人结合最好的方式就是搭建个性化的个人AI工作台。但当前大厂主流的平台化产品就很难实现这个需求,顶多是在skills上做些文章。DSH发布以后我感觉是针对个人日常工作生活的AI个性化工作台,端到端的交付会是一个大的需求。

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杜大赚1 month ago

很牛逼的兄弟

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Tiny | AI 创业版1 month ago

我现在没有太花时间在 DeepSeek harness 的开发尝试上,是担心未来插件不兼容,会出现这种情况吗?

元厚's profile picture
元厚1 month ago

能分享一下你开发的教程吗?

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AI Mastery Guide1 month ago

A whole day well spent honestly.

Ethan逸森's profile picture
Ethan逸森1 month ago

这个有点意思

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FiteSap1 month ago

想看内容工作台的教程

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Catelyn1 month ago

老师 你这个视频是用什么做的啊 特别是放大鼠标位置的特写

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15 张数据图帮你了解 DeepSeek Harness 昨天 DeepSeek Harness 发布,于是就想着让 Codex 分析一下,找到了一个很好的角度,就是从一些数据上向大家介绍这个产品。 确实也发现了一些很有意思的东西: 插件系统与 Koishi 高度相似: 他们主打的插件系统与 Koishi 的插件平台相似度高达 75%。大概率是整个平台都挪过来了,不知道是不是他们的核心开发者入职了。 大量使用 AI 开发: Codex 命名的主干 PR 达到了 21.2%,分支信息中提到 Codex 的比例有 28.2%。 猜测他们肯定用了 Claude Code 开发,只是删掉了一些 Claude 的痕迹。 参考了大量外部 Agent 项目: 提到最多的外部项目是 Pi,第二多的是 Codex,之后是 Claude Code。甚至直接引用了一些 Pi 的 TypeScript 文件。 高效的代码产出: 整个产品在 GitHub 上有记录的是 65 天,总共的代码产出量是 84 万行,有一万多个 commit,非常高效。 交互入口的演变: 他们曾经押注 TUI,后来改成 Web UI 和 TUI 的双入口,再之后整个删除了所有的 TUI,只留下了 Web UI。 开发与工程规范: 整个项目的测试代码比生产代码多很多,基本上达到了 1:1。 全仓库的 Markdown 文档也非常多,说明他们是基于文档去控制 Harness 开发的。他们有完整的工具和科学模型 schema 共 52 个,但最后只留下了一个,目的是为了减少上下文占用。 社区热度与生态:从昨天发布到现在 20 小时,GitHub 已经涨到了 8 万多的 star,非常快。插件体系标签(DSH plugin)已经有 1425 个项目,但有很多并不是真正的插件,看来有不少蹭热度的。 精选清单收录了 211 个仓库,主要补充的是工具、UI 和运行的一些基础设施,甚至一上来就出现了插件市场和插件管理的插件。 学术论文: 他们顺便发了一篇 88 页的论文,其中 57% 都在做一些形式化的理论推导和展示。论文主要讨论的是插件的热插拔和系统稳定性问题。

歸藏(guizang.ai)

16,428 views • 1 month ago

deepseek-harness重磅开源,采用了一切皆插件的架构,也就是中国版的openclaw,体验了下可以称之为私有化的workbuddy。 场景侧冲击:有了deepseek-harness之后,企业域的私有化code、cowork基本用这个就可以了,直接会冲击workbuddy之类的市场。 之前DeepSeek Harness内测招募,本质是一次开源 Agent 生态大摸底,把全球 Agent 基础设施的家底扫了一遍后,预计后续版本应该会在开放生态上做一些事情。 dsh看点不在"又一个 Claude Code",有3个看点: 1️⃣ 一切皆插件 模型、工具、skill、会话、沙箱、存储、主循环、调度,连 UI 都是插件,配置里全都可换,不动源码。四种运行模式里最有意思的是 Minimal——只留一个 bash 和一个文件编辑器,摆明了是给模型做裸机 benchmark 的。 2️⃣ 每一次运行都可回放 系统提示、推理过程、工具调用与结果、子 agent 调度、所有 context 注入,全部进 append-only 的 session log,resume / fork / search / replay 都跑在同一条事件流上。 3️⃣ 最狠的是内核 dsh 跑在 Cordis 上,它把插件系统拆成两个正交维度:时间可组合性:卸载一个组件时副作用能完整回滚(每个 context 变换都带一个逆,运行时来追踪);空间可组合性:依赖可声明、且 context 一变就反向通知组件。还给了一套动态组合的演算,证明这个性质能从单个组件传导到整个系统。 总的来说,这次deepseek-harness最大的特点是极致的可替换性,也就是用最小的基础来承载,然后其他都是可插拔的插头。 #DeepSeek #harness #Cordis #编程范式 #北大 #开源

AIGCLINK

39,274 views • 1 month ago

做AI短视频,我踩过 5 个坑 今天全说出来,希望你能少走一些弯路。 ──────────────── 第一坑:一上来就猛学 刚开始做的时候,我每天研究工具、研究技术、研究别人怎么做。研究得很起劲,但回头一看,一个视频都没做完。 正确的顺序是先做出来,再边做边学。做完第一个你懂了流程,做完几个你有了感觉,就这样进步 总结一句:先完成,再完美 ──────────────── 第二坑:总想省钱省积分 生图要钱,生视频要钱,心疼是真的 刚开始做的时候,我也试过那些便宜的方案,效果看起来差不多。实际用下来,各种问题,花了大量时间去调,最后还是放弃了。 成本要跟结果比,不是跟价格比。做一个视频的成本本来就不高,省那点钱,丢的是时间和机会。 总结一句:用最好的工具,做最好的作品 ──────────────── 第三坑:死抠画面 刚开始做的时候,总想把画面做得很精美。结果发现根本做不到,提示词再好也有上限。 后来才发现,很多播放量很高的视频,画面并不精致,但内容抓人、节奏好,照样爆。 总结一句:别死抠视觉,够用就行。 ──────────────── 第四坑:忘了内容本身 这是最大的坑 刚开始做的时候,我花了大量时间研究工具、研究技术,结果忘了自己是做内容的 我们做的是视频,第一件事是内容好不好,不是特效漂不漂亮。 把注意力放回内容上之后,效果立刻就不一样了。 总结一句:我们是做内容的,不是研究AI的 ──────────────── 第五坑:做得太少 做一个感觉效果不好,就开始大改、大优化。其实很可能是这个方向用户不感兴趣,换一个方向就好了。 只要数量足够多,总会有跑通的 总结一句:干就完了,量大出奇迹 ════════════════ 我现在用什么工具 工具不用多,我现在核心就靠Creao 🔹 视频生成— 支持 Google Veo 和 Seedance,提示词直接出视频 🔹 图片生成— 最高 4K,随时在对话里生成 🔹 配音 — 20 多种声音,直接出音频文件 🔹 Agent 自动化 — 流程搭好之后可以定时跑,不用每次手动 可以试试: 最后一句:别光收藏,动手才能进步

Powerpei🦅🏆买美股上币安

22,183 views • 2 months ago

做了个叫 Arkloop的东西,是个 Agent 客户端 开源,本地优先,简单优先 你可以把他想象成 claude desktop but open source, 并且带有自己的 taste 哦对了,另说一点,不是任何 agent sdk 套壳,也没有任何 base 任何 claudecode 行为,我一个人打磨了三个月 和市面上大部分产品不同 我花了很多时间在一个细节上 : 减少认知负担 一个例子 : 我平常只用一个模型聊天,那为什么每条消息前面都要告诉我用了什么模型?这是噪音 再举一个 : 开发者总是喜欢让 agent 的 tool use 完整的展示到前端,但是背后真正的用户体验逻辑是我需要知道 agent 在工作/在往哪个方向偏,所以我们并不需要如此详细的信息 设计哲学:认知负担,信息,价值导向,美学 换个话题 我一个人做 Arkloop 用了三个月,现在他能用了,但是它离完美很远 做产品很重要的一件事是…不要闭门造车,也就是我需要你们的真诚建议 引用来自 Arkloop readme 中的一句话 “我欢迎所有形式的贡献。即使你不是开发者,只是一个普通用户——如果你在使用中感到任何不舒服的地方,哪怕只是一点间距、一个颜色、一个很小很小的细节,或者是一个很大的方向,都可以直接开一个 issue。 我认真对待每一个体验细节,你的反馈会让所有人的体验变得更好。 如果你是开发者,Arkloop 的 Agent 核心、记忆系统、hook 机制都是开放的。你可以接自己的 provider、写自己的插件、甚至改掉你不喜欢的任何设计。” 这是我认为整个项目最精髓的一点,我希望看到你们的反馈,不管是细节还是方向 我在用 dify 的时候,我常常发现,一个特别小的间距问题,竟然在这么大的仓库里没人修 因此,我很重视这点理念 Arkloop 现在并不稳定,还有很多不完善的地方。希望大家多多包容,多提意见 另带一提,Arkloop 可以从 openclaw/hermes 导入配置 Github 仓库: Arkloop 官网兼下载: 关注我的推特: 加入 Arkloop 的 telegram 群组:

清凤

99,435 views • 5 months ago