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距离 DeepSeek Harness 开源已经有一段时间，「Everything is a Plugin」的口号也已经在各种领域开枝散叶，坊间涌现出了特别多的插件和社区。十几天后的现在，GitHub 上【 dsh-plugin 】标签下有一万多个仓库。我们花了几天时间，把这一万多个仓库拆开数了一遍
随着开源模型能力不断提升，它们已经能够以极低的成本生成多个高质量候选方案，并进一步利用模型自身对这些结果进行验证、打分和筛选。斯坦福团队最新实验发现，使用 DeepSeek V4 Flash + LLM-as-a-Verifier 进行「自验证」，可以在 Terminal-Bench 2.1 上超越 Claude Fable 5，同时整体成本低约 11 倍。
最近 DeepSeek Harness（DSH）真是太火了！之前我发过 《首发实测 + 入门教程》 教大家如何安装使用，还盘点过 《16 个超火的 DSH 插件》。
“你以为你买的是 DeepSeek Flash，实际上可能是个 1.5 bit 的 DeepSeek，或者里面掺了 Opus 用于训练。”这是 Pi 核心贡献者 Armin Ronacher 的一个比喻。他形容现在的 token 市场像一种成分不明的商品——量化程度、实际版本、是否掺了别的东西、计费方式，全是黑洞。
AI行业观察 DeepSeek 峰值涨价五倍之后，有人把 AI 员工塞进了你的电脑 "水龙头和水井的账，每个人心里都有自己的算法。但至少从今天开始，你多了一个选项：把 AI 员工领回家住。" 先跟你报
本周五，AI 社区热烈讨论的是一个端侧大模型部署技术，它能让笔记本 RTX 4060 跑 Qwen 3.6-35B，桌面 RTX 5090 跑得起 DeepSeek-V4-Flash 284B。而且都是单卡，模型都是满血的。Codex 生产 trace 的中位 decode 速度是 33 token/s
学不过来，刚刚学会怎么用好 Codex，现在又来了个 DeepSeek Harness。 过去几天，我们已经介绍过它的插件、各种新玩法和新上线的多模态，但还有一个最基础的问题没有解决：DeepSeek
DeepSeek 终于「开眼」了。就在刚刚，DeepSeek 推出了一款面向 Agent 时代的多模态模型：deepseek-v4-flash-vision-exp。目前，该模型已经上线 DeepSeek API 平台上，用户可以通过设置 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 访问该模型。
DeepSeek Harness 是 DeepSeek 官方最新开源的 AI Agent 运行环境，简称 DSH。你可以把它理解成一个高度可定制的 AI 编程工具，对标 Claude Code 和 Codex，核心理念是「一切皆插件」。本期我就来带大家鉴赏一大波 DeepSeek Harness 热门插件，有实用的、也有好看的。
一个 Skill，就能让 DeepSeek V4 Pro 超过 Fable 5？