Сначала база, потому что «харнесс» стало жаргоном, а объясняют его редко.
Модель — это функция «текст → текст». Она не умеет читать ваш репозиторий, запускать тесты, разбирать чужой стектрейс, откатываться после падения и продолжать работу на сороковом шаге. Всё это делает обвязка: агентный цикл, набор инструментов, системные промпты, права доступа, компакция контекста, песочница, логирование. Это и есть харнесс. Claude Code — харнесс. Модель — мозг, харнесс — руки, глаза и правила игры.
Отсюда следствие: цифра на агентном бенчмарке — это результат связки модель+харнесс, а не только свойство модели.
13 августа DeepSeek выложил Harness v0.1 в developer preview. MIT, пакет
@deepseek-ai/dsh в npm, запуск одной строкой, веб-морда на 127.0.0.1:3080. За двое суток — больше 95 тысяч звёзд.Как устроено
Главный принцип — «всё есть плагин». В обычном агенте ядро зашито: разработчики решили, какая модель, какие инструменты, как выглядит интерфейс, — а вы дописываете что-то по краям. Здесь сменное всё: модель, инструменты, скиллы, сессии, песочница, работа с файлами, сам цикл агента и интерфейс. Меняется конфигом, лезть в исходники не надо. Ставите и снимаете плагины на ходу, без перезапуска и без мусора после них — за это отвечает Cordis, микроядро под капотом.
Работать можно в четырёх режимах. Standard — обычный полноценный агент. Minimal — всего два инструмента, режим для замеров на бенчмарках. Creator — чтобы собрать свою сборку. И Code — самый любопытный.
Про Code стоит объяснить отдельно. Обычно агент дёргает инструменты по одному, и результат каждого целиком уезжает в контекст. Поиск нашёл сорок файлов — все сорок путей в контексте. Прочитали эти сорок файлов — ещё сорок портянок текста, которые модель перечитывает на каждом шаге. В Code-режиме модель вместо этого пишет маленькую программу, харнесс запускает её целиком, и назад приходит только итог — три строки вместо восьмидесяти простыней. Экономия контекста огромная. Минус — программу надо написать без ошибок с первого раза: если ошибётся, упадёт вся, а не один шаг.
И третье — всё пишется. Правило простое: что увидела модель, то и записано. В лог попадают промпты, рассуждения, вызовы инструментов и их результаты, каждая подгрузка контекста. Из этой записи можно продолжить сессию, ответвиться от любой точки, найти нужный момент и проиграть заново. Кто хоть раз пытался понять, почему агент на тридцатом шаге снёс тесты, оценит.
Что произошло за неделю
Появился каталог того, что успели написать под dsh. 97 плагинов, CC0, семь категорий, свой сайт и бейдж. У самого каталога 54 звезды — это ещё заявка на роль справочника, не справочник. И читать «97 плагинов» как «97 независимых авторов» не стоит: больше трети позиций — репозитории одной организации, omdsh-dev.
Показательно, за что взялись в первую очередь. Три плагина решают одну проблему — контекст:
→ dsh-context-doctor — аудит инъекций, токен-стоимость цепочек инструкций, каталогов скиллов и схем инструментов, детект дублей и конфликтов
→ dsh-tool-search — выдача схем инструментов по требованию вместо загрузки всех сразу
→ dsh-agent-budget — бюджет токенов на дерево агентов
И самый интересный плагин в списке: dsh-chat-import — тянет истории из Claude Code, Codex, ChatGPT и Cursor и превращает их в возобновляемые сессии dsh. Экосистема прекрасно понимает, откуда приходят люди.
Прежде чем идти ставить
Отбора в каталоге нет: пул-реквест — это одна строка в двух README, английском и китайском. Ни ревью качества, ни аудита безопасности. При том что часть плагинов лезет в файловую систему, в базы и в управление компьютером. Кстати, искать плагины можно и мимо каталога — по тегу dsh-plugin.
Сам харнесс — v0.1, и в README капслоком обещаны ломающие изменения. Писать плагин под dsh сегодня — не «поставил и забыл», а подписка на чужой рефакторинг.
Подробный разбор архитектуры и таблица по всем лабам, у которых уже есть свой харнесс, — есть на Хабре.
#ai #ai_plugin