3 篇博文 含有标签「Agent」

模型是灵魂，Harness 是身体

图：Agent = Model + Harness。模型负责想，Harness 负责做

大家好，我是 Booker。

今天拆 DeepSeek 昨天（2026-08-13）开源的一个东西：DeepSeek Harness，命令行叫 dsh。

这篇不抄二手解读。我直接扒了源码和官方文档，讲它三个真正的设计决策，外加泼冷水和诚实记录试跑踩坑。

用过 Claude Code 做复杂任务的，八成遇到过这种事——

让 AI 把 fetch 全换成 axios，泡了杯咖啡回来，发现它改了三四个文件就停下来等你点头。反复七八次，一杯咖啡都凉了

或者睡前跑了 /loop 盯 PR，早上发现它凌晨两点卡在 git merge 冲突上，窗口占了一整夜

或者开了三个 sub-agent 各查各的——完事三个结论互相矛盾，因为它们都没看到对方在做什么

根不在 AI 不够聪明。Claude Code 是回合制的——每轮只能做一件事，做完等你决定下一步。想让它持续运行、自动决策、并行工作，就得靠产品层面的编排机制来弥补

Claude Code 给了五个：/goal、/loop、sub-agent、Agent Teams、Workflows

选错了不仅浪费 token，还会把事情搞得更复杂

最近折腾 Agent Skills 有一阵子了。实战下来最折磨人的不是 AI 不会写代码，而是它写的代码**"只能活在本地"，以及它总是不听规矩**。

这篇文章主要分享两件事：

1. 让 AI 生成的代码能真正上线 — AI 写的代码 Demo 感十足，一上线就全是安全隐患。问题是 AI 不感知真实的后端底座。
2. 解决"AI 有 Skill 却不爱用"的毛病 — 明明配好了 Skills，AI 却视而不见，非要凭直觉盲干。技能激活率从 20% 硬拉到 84% 的方法。