Как установить DeepSeek Harness (dsh): однострочная команда npx, сборка из исходников, безголовый режим и плагины.

To install Deep​Seek Harness (dsh), the open-source agent runtime Deep​Seek shipped on August 13, 2026, run npx @deepseek-ai/dsh web on a machine with Node.js 22.19 or newer. That one command downloads the 0.1.0-rc.6 preview, starts a local web UI at http://127.0.0.1:3080, and walks you through adding a model API key and a workspace on first launch. Two things to know before you start: dsh is not a model — it's the harness layer that connects a model to tools, files, and a terminal — and it's a developer preview, so expect breaking changes between releases. This guide covers both official install methods, headless mode, plugins, MCP, and the honest rough edges.

Что такое DeepSeek Harness — и чем он не является

Внутренняя формула Deep​Seek, подтверждённая старшим исследователем Чэнь Дэли, такова: Модель + Обвязка = Агент. Модель — это мозг; обвязка — это всё, что превращает её в инструмент, выполняющий работу: управление контекстом и памятью, вызов инструментов, планирование задач, чтение и запись файлов, выполнение команд в терминале, обратная связь об ошибках и принятие решения о завершении задачи. Deep​Seek Harness — это и есть такой слой, опубликованный в открытом доступе под лицензией MIT 13 августа 2026 года — в тот же день, когда сборка DeepSeek V4 Pro 0813 появилась в Deep​Seek API.

Установку определяют два факта. Во-первых, архитектура построена по принципу «всё является плагином» на базе Cordis, контейнера плагинов на TypeScript, поэтому вы устанавливаете небольшое ядро плюс набор плагинов, предоставляющих адаптеры моделей, инструменты, сессии и пользовательский интерфейс. Во-вторых, текущая версия на npm — 0.1.0-rc.6, релиз-кандидат, который сам проект помечает как предварительную версию для разработчиков: в README заглавными буквами предупреждается, что грядут изменения, нарушающие совместимость. Популярность реальна — 50 000 звёзд на GitHub за первые 12 часов, 100 000 примерно за 42 часа и более 120 000 к 16 августа по данным китайской технической прессы, — но звёзды измеряют интерес, а не стабильность. Планируйте установку как превью: быстро попробовать, не жалко выбросить.

Прежде чем начать: фактические системные требования

Единственное строгое требование — Node.js. Проект рассчитан на диапазон движков ^22.19.0 || >=24.0.0 — простыми словами, Node 22.19 или новее, или любой Node 24.x. Проверьте свою версию с помощью node --version. Если у вас более старая версия Node, установка через npx завершится ошибкой или будет работать неправильно, а не корректно деградировать.

Всё остальное легче, чем предполагают сторонники подхода model-first:

• Ключ API модели. dsh запускает реальную модель; ему нужен ключ для API Deep​Seek или любого совместимого с Open​AI провайдера, которого вы настроите. Вы можете добавить его в веб-интерфейсе после первого запуска.

• pnpm — только для сборки из исходного кода. Установите один раз с помощью npm install -g pnpm.

• ~1 ГБ свободного места на диске для npm-пакета, рабочей области и журналов сеансов, плюс всё, что может понадобиться локальной модели (сам dsh не запускает веса).

• ОС: вариант с npm работает на Windows, macOS и Linux. Python SDK поддерживает меньше платформ (Linux x64/arm64, macOS 14+ arm64 — без нативной Windows), рассматривается ниже.

Вам не нужен GPU. Инструмент только оркестрирует; модель работает удаленно через API.

Метод 1 — однострочная команда npx (рекомендуется почти всем)

Официальный quick start — это одна команда, и это действительно одна команда:

npx @deepseek-ai/dsh web

npx fetches the @deepseek-ai/dsh package (current version 0.1.0-rc.6), installs it into npm's cache, and starts the Web UI profile. Watch the output for the line that tells you it's listening — by default that is http://127.0.0.1:3080. Open it in your browser. Note the 127.0.0.1 loopback address: the UI binds to localhost only, which is the right default for a tool that can read and write files in your workspace — it also means you won't casually expose it on your network.

Первый запуск состоит ровно из двух шагов настройки:

• Добавьте ключ модели.Перейдите в Settings → Models и введите ваш API-ключ. Он хранится в $DSH_HOME/.credentials.yaml и впоследствии не отображается в открытом виде. При стандартной установке DSH_HOME по умолчанию равен ~/.dsh.

• Выберите рабочее пространство. Добавьте каталог проекта, в котором dsh может работать. Поле ввода остаётся заблокированным, пока не будут выполнены оба шага.

Затем отправьте первое задание — хороший смоук-тест: "Обобщите этот репозиторий и определите его основные пакеты." Если сводка вернётся, а вызовы инструментов появятся в трассировке запуска, ваша установка работает.

Способ 2 — сборка из исходного кода

Предпочитаете запускать из репозитория? Официальный путь:

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git

cd deepseek-harness

pnpm install

pnpm run build

pnpm dsh web

Вам понадобится pnpm (участники проекта закрепили pnpm 11.7.0). Выбирайте сборку из исходников, если хотите запускать самую свежую main, а не опубликованный релиз-кандидат, если планируете читать или изменять тестовую обвязку, или если хотите собрать собственный пресет из каталога репозитория apps/cli/config/agent-presets/. Для всех остальных путь через npx — это то же самое ПО, только с меньшим количеством формальностей: сборка из исходников не открывает возможностей, которых нет в npm-пакете.

Три профиля: web, headless и tui

dsh поставляется с тремя профилями запуска, и то, какой из них использовать, зависит от того, где выполняется работа:

• web (по умолчанию) — полноценный браузерный интерфейс на порту 3080. Это то, что npx @deepseek-ai/dsh web запускает, и это профиль, который большинство людей установит первым.

• headless — одна задача, затем выход. dsh --profile headless "run the test suite and report failures" запускает сеанс, выполняет задачу, записывает результаты и завершает работу. Среда выполнения headless — это явно одноразовый процесс: нельзя внедрять дополнительные задачи в процессе выполнения, а исправления — это новый запуск в том же рабочем пространстве. Это профиль, который следует подключать к скриптам и CI.

• tui — терминальный интерфейс для сеансов с клавиатурным управлением: dsh --profile tui.

Все три используют одну и ту же конфигурацию (~/.dsh/profiles/<name>/) и ту же систему плагинов, так что перенос задачи из веб-интерфейса в headless — это замена команды, а не переустановка.

Добавление плагинов

Управление плагинами — это полноценная команда CLI, а не редактирование на месте:

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add <source>

Источником может быть имя npm-пакета, репозиторий GitHub (github:user/repo), tarball-архив или локальная папка. Самый полезный первый шаг — установка официального маркетплейса плагинов, который превращает поиск плагинов в UI:

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dshmarket

Затем перезапустите веб-службу и откройте «Настройки» → «Plugin Market», чтобы просмотреть каталог и установить в один клик. Два правила, которые сбивают с толку: пакеты плагинов подключаются при запуске профиля, поэтому только что добавленный плагин требует перезапуска dsh web; а обычный npm install выполняет не регистрацию плагина в профиле — вы должны использовать dsh plugin. Экосистема молодая, но не пустая: поддерживаемый сообществом awesome-dsh-plugin список уже содержит сотни плагинов в таких категориях, как UI, навыки, инструменты, провайдеры и уведомления.

MCP, четыре пресета и воспроизведение траектории

После базовой установки важны три функции:

MCP. dsh общается по Model Context Protocol через встроенный @deepseek-ai/dsh-mcp-client плагин. Сегодня это настраивается в файлах, а не в интерфейсе: вы редактируете ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml (или локальный патч проекта) и объявляете транспорт каждого сервера — stdio для локальных команд вроде npx @playwright/mcp@latest, streamable-http для удалённых URL. Это работает, но это наименее отполированная часть предварительной версии; ожидайте периодической нестабильности и отсутствия GUI для переключения серверов.

Пресеты. dsh загружает один из четырёх пресетов агента за сеанс, и каждый из них — это отдельный компромисс:

• Стандарт — полный набор инструментов: редактирование файлов, оболочка, получение файлов и веб-страниц, навыки, планирование, субагенты, рабочие процессы. Повседневный вариант по умолчанию.

• PTC (программный вызов инструментов) — Стандарт плюс Code Mode SDK, который позволяет модели писать программы на TypeScript для оркестрации многораундовых вызовов инструментов. Более мощный, больше побочных эффектов.

• Минимальный — только bash и редактор файлов, ничего больше. Создан для бенчмаркинга моделей и минимального воспроизведения; режим, на который ссылалась документация API DeepSeek V4 Flash, когда они раскрыли свои собственные оценки агента, работал на "Deep​Seek Harness minimal mode."

• Создание — среда для экспериментов: просматривайте и загружайте плагины Cordis в память, экспериментируйте и закрепляйте рабочую комбинацию в новом пресете.

Воспроизведение траектории. Каждый запуск создает журнал сеанса только для добавления — системные промпты, рассуждения, вызовы инструментов и их результаты, планирование субагентов. Представление «Траектория» позволяет просматривать запуск по источнику, возобновлять, форкать, искать и воспроизводить его. Это отладчик для работы агентов: когда задача не удается, вы не перезапускаете и не надеетесь; вы воспроизводите неудачную траекторию, создаете ответвление на проблемном шаге и проверяете исправление, не отбрасывая оригинал.

Опция Python SDK

Если вы предпочитаете управлять харнессом из Python, а не из браузера, есть официальный SDK: pip install deepseek-harness-sdk. Он включает среду выполнения dsh (pip-колесо содержит Node runtime, так что отдельная установка Node не нужна), и использование происходит через контекстный менеджер: создайте Deep​SeekHarness и вызовите run("task"). Он наследует стандартные переменные окружения, такие как DEEPSEEK_API_KEY и DEEPSEEK_BASE_URL, поэтому смена провайдера — это изменение конфигурации. Загвоздка: требуется Python 3.10+ и поддерживаются только Linux x64/arm64 и macOS 14+ arm64 — нативного колеса для Windows нет, что является реальным пробелом, если ваша хост-система — Windows. На Windows придерживайтесь пути npm.

Направляя dsh на модели, за которые вы платите

dsh нужен API-ключ модели, и он намеренно не зависит от конкретного провайдера: «Настройки → Модели» принимают пользовательского провайдера с базовым URL, совместимым с Open​AI (в settings.yaml — это api: openai-completions, baseURL, и models — список). По умолчанию используется собственный API Deep​Seek; пользовательский провайдер — это тот случай, когда полезен маршрутизирующий шлюз.

OrcaRouter is an Open​AI-compatible endpoint that passes Deep​Seek's list price through with zero markup — https://api.orcarouter.ai/v1. That gives you DeepSeek V4 Flash (deepseek/deepseek-v4-flash-0731, about $0.15 per million input tokens and $0.29 per million output) and DeepSeek V4 Pro (about $0.44/$0.88), both at provider list price with no token markup, plus automatic failover if a provider wobbles. For dsh, the practical win is that you can run the cheap V4 Flash for the bulk of everyday agent tasks and switch the same harness to V4 Pro for the hard passes — one key, one base URL, and the swap is a model name in the settings, not a reinstall.

Чтобы прояснить границы: OrcaRouter размещает модельные dsh-вызовы; сам dsh он не размещает. dsh — это локальная среда выполнения агента, и вы запускаете её на своей машине.

В чём это руководство вам не подходит — честные проблемы с предварительной версией

Обучающее руководство по установке, в котором просто сказано, что вводить, выполняет лишь половину работы. Вот что превью делает неправильно сегодня, чтобы вы не обнаружили это в 2 часа ночи:

• Ломающие изменения — это обещание, а не предупреждение. Вы на версии 0.1.0-rc.6. Ключи конфигурации, API плагинов и форматы пресетов могут измениться без предупреждения. Относитесь к ~/.dsh как к выбрасываемому состоянию — стоимость неудачного обновления — переустановка, и это приемлемо на данном этапе только потому, что установка — одна команда.

• Вам не нужен dsh, чтобы использовать модели Deep​Seek в качестве агента. Если ваша единственная цель сегодня — DeepSeek V4 Flash или DeepSeek V4 Pro внутри агента, то совместимый с Anthro​pic endpoint Deep​Seek уже работает в Claude Code и других агентских инструментах без установки нового ПО. dsh — это собственная опция, а не обязательное условие. Пропустите эту установку, пока вам не понадобится именно нативная обвязка.

• MCP конфигурируется файлами и иногда работает нестабильно. Нет графического интерфейса, нет переключателя запуска/остановки для каждого сервера, а практические отчёты описывают периодические сбои. Выделите время на отладку YAML, если ваш рабочий процесс зависит от серверов MCP.

• Доверие к плагинам — это решение, связанное с безопасностью. Сторонние плагины работают в основном процессе харнеса, и при установке не проверяются ни подпись, ни источник. Устанавливайте только те плагины, чей код вы прочитали или которые получены из источника, которому вы доверяете, и тестируйте их в одноразовом рабочем пространстве, прежде чем использовать их для реальной работы. Профиль песочницы danger-full-access может изменять любой видимый файл — используйте его только для одноразовых рабочих копий.

• В предпросмотре есть известные ошибки. Зависший цикл bash — это документированный режим отказа (прервите и повторите), а поведение при длительных сессиях ещё не устоялось.

• Неофициальные сборки для настольных компьютеров — это ловушка.Некоторые обёртки от сообщества упаковывают dsh в виде настольного приложения, устанавливаемого одним кликом, с встроенной средой выполнения Node. Они работают, но не подписаны и не поддерживаются Deep​Seek; если вы используете такую сборку, вы доверяете стороннему лицу инструмент, который будет иметь доступ к вашей файловой системе с вашими правами.

• Если вам нужна стабильность в продакшене, дождитесь релиза без пометки rc. Харнесс мощный, но пока сырой. Для продакшен-стека агентов зрелый, проверенный в бою харнесс — или маршрут через endpoint, совместимый с Anthropic, — является оправданным выбором, пока dsh не достигнет стабильного тега.

Суть

Установка Deep​Seek Harness — это буквально одна команда на любой машине с Node 22.19+: npx @deepseek-ai/dsh web, добавьте ключ модели и рабочее пространство, отправьте тестовое задание. Выбирайте сборку из исходников, только если хотите изменять или отслеживать main; используйте headless для скриптов; добавьте маркет плагинов заранее; и относитесь к MCP как к находящемуся в разработке. Честное предостережение — то же самое, что проект печатает в своём README: это превью 0.1.0-rc, и оно будет ломать некоторые вещи на пути к стабильной версии. Это правильный компромисс, если вы хотите увидеть, куда Deep​Seek ведёт агентный слой — и модели, которые он запускает, DeepSeek V4 Flash и DeepSeek V4 Pro, уже доступны сегодня по прейскурантной цене через OrcaRouter и готовы обеспечить работу harness по завершении установки.