Как установить DeepSeek Harness (dsh): десктопное приложение, однострочная команда npx, сборка из исходников и плагины

Deep​Seek Harness (dsh) — открытый рантайм для агентов, который Deep​Seek выпустил 13 августа 2026 года, — 24 сентября 2026 года обзавёлся официальным десктопным клиентом. Это упакованное приложение для Windows и macOS на Apple silicon, публикуемое на собственном хосте загрузок Deep​Seek, со встроенным рантаймом harness: не нужны ни установка Node.js, ни npx, ни терминал. Командная строка никуда не делась — npx @deepseek-ai/dsh web по-прежнему остаётся самым быстрым способом на Linux, который десктопная сборка не покрывает. Две вещи, которые стоит знать перед началом: dsh — это не модель — это слой harness, который связывает модель вроде Deep​Seek V4 Flash 0731 или Deep​Seek V4 Pro 0813 с инструментами, файлами и терминалом, — и каждый его канал по-прежнему остаётся developer preview, так что ожидайте ломающих изменений от релиза к релизу. В этом руководстве рассматриваются десктопное приложение, однострочник с npx, сборка из исходников, headless-режим, плагины, MCP и честный разбор шероховатостей.

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.

Опыт установки определяют два факта. Во-первых, архитектура построена по принципу «всё есть плагин» на базе Cordis — контейнера плагинов для TypeScript, — так что вы устанавливаете небольшое ядро плюс набор плагинов, которые предоставляют адаптеры моделей, инструменты, сессии и UI. Во-вторых, каналы npm сегодня — это 0.1.5-rc.3 в latest и 0.1.7-rc.2 в next, оба — релиз-кандидаты, которые сам проект помечает как предварительную версию для разработчиков: в README заглавными буквами предупреждают, что грядут изменения, нарушающие совместимость. Популярность реальна — 50 000 звёзд на GitHub за первые 12 часов и 235 000 к концу сентября 2026 года — но звёзды измеряют интерес, а не стабильность. Планируйте установку так же, как планируете превью: быстро попробовать, дёшево выбросить.

Прежде чем начать: фактические системные требования

Для установки через командную строку единственное жёсткое требование — Node.js. Проект рассчитан на диапазон версий движка ^22.19.0 || >=24.0.0 — проще говоря, Node 22.19 или новее, либо любая версия Node 24.x. Проверьте свою версию командой node --version. Если у вас более старая версия Node, установка через npx завершится ошибкой или будет работать некорректно — плавной деградации не будет. Приведённое ниже десктопное приложение — исключение: оно включает собственную среду выполнения, поэтому Node.js ему вообще не нужен.

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 дискового пространства для npm-пакета, рабочей области и журналов сессий, а также всего, что может понадобиться локальной модели (сам dsh не запускает веса). Десктопный установщик тяжелее — 288 МБ для .exe в Windows, образ диска 368 МБ в macOS — потому что он несёт эту среду выполнения внутри.

• ОС: путь через npm работает на Windows, macOS и Linux. Настольное приложение охватывает меньше платформ — только Windows x64 и macOS на Apple Silicon; нет сборки для Intel Mac и нет целевой платформы Linux. Python SDK охватывает ещё меньше платформ (Linux x64/arm64, macOS 14+ arm64 — без нативной поддержки Windows), см. ниже.

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

Способ 1 — официальное десктопное приложение (Windows и macOS)

24 сентября 2026 года DeepSeek выпустила первую упакованную настольную сборку DeepSeek Harness. Это оболочка Electron вокруг того же Web UI со встроенной средой выполнения dsh, поэтому ничего не нужно сначала устанавливать и ничего не нужно запускать вручную: ни Node.js, ни npx, ни терминала, ни оставленной открытой вкладки браузера на 127.0.0.1:3080. Исходный код лежит в публичном репозитории в каталоге apps/desktop в виде пакета @deepseek-ai/dsh-desktop, артефакты раздаются с собственного продакшн-хоста загрузок DeepSeek по адресу download.deepseek.com/dsh-desk/, а приложение в точности следует версии harness — текущая сборка — 0.1.7-rc.2.

Что обслуживал тот хост 25 сентября 2026 года:

• Windows — deepseek-harness-0.1.7-rc.2-win-x64.exe, установщик размером 288 МБ, рядом с ним файл .blockmap для разностных обновлений.

• macOS — deepseek-harness-0.1.7-rc.2-mac-arm64.dmg, образ диска размером 368 МБ, или та же сборка в виде .zip на 373 МБ. Только для Apple silicon.

• Версия — 0.1.7-rc.2, дата выпуска — 24 сентября 2026 г., соответствует версии harness в теге next на npm.

• Отсутствует — нет сборки для Intel-Mac (канал обновлений mac-x64 возвращает 404) и нет цели под Linux как таковой.

Каждая целевая платформа также публикует канал обновлений по адресу download.deepseek.com/dsh-desk/feeds/, поле releaseDate в котором — это дата сборки. Проверка этого файла — самый быстрый способ узнать, существует ли более новая сборка, не дожидаясь, пока приложение предложит её.

Почему официальный клиент — это не то же самое, что обёртки сообщества. Он создан первой стороной и самообновляется, несёт среду выполнения в установщике, а не загружает её при первом запуске, и не отдаёт интерфейс из веб-профиля на порту 3080: оболочка загружает приложение по внутренней схеме dsh-app:// и общается с приватным хост-процессом на его собственном порту, по умолчанию 19387. Он также ведёт себя как настольное приложение — закрытие окна не завершает выполняющиеся задачи (в Windows остаётся значок в трее), при выходе сначала спрашивает подтверждение, если есть незавершённая работа, а в примечаниях к выпуску 0.1.7-rc.2 добавлен онбординг при первом запуске, который знакомит с доступными средствами и отделяет задачи, оплачиваемые со счёта, от задач с API-ключом, так что можно войти с учётной записью Deep​Seek вместо вставки ключа.

Две оговорки, потому что этот клиент выпустили тихо, а не с анонсом. README репозитория всё ещё описывает только npx и сборку из исходников, а на странице проекта по адресу www.deepseek.com/harness вообще нет ссылки для скачивания — бинарные файлы и их канал обновлений доступны на собственном хосте Deep​Seek, что мы и проверили 25 сентября 2026 года, но ни в одном примечании к выпуску они не описаны. И мы не запускали установщики, поэтому это руководство не высказывается о состоянии подписи или нотаризации опубликованных бинарных файлов; конвейер упаковки в репозитории действительно включает этапы подписи кода Windows и нотаризации Apple, и это всё, что можно сказать со стороны.

Одно из следствий того, что сборка для десктопа следует за версией harness: сейчас она опережает установку из командной строки по умолчанию. Тег latest в npm всё ещё указывает на 0.1.5-rc.3, тогда как все десктопные артефакты — 0.1.7-rc.2. Если вы хотите получить новейший harness на платформе, которую не поддерживает десктопное приложение, установите тег явно — npx @deepseek-ai/dsh@next web — а не полагайтесь на версию по умолчанию.

Способ 2 — однострочник npx (для всех платформ, включая Linux)

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

npx @deepseek-ai/dsh web

npx fetches the @deepseek-ai/dsh package (npm's latest tag currently resolves to 0.1.5-rc.3, not the newest harness), 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.

Метод 3 — 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. The models dsh will actually call are all on it: DeepSeek V4 Flash 0731 (deepseek/deepseek-v4-flash-0731, $0.22 per million input tokens and $0.66 per million output), DeepSeek V4 Pro 0813 (deepseek/deepseek-v4-pro-0813, $0.66/$1.98) and DeepSeek V4.1 Flash (deepseek/deepseek-v4.1-flash, $0.15/$0.60), the model Deep​Seek's own rate card bills as deepseek-flash. Every rate doubles inside Deep​Seek's peak windows, 01:00-04:00 and 06:00-10:00 UTC on weekdays; the router passes that surcharge through rather than hiding it, and automatic failover moves a request to another provider if one wobbles. Figures checked against both rate cards on September 25, 2026. For dsh, the practical win is that you can keep the cheap tier 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 внести ясность в границы: OrcaRouter размещает модели, к которым обращается dsh; сам dsh он не размещает и не поставляет настольный клиент — тот берётся с собственного хоста загрузки Deep​Seek. dsh — это локальная среда выполнения агентов, 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:

• Критические изменения — это обещание, а не предупреждение. Вы используете релиз-кандидат — 0.1.5-rc.3, если взяли стандартную версию npm, 0.1.7-rc.2, если установили настольное приложение или тег next. Ключи конфигурации, API плагинов и форматы пресетов могут измениться без предупреждения. Считайте ~/.dsh расходуемым состоянием — цена плохого обновления — переустановка, и это приемлемо на данном этапе только потому, что любой способ установки здесь — это загрузка или 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 десктопные сборки больше не нужны. До 24 сентября 2026 года единственными десктопными приложениями dsh, устанавливаемыми в один клик, были неподписанные обёртки от сообщества, и выбирать приходилось между ними и командной строкой. Официальный клиент снимает этот выбор: от первых лиц, со встроенной средой выполнения, с самообновлением. Настоящего пути миграции между двумя видами оболочки нет — они оборачивают один и тот же харнесс — так что удалите одну и установите другую, сохранив тот же каталог рабочего пространства.

• 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.

Итог

Установка DeepSeek Harness теперь делится на две разные задачи в зависимости от вашей платформы. В Windows или на Mac с Apple silicon скачайте 0.1.7-rc.2 с собственного хоста DeepSeek — и всё готово: ни Node.js, ни терминала, и самая новая версия harness в любом канале. Во всех остальных случаях это по-прежнему одна команда на Node 22.19+: npx @deepseek-ai/dsh@next web, затем добавьте ключ модели и рабочее пространство и отправьте тестовую задачу. Используйте headless для скриптов, сборку из исходников — только если вы хотите что-то менять или отслеживать main, а MCP пока считайте незавершённой работой. Честная оговорка не изменилась: каждый из этих каналов — это релиз-кандидат 0.x, и он будет ломать вещи на пути к стабильной версии — хороший компромисс, если вы хотите увидеть, куда DeepSeek ведёт агентный слой. Модели, которые он запускает, — DeepSeek V4 Flash 0731, DeepSeek V4 Pro 0813 и DeepSeek V4.1 Flash — уже сегодня доступны по каталожной цене через OrcaRouter и готовы обеспечить работу harness сразу после установки.