วิธีติดตั้ง DeepSeek Harness (dsh): แอปเดสก์ท็อป, คำสั่งเดียวด้วย npx, การบิลด์จากซอร์ส และปลั๊กอิน
- Googleใหม่Google: Gemini 4 Carbon2026-11-10$2.00 / $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 221 tok/s
- Anthropicใหม่Anthropic: Claude Fable 5.22026-11-09$8.00 / $40.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 104 tok/s
- orcaใหม่Orca: OrcaC2 1.02026-11-0722 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: GLM 5.3 Abliterated / Uncensored2026-11-04$3.00 / $5.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 136 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: Hy4 Abliterated / Uncensored2026-11-04$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 413 tok/s
- Orcaใหม่OrcaCyber: Kimi K3.1 Pro Abliterated / Uncensored2026-11-04$4.00 / $20.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 44 tok/s
- OrcaOrcaCyber: MiniMax M3.1 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-29$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 130 tok/s
- OrcaOrcaCyber: GLM 5.3 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-27$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 57 tok/s
- OrcaOrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated / Uncensored2026-10-26$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 98 tok/s
- OrcaOrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-26$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 40 tok/s
- MoonshotMoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2447ความฉลาด
- OrcaOrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-23$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 165 tok/s
- minimaxMiniMax: M3.1 Flash2026-10-1929ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 106 tok/s
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1733ความฉลาด
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 69 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2955ความฉลาด
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2855ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 412 tok/s
DeepSeek Harness (dsh) — รันไทม์เอเจนต์แบบโอเพนซอร์สที่ DeepSeek เปิดตัวเมื่อวันที่ 13 สิงหาคม 2026 — ได้ไคลเอนต์เดสก์ท็อปอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 24 กันยายน 2026 เป็นแอปที่แพ็กสำเร็จรูปสำหรับ Windows และ macOS บนชิป Apple silicon เผยแพร่จากโฮสต์ดาวน์โหลดของ DeepSeek เอง โดยมีรันไทม์ฮาร์เนสบันเดิลอยู่ในตัว: ไม่ต้องติดตั้ง Node.js ไม่ต้องใช้ npx ไม่ต้องใช้เทอร์มินัล แต่บรรทัดคำสั่งก็ยังไม่หายไป — npx @deepseek-ai/dsh web ยังคงเป็นเส้นทางที่เร็วที่สุดบน Linux ซึ่งบิลด์เดสก์ท็อปไม่ครอบคลุม มีสองสิ่งที่ควรรู้ก่อนเริ่ม: dsh ไม่ใช่โมเดล — มันคือเลเยอร์ฮาร์เนสที่เชื่อมโมเดลอย่าง DeepSeek V4 Flash 0731 หรือ DeepSeek V4 Pro 0813 เข้ากับเครื่องมือ ไฟล์ และเทอร์มินัล — และทุกช่องทางของมันยังเป็น developer preview ดังนั้นให้คาดไว้ได้เลยว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้ของเดิมพังระหว่างแต่ละรีลีส คู่มือนี้ครอบคลุมแอปเดสก์ท็อป คำสั่ง npx บรรทัดเดียว การบิลด์จากซอร์ส โหมด headless ปลั๊กอิน MCP และข้อจำกัดหยาบ ๆ ที่พูดกันตรง ๆ
DeepSeek Harness คืออะไร — และมันไม่ใช่อะไร
สูตรภายในของ DeepSeek ซึ่งได้รับการยืนยันโดยนักวิจัยอาวุโส Chen Deli คือ โมเดล + Harness = เอเจนต์. โมเดลคือสมอง ส่วน Harness คือทุกสิ่งที่เปลี่ยนมันให้เป็นสิ่งที่ทำงานให้สำเร็จ: การจัดการบริบทและหน่วยความจำ, การเรียกใช้เครื่องมือ, การวางแผนงาน, การอ่านและเขียนไฟล์, การรันคำสั่งในเทอร์มินัล, การตอบกลับข้อผิดพลาด และการตัดสินใจว่างานเสร็จสิ้นเมื่อใด DeepSeek Harness คือเลเยอร์นั้น ซึ่งเปิดซอร์สภายใต้สัญญาอนุญาต MIT เมื่อวันที่ 13 สิงหาคม 2026 — วันเดียวกับที่บิลด์ DeepSeek V4 Pro 0813 เปิดตัวบน DeepSeek API.
ข้อเท็จจริงสองประการเป็นตัวกำหนดประสบการณ์การติดตั้ง ประการแรก สถาปัตยกรรมคือ "ทุกอย่างคือปลั๊กอิน" สร้างอยู่บน Cordis ซึ่งเป็นคอนเทนเนอร์ปลั๊กอินสำหรับ TypeScript — ดังนั้นสิ่งที่คุณติดตั้งคือแกนหลักขนาดเล็กบวกกับชุดปลั๊กอินที่ให้อะแดปเตอร์โมเดล เครื่องมือ เซสชัน และ UI ประการที่สอง ช่องทาง npm ในปัจจุบันคือ 0.1.5-rc.3 บน latest และ 0.1.7-rc.2 บน next ซึ่งทั้งคู่เป็นรีลีสแคนดิเดตที่ตัวโปรเจกต์เองระบุว่าเป็น developer preview: README เตือนด้วยตัวพิมพ์ใหญ่ว่า การเปลี่ยนแปลงที่ทำลายความเข้ากันได้กำลังจะมาถึง ความนิยมนั้นเป็นของจริง — ดาว GitHub 50,000 ดวงใน 12 ชั่วโมงแรก และ 235,000 ดวงภายในปลายเดือนกันยายน 2026 — แต่ดาวนั้นวัดความสนใจ ไม่ได้วัดความเสถียร วางแผนการติดตั้งของคุณเหมือนวางแผนพรีวิว: ลองได้เร็ว ทิ้งได้ไม่เสียดาย
ก่อนเริ่มต้น: ข้อกำหนดระบบที่แท้จริง
สำหรับการติดตั้งผ่านบรรทัดคำสั่ง ข้อกำหนดตายตัวเพียงข้อเดียวคือ Node.js โปรเจกต์นี้กำหนดช่วงเอนจินเป้าหมายไว้ที่ ^22.19.0 || >=24.0.0 — พูดง่าย ๆ คือ Node 22.19 ขึ้นไป หรือ Node 24.x เวอร์ชันใดก็ได้ ตรวจสอบเวอร์ชันของคุณได้ด้วย node --version หากคุณใช้ Node เวอร์ชันเก่ากว่า การติดตั้งผ่าน npx จะล้มเหลวหรือทำงานผิดพลาด ไม่ได้ลดประสิทธิภาพลงอย่างนุ่มนวล แอปเดสก์ท็อปด้านล่างเป็นข้อยกเว้น เพราะมันมาพร้อมรันไทม์ของตัวเอง จึงไม่ต้องใช้ Node.js เลย
สิ่งอื่นๆ ทั้งหมดเบากว่าที่กลุ่มที่ให้ความสำคัญกับโมเดลเป็นอันดับแรกคาดคิด:
• คีย์ API ของโมเดล dsh ทำงานกับโมเดลจริง; จำเป็นต้องมีคีย์สำหรับ API ของ DeepSeek หรือผู้ให้บริการที่เข้ากันได้กับ OpenAI ตามที่คุณกำหนดค่า คุณสามารถเพิ่มคีย์ได้ในเว็บ UI หลังจากการเปิดตัวครั้งแรก
• pnpm — สำหรับการ build จากซอร์สเท่านั้น ติดตั้งครั้งเดียวด้วย npm install -g pnpm.
• พื้นที่ดิสก์ว่าง ~1 GB สำหรับแพ็กเกจ npm, workspace และบันทึกเซสชัน รวมถึงสิ่งที่โมเดลในเครื่องอาจต้องใช้ (ตัว dsh เองไม่ได้รันเวต) ตัวติดตั้งเดสก์ท็อปจะหนักกว่า — 288 MB สำหรับไฟล์ .exe บน Windows, อิมเมจดิสก์ 368 MB บน macOS — เพราะมันบรรจุรันไทม์นั้นไว้ภายใน
• ระบบปฏิบัติการ: เส้นทาง npm ใช้งานได้บน Windows, macOS และ Linux แอปเดสก์ท็อปมีขอบเขตแคบกว่า — เฉพาะ Windows x64 และ macOS บน Apple silicon เท่านั้น ไม่มีบิลด์สำหรับ Intel Mac และไม่มีเป้าหมายสำหรับ Linux ส่วน Python SDK ยิ่งแคบกว่าเดิม (Linux x64/arm64, macOS 14+ arm64 — ไม่มี Windows แบบเนทีฟ) ซึ่งอธิบายไว้ด้านล่าง
คุณไม่จำเป็นต้องมี GPU ชุดควบคุมทำหน้าที่เพียงประสานงาน โมเดลทำงานจากระยะไกลผ่าน API
วิธีที่ 1 — แอปเดสก์ท็อปอย่างเป็นทางการ (Windows และ macOS)
เมื่อวันที่ 24 กันยายน 2026 DeepSeek ได้เผยแพร่บิลด์เดสก์ท็อปแบบแพ็กเกจแรกของ DeepSeek Harness มันเป็นเชลล์ Electron ที่ห่อรอบ Web UI เดิม โดยมีรันไทม์ dsh รวมอยู่ภายใน ดังนั้นจึงไม่มีอะไรต้องติดตั้งก่อน และไม่มีอะไรต้องเริ่มด้วยมือ: ไม่ต้องใช้ Node.js, ไม่ต้องใช้ npx, ไม่ต้องใช้เทอร์มินัล และไม่มีแท็บเบราว์เซอร์เปิดค้างไว้ที่ 127.0.0.1:3080 ซอร์สโค้ดอยู่ในรีโพสาธารณะภายใต้ apps/desktop ในชื่อแพ็กเกจ @deepseek-ai/dsh-desktop อาร์ติแฟกต์ถูกเสิร์ฟจากโฮสต์ดาวน์โหลดโปรดักชันของ DeepSeek เองที่ download.deepseek.com/dsh-desk/ และแอปตามเวอร์ชันของฮาร์เนสอย่างแม่นยำ — บิลด์ปัจจุบันคือ 0.1.7-rc.2
สิ่งที่โฮสต์นั้นให้บริการเมื่อวันที่ 25 กันยายน 2026:
• Windows — deepseek-harness-0.1.7-rc.2-win-x64.exe ตัวติดตั้งขนาด 288 MB พร้อมไฟล์ .blockmap อยู่ข้าง ๆ สำหรับการอัปเดตแบบเดลตา
• macOS — deepseek-harness-0.1.7-rc.2-mac-arm64.dmg ซึ่งเป็นอิมเมจดิสก์ขนาด 368 MB หรือบิลด์เดียวกันในรูปแบบ .zip ขนาด 373 MB รองรับเฉพาะ Apple silicon
• เวอร์ชัน — 0.1.7-rc.2 วันที่เผยแพร่ 24 กันยายน 2026 ตรงกับเวอร์ชันของ harness บนแท็ก next ของ npm
• ที่ขาดไป — ไม่มีบิลด์สำหรับ Intel-Mac (ฟีดอัปเดต mac-x64 ส่งคืน 404) และไม่มีเป้าหมาย Linux ใด ๆ เลย
แต่ละ target ยังเผยแพร่ฟีดอัปเดตไว้ที่ download.deepseek.com/dsh-desk/feeds/ โดยฟิลด์ releaseDate คือวันที่ build การตรวจดูไฟล์นั้นเป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการดูว่ามี build ใหม่กว่าหรือไม่ โดยไม่ต้องรอให้แอปเสนอให้
ทำไมไคลเอนต์อย่างเป็นทางการจึงเป็นคนละสิ่งกับ wrapper ของชุมชน มันเป็น first-party และอัปเดตตัวเอง โดยบรรจุ runtime ไว้ในตัวติดตั้งแทนที่จะไปดึงมาตอนเปิดใช้ครั้งแรก และไม่ได้ให้บริการ UI จากพอร์ต 3080 ของโปรไฟล์เว็บ: ตัว shell จะโหลดแอปพลิเคชันผ่าน scheme ภายใน dsh-app:// และสื่อสารกับโปรเซสโฮสต์ส่วนตัวบนพอร์ตของตัวเอง ซึ่งค่าเริ่มต้นคือ 19387 มันยังทำงานเหมือนแอปเดสก์ท็อปด้วย — การปิดหน้าต่างยังคงให้งานที่กำลังรันอยู่ทำงานต่อไป (Windows ยังคงมีไอคอนในถาดระบบ) การออกจากโปรแกรมจะถามก่อนเมื่อมีงานกำลังดำเนินการอยู่ และบันทึกการเผยแพร่ 0.1.7-rc.2 เพิ่ม onboarding ครั้งแรกที่แนะนำเครดิตที่มีให้ใช้ และแยกงานที่ใช้เงินจากบัญชีออกจากงานที่ใช้คีย์ API เพื่อให้คุณลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชี DeepSeek แทนการวางคีย์
ข้อควรระวังสองประการ เนื่องจากไคลเอนต์นี้ถูกปล่อยอย่างเงียบ ๆ แทนที่จะประกาศอย่างเป็นทางการ README ของรีพอซิทอรีก็ยังคงเอกสารเฉพาะ npx และการ build จากซอร์สเท่านั้น และหน้าโปรเจกต์ที่ www.deepseek.com/harness ก็ไม่มีลิงก์ดาวน์โหลดเลย — ไบนารีและฟีดอัปเดตของไบนารีเหล่านั้นพร้อมใช้งานอยู่บนโฮสต์ของ DeepSeek เอง ซึ่งเป็นสิ่งที่เราตรวจสอบเมื่อวันที่ 25 กันยายน 2026 แต่ไม่มีบันทึกการเปิดตัวที่ใดอธิบายถึงไบนารีเหล่านี้ และเราไม่ได้รันตัวติดตั้ง ดังนั้นคู่มือนี้จึงไม่แสดงจุดยืนเกี่ยวกับสถานะการลงนามหรือการรับรอง (notarization) ของไบนารีที่เผยแพร่ ส่วนไปป์ไลน์การแพ็กเกจในรีพอซิทอรีนั้นมีขั้นตอนการลงนามโค้ดสำหรับ Windows และการรับรองของ Apple (notarization) รวมอยู่ด้วย และนั่นคือทั้งหมดที่สามารถกล่าวได้จากภายนอก
ผลที่ตามมาอย่างหนึ่งจากการที่บิลด์เดสก์ท็อปตามเวอร์ชันของฮาร์เนสก็คือ ตอนนี้มันล้ำหน้ากว่าการติดตั้งผ่านบรรทัดคำสั่งแบบค่าเริ่มต้น แท็ก latest ของ npm ยังชี้ไปที่ 0.1.5-rc.3 ขณะที่อาร์ติแฟกต์เดสก์ท็อปทุกชิ้นเป็น 0.1.7-rc.2 หากคุณต้องการฮาร์เนสเวอร์ชันใหม่สุดบนแพลตฟอร์มที่แอปเดสก์ท็อปไม่ได้รองรับ ให้ติดตั้งแท็กนั้นอย่างเจาะจง — npx @deepseek-ai/dsh@next web — แทนที่จะเชื่อค่าเริ่มต้น
วิธีที่ 2 — คำสั่งบรรทัดเดียวด้วย npx (ทุกแพลตฟอร์ม รวมถึง Linux)
การเริ่มต้นใช้งานอย่างเป็นทางการคือคำสั่งเดียว และมันก็เป็นเพียงแค่คำสั่งเดียวจริงๆ:
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.
การเปิดใช้งานครั้งแรกมีขั้นตอนการตั้งค่าเพียง 2 ขั้นตอน:
• เพิ่มคีย์โมเดล. การตั้งค่า → โมเดล → กรอกคีย์ API ของคุณ โดยคีย์นี้ถูกเก็บไว้ใน $DSH_HOME/.credentials.yaml และจะไม่แสดงเป็นข้อความธรรมดาหลังจากนั้น ในการติดตั้งมาตรฐาน DSH_HOME มีค่าเริ่มต้นเป็น ~/.dsh.
• เลือกเวิร์กสเปซ เพิ่มไดเรกทอรีของโปรเจกต์ที่ dsh ได้รับอนุญาตให้ทำงาน ข้อมูลนำเข้าจะถูกล็อกจนกว่าจะทำทั้งสองขั้นตอนเสร็จ
จากนั้นส่งงานแรก — การทดสอบแบบ smoke test ที่ดีคือ "สรุป repository นี้และระบุแพ็กเกจหลัก." หากสรุปผลกลับมาและการเรียกใช้เครื่องมือแสดงในร่องรอยการทำงาน แสดงว่าการติดตั้งของคุณทำงานได้
วิธีที่ 3 — สร้างจากซอร์สโค้ด
ต้องการรันจาก repository หรือไม่? เส้นทางอย่างเป็นทางการคือ:
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
เปลี่ยนไปยังไดเรกทอรี deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web
คุณต้องมี pnpm สำหรับสิ่งนี้ (ผู้มีส่วนร่วมกำหนดให้ใช้ pnpm 11.7.0) เลือก source build เมื่อคุณต้องการรันเวอร์ชันล่าสุดของ main แทนที่จะเป็น release candidate ที่เผยแพร่ เมื่อคุณวางแผนจะอ่านหรือแก้ไข harness หรือเมื่อคุณต้องการสร้าง custom preset จาก apps/cli/config/agent-presets/ ซึ่งเป็นไดเรกทอรีของ repo สำหรับคนอื่น ๆ วิธี npx คือซอฟต์แวร์เดียวกันแต่มีขั้นตอนน้อยกว่า — source build ไม่ได้ปลดล็อกฟีเจอร์ที่แพ็กเกจ npm ไม่มี
โปรไฟล์ทั้งสาม: web, headless และ tui
dsh มาพร้อมกับโปรไฟล์การรันสามแบบ และโปรไฟล์ที่คุณใช้จะขึ้นอยู่กับว่างานเกิดขึ้นที่ไหน:
• web (ค่าเริ่มต้น) — ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบเต็มบนพอร์ต 3080 นี่คือสิ่งที่ npx @deepseek-ai/dsh webเริ่มต้น และเป็นโปรไฟล์ที่คนส่วนใหญ่จะติดตั้งเป็นอันดับแรก.
• headless — หนึ่งงาน แล้วออกจากระบบ dsh --profile headless "run the test suite and report failures" เริ่มต้นเซสชัน รันงาน เขียนผลลัพธ์ และยุติการทำงาน รันไทม์ headless ถูกออกแบบมาให้เป็นกระบวนการแบบหนึ่งงานอย่างชัดเจน: คุณไม่สามารถแทรกงานต่อเนื่องระหว่างการรันได้ และการแก้ไขคือการรันใหม่ในเวิร์กสเปซเดียวกัน นี่คือโพรไฟล์ที่ควรนำไปเชื่อมต่อกับสคริปต์และ CI
• tui — เทอร์มินัล UI สำหรับเซสชันที่ควบคุมด้วยคีย์บอร์ด: dsh --profile tui.
ทั้งสามใช้การกำหนดค่าเดียวกัน (~/.dsh/profiles/<name>/) และใช้ระบบปลั๊กอินเดียวกัน ดังนั้นการย้ายงานจากเว็บ UI ไปยัง headless จึงเป็นการสลับคำสั่ง ไม่ใช่การติดตั้งใหม่
การเพิ่มปลั๊กอิน
การจัดการปลั๊กอินเป็นคำสั่ง CLI ระดับเฟิร์สคลาส ไม่ใช่เรื่องของการแก้ไขในตำแหน่งเดิม:
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add <source>
แหล่งที่มาสามารถเป็นชื่อแพ็กเกจ npm, ที่เก็บ GitHub (github:user/repo), ไฟล์ tarball หรือโฟลเดอร์ในเครื่อง. การติดตั้งครั้งแรกที่มีประโยชน์ที่สุดคือตลาดปลั๊กอินอย่างเป็นทางการ ซึ่งเปลี่ยนการค้นพบปลั๊กอินให้เป็น UI:
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dshmarket
จากนั้นรีสตาร์ทเว็บเซอร์วิสและเปิดการตั้งค่า → Plugin Market เพื่อเรียกดูและติดตั้งด้วยคลิกเดียวจากแคตตาล็อก มีกฎสองข้อที่ทำให้คนมักเจอปัญหา: ชุดปลั๊กอินจะถูกเมานท์เมื่อโปรไฟล์เริ่มต้น ดังนั้นปลั๊กอินที่เพิ่มใหม่จำเป็นต้องรีสตาร์ทdsh web; และคำสั่งแบบธรรมดา npm install นั้นไม่ลงทะเบียนปลั๊กอินลงในโปรไฟล์ — คุณต้องใช้dsh plugin. ระบบนิเวศยังใหม่แต่ไม่ว่างเปล่า: รายการที่ดูแลโดยชุมชน awesome-dsh-pluginได้จัดหมวดหมู่ปลั๊กอินหลายร้อยรายการแล้วในหมวดต่างๆ เช่น UI, ทักษะ, เครื่องมือ, ผู้ให้บริการ และการแจ้งเตือน.
MCP, พรีเซ็ตทั้งสี่ และการเล่นซ้ำวิถี
เมื่อคุณผ่านการติดตั้งขั้นพื้นฐานไปแล้ว มีสามคุณสมบัติที่สำคัญ:
MCP. dsh สื่อสารผ่าน Model Context Protocol โดยใช้ปลั๊กอินในตัว @deepseek-ai/dsh-mcp-client ซึ่งเป็นปลั๊กอิน. ปัจจุบันการกำหนดค่านี้อยู่ในไฟล์ ไม่ใช่ใน UI: คุณแก้ไข ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml (หรือแพตช์เฉพาะโปรเจกต์) และระบุ transport ของเซิร์ฟเวอร์แต่ละตัว — stdio สำหรับคำสั่งภายในเครื่อง เช่น npx @playwright/mcp@latest, streamable-http สำหรับ URL ระยะไกล. มันทำงานได้ แต่มันคือส่วนที่ยังขัดเกลาน้อยที่สุดในตัวอย่างพรีวิว; คาดว่าจะมีความไม่เสถียรเป็นครั้งคราว และไม่มี GUI ให้เปิด/ปิดเซิร์ฟเวอร์.
พรีเซ็ต dsh โหลดพรีเซ็ตเอเจนต์หนึ่งในสี่แบบต่อเซสชัน และแต่ละแบบก็เป็นการแลกเปลี่ยนที่แตกต่างกัน:
• Standard — ชุดเครื่องมือครบชุด: การแก้ไขไฟล์, เชลล์, การดึงข้อมูลไฟล์และเว็บ, สกิล, การวางแผน, ซับเอเจนต์, เวิร์กโฟลว์ ตัวเลือกเริ่มต้นสำหรับการใช้งานทั่วไป
• PTC (การเรียกใช้เครื่องมือแบบโปรแกรม) — มาตรฐานรวมถึง Code Mode SDK ที่ช่วยให้โมเดลเขียนโปรแกรม TypeScript เพื่อจัดระเบียบการเรียกใช้เครื่องมือหลายรอบ มีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่มีผลข้างเคียงมากขึ้น
• มินิมอล — เพียงแค่ bash และโปรแกรมแก้ไขไฟล์เท่านั้น ไม่มีอย่างอื่น สร้างขึ้นสำหรับการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลและการทำซ้ำแบบมินิมอล; โหมดที่เอกสาร API ของ DeepSeek V4 Flash อ้างถึงเมื่อเปิดเผยคะแนนเอเจนต์ของตนเองนั้นรันบน "DeepSeek Harness minimal mode."
• การสร้าง — พื้นที่ทดลองรันไทม์: ตรวจสอบและโหลดปลั๊กอิน Cordis ในหน่วยความจำ ทดลองใช้ และทำให้ชุดค่าผสมที่ใช้ได้จริงกลายเป็นพรีเซ็ตใหม่
การเล่นซ้ำเส้นทาง ทุกรันจะเขียนบันทึกเซสชันแบบต่อท้ายเท่านั้น ได้แก่ พรอมพ์ระบบ การให้เหตุผล การเรียกใช้เครื่องมือพร้อมผลลัพธ์ และการจัดตารางซับเอเจนต์ มุมมองเส้นทางช่วยให้คุณตรวจสอบตามแหล่งที่มา ดำเนินการต่อ แยกสาขา ค้นหา และเล่นซ้ำรันได้ นี่คือดีบักเกอร์สำหรับงานเอเจนต์: เมื่องานล้มเหลว คุณไม่จำเป็นต้องรันใหม่และหวังผล แต่คุณเล่นซ้ำเส้นทางที่ล้มเหลว แยกสาขาที่ขั้นตอนที่ผิดพลาด และทดสอบการแก้ไขโดยไม่ทิ้งต้นฉบับ
ตัวเลือก Python SDK
ถ้าคุณต้องการขับฮาร์เนสจาก Python มากกว่าจากเบราว์เซอร์ ก็มี SDK อย่างเป็นทางการ: pip install deepseek-harness-sdk โดยรวมรันไทม์ dsh ไว้ด้วย (pip wheel บรรจุรันไทม์ Node ไว้แล้ว จึงไม่ต้องติดตั้ง Node แยกต่างหาก) และการใช้งานเป็น context manager: สร้าง DeepSeekHarness อินสแตนซ์ แล้วเรียก run("task") ซึ่งสืบทอดตัวแปรสภาพแวดล้อมมาตรฐานเช่น DEEPSEEK_API_KEY และ DEEPSEEK_BASE_URL ดังนั้นการเปลี่ยนผู้ให้บริการจึงเท่ากับการเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่า ข้อจำกัดคือ: รองรับ Python 3.10+ และ Linux x64/arm64 และ macOS 14+ arm64 เท่านั้น — ไม่มี wheel สำหรับ Windows ในตัว ซึ่งเป็นช่องว่างที่สำคัญหากโฮสต์ของคุณคือ Windows บน Windows ให้ใช้เส้นทาง npm แทน
ชี้ dsh ไปที่โมเดลที่คุณจ่ายเงิน
dsh จำเป็นต้องมี API key ของโมเดล และโดยเจตนาแล้วไม่ผูกติดกับผู้ให้บริการ: การตั้งค่า → โมเดล รองรับผู้ให้บริการแบบกำหนดเองที่มี base URL ที่เข้ากันได้กับ OpenAI (ใน settings.yaml นั่นคือ api: openai-completions, baseURL และรายการ models). ค่าเริ่มต้นคือ API ของ DeepSeek เอง; ผู้ให้บริการแบบกำหนดเองคือจุดที่เกตเวย์เส้นทางมีประโยชน์
OrcaRouter is an OpenAI-compatible endpoint that passes DeepSeek'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 DeepSeek's own rate card bills as deepseek-flash. Every rate doubles inside DeepSeek'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.
เพื่อให้ชัดเจนเกี่ยวกับขอบเขต: OrcaRouter เป็นผู้โฮสต์โมเดลที่ dsh เรียกใช้งาน ไม่ได้โฮสต์ตัว dsh เอง และไม่ได้จัดส่งเดสก์ท็อปไคลเอนต์ให้ด้วย — ส่วนนั้นมาจากโฮสต์ดาวน์โหลดของ DeepSeek เอง dsh เป็นรันไทม์เอเจนต์ที่ทำงานภายในเครื่อง และคุณเป็นคนรันมันบนเครื่องของคุณเอง
จุดที่คู่มือนี้ผิดสำหรับคุณ — ปัญหาที่ตรงไปตรงมากับพรีวิว
บทช่วยสอนการติดตั้งที่บอกแค่ว่าต้องพิมพ์อะไร กำลังทำงานแค่ครึ่งเดียว นี่คือสิ่งที่พรีวิวทำผิดในวันนี้ เพื่อที่คุณจะได้ไม่ต้องไปพบมันตอนตีสอง:
• การเปลี่ยนแปลงที่ทำให้ของเดิมพังคือคำสัญญา ไม่ใช่คำเตือน คุณกำลังใช้งานเวอร์ชัน release candidate อยู่ — 0.1.5-rc.3 หากคุณใช้ค่าเริ่มต้นของ npm, 0.1.7-rc.2 หากคุณติดตั้งเดสก์ท็อปแอปหรือแท็ก next คีย์คอนฟิก, Plugin API และรูปแบบพรีเซ็ต ล้วนอาจเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่แจ้งให้ทราบ มอง ~/.dsh เป็นสถานะที่โยนทิ้งได้ — ต้นทุนของการอัปเดตที่ผิดพลาดคือการติดตั้งใหม่ และนั่นยอมรับได้ในขั้นนี้เพียงเพราะทุกช่องทางการติดตั้งตรงนี้เป็นการดาวน์โหลดหรือคำสั่งเดียว
• คุณไม่จำเป็นต้องใช้ dsh เพื่อใช้โมเดล DeepSeek เป็นเอเจนต์ หากเป้าหมายของคุณคือ DeepSeek V4 Flash หรือ DeepSeek V4 Pro ในเอเจนต์ตอนนี้ endpoint ที่เข้ากันได้กับ Anthropic ของ DeepSeek ก็ทำงานร่วมกับ Claude Code และเครื่องมือเอเจนต์อื่นๆ ได้แล้วโดยไม่ต้องติดตั้งซอฟต์แวร์ใหม่เพิ่มเติม dsh เป็นตัวเลือกจากฝั่งผู้พัฒนา ไม่ใช่ข้อกำหนดเบื้องต้น ข้ามการติดตั้งนี้ไปก่อนจนกว่าคุณจะต้องการ native harness จริงๆ
• MCP ถูกกำหนดค่าผ่านไฟล์และบางครั้งก็ทำงานไม่เสถียร ไม่มี GUI ไม่มีสวิตช์เปิด/ปิดสำหรับแต่ละเซิร์ฟเวอร์ และรายงานจากการใช้งานจริงระบุถึงความล้มเหลวเป็นช่วงๆ ควรเผื่อเวลาสำหรับการดีบัก YAML หากเวิร์กโฟลว์ของคุณต้องพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ MCP
• ความไว้วางใจในปลั๊กอินคือการตัดสินใจด้านความปลอดภัยปลั๊กอินของบุคคลที่สามทำงานภายในกระบวนการหลักของ harness และไม่มีการตรวจสอบลายเซ็นหรือยืนยันแหล่งที่มาตอนติดตั้ง ควรติดตั้งเฉพาะปลั๊กอินที่คุณได้อ่านโค้ดแล้วหรือมาจากแหล่งที่เชื่อถือได้เท่านั้น และทดสอบในเวิร์กสเปซแบบใช้แล้วทิ้งก่อนจะนำไปใช้กับงานจริง danger-full-access คือโปรไฟล์ sandbox ที่สามารถแก้ไขไฟล์ใดๆ ที่มองเห็นได้ — ควรใช้กับเช็คเอาต์แบบใช้แล้วทิ้งเท่านั้น
• มีบักที่ทราบอยู่แล้วในพรีวิว ลูป bash ที่ค้างเป็นโหมดความล้มเหลวที่มีการบันทึกไว้ (ขัดจังหวะแล้วลองใหม่) และพฤติกรรมเกี่ยวกับเซสชันที่ทำงานยาวนานยังไม่คงที่
• บิลด์เดสก์ท็อปแบบไม่เป็นทางการไม่มีหน้าที่อีกต่อไป จนถึงวันที่ 24 กันยายน 2026 แอปเดสก์ท็อป dsh ที่ติดตั้งได้ด้วยการคลิกมีเพียงตัวห่อหุ้มจากชุมชนที่ไม่ได้ลงนามเท่านั้น และทางเลือกก็มีเพียงระหว่างสิ่งเหล่านั้นกับบรรทัดคำสั่ง ไคลเอนต์อย่างเป็นทางการขจัดข้อแลกเปลี่ยนนี้ออกไป: เป็นของเจ้าของผลิตภัณฑ์โดยตรง รวมรันไทม์มาให้ อัปเดตตัวเอง ไม่มีเส้นทางการย้ายจริง ๆ ระหว่างเชลล์สองแบบ — ทั้งคู่ห่อหุ้มฮาร์เนสเดียวกัน — ดังนั้นให้ถอนการติดตั้งอันหนึ่งและติดตั้งอีกอัน แล้วเก็บไดเรกทอรีเวิร์กสเปซเดิมไว้
• หากคุณต้องการความเสถียรในระดับโปรดักชัน ให้รอเวอร์ชันที่ไม่ใช่ rc ก่อน. ฮาร์เนสนี้ทรงพลังแต่ยังไม่สมบูรณ์ สำหรับสแตกเอเจนต์ในระดับโปรดักชัน ฮาร์เนสที่สมบูรณ์และผ่านการพิสูจน์แล้ว — หรือเส้นทางเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ Anthropic — เป็นตัวเลือกที่สมเหตุสมผลจนกว่า dsh จะถึงแท็กที่เสถียร.
ประเด็นสำคัญ
การติดตั้ง DeepSeek Harness ตอนนี้กลายเป็นงานสองแบบที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มของคุณ บน Windows หรือ Mac ที่ใช้ชิป Apple silicon ให้ดาวน์โหลด 0.1.7-rc.2 จากโฮสต์ของ DeepSeek เอง แล้วก็เป็นอันเสร็จ — ไม่ต้องใช้ Node.js ไม่ต้องใช้เทอร์มินัล และได้เวอร์ชัน harness ใหม่ล่าสุดในทุกช่องทาง ส่วนที่อื่นยังคงเป็นคำสั่งเดียวบน Node 22.19+: npx @deepseek-ai/dsh@next web จากนั้นเพิ่มคีย์โมเดลและเวิร์กสเปซ แล้วส่งงานทดสอบ ใช้ headless สำหรับสคริปต์ ใช้การ build จากซอร์สเฉพาะเมื่อคุณต้องการแก้ไขหรือติดตาม main และมอง MCP ว่าเป็นงานที่ยังอยู่ในระหว่างพัฒนา ข้อแม้ที่ตรงไปตรงมายังไม่เปลี่ยนแปลง: ทุกช่องทางเหล่านี้เป็น release candidate เวอร์ชัน 0.x และมันจะทำให้เกิดปัญหาบางอย่างระหว่างทางไปสู่ความเสถียร — เป็นการแลกที่คุ้มค่าถ้าคุณอยากเห็นว่า DeepSeek กำลังพาชั้น agent ไปทางไหน โมเดลที่มันรัน — DeepSeek V4 Flash 0731, DeepSeek V4 Pro 0813 และ DeepSeek V4.1 Flash — มีให้ใช้แล้ววันนี้ในราคาปกติผ่าน OrcaRouter พร้อมขับเคลื่อน harness ในอีกด้านของการติดตั้ง
การเปรียบเทียบในบทความนี้2
ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
