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DEEPSEEK HARNESS · Crónica completa del ecosistema

Todo es un plugin.

Qué es este sitio
DSH Wiki es el sitio del ecosistema de DeepSeek Harness que hizo ai798 Lab. dsh se disparó hasta 149,851 stars tras salir como código abierto, y los plugins, los tutoriales, las pruebas de verdad y las peleas quedaron desperdigados por GitHub, Reddit, X y un montón de medios: este sitio los junta en un mismo lugar. Sigue la cronología para ver cómo se hizo famoso, sigue la guía de instalación para ponerlo a funcionar, elige cuál instalar entre 12 plugins destacados y luego mira qué dice de verdad la gente que ya lo usó en todo el mundo. Todos los números y comandos están recopilados de primera mano, y cada uno enlaza de vuelta a la fuente original.
Instalación rápida → Tutorial de uso
Oficial deepseek.com/harness deepseek-ai/deepseek-harness
149,851
stars del repo oficial en GitHub
30
plugins del ecosistema registrados
12
análisis a fondo de plugins destacados
68
fuentes primarias analizadas
Datos recopilados de primera mano
01 / TIMELINE

Cronología

Cada paso del lanzamiento a 149,851 stars. Plugins, comentarios y datos, cada uno anclado al día en que ocurrió.
08.13

DeepSeek libera Harness v0.1 en versión preliminar para desarrolladores

El repositorio se hizo público a las 11:56 UTC y la cuenta oficial publicó el tuit de anuncio a las 13:02 UTC: código abierto bajo licencia MIT para los desarrolladores de agent harness de todo el mundo, impulsado por el metaframework Cordis y con el lema central 'Everything is a Plugin'. Al mismo tiempo se publicó el paper de diseño de Cordis en colaboración con la Universidad de Pekín, 'A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability'. En cerca de una hora superó los 20,000 stars, comprimiendo a minutos lo que los récords anteriores medían en días.
Interacción del tuit oficial · 19.8k me gusta / 774 respuestas
Captura directa de la interfaz de Twitter syndication, recolectado el 2026-08-18 (material 038)
Fecha de publicación del repositorio · 2026-08-13 11:56 UTC
Reporte de pasqualepillitteri.it
star en la primera hora · cerca de 1 hora para superar 20,000; 1.5 horas 22,000
Reporte de pasqualepillitteri.it; flash informativo de KuCoin (citado a través del material 020)
Fuente original 1 Fuente original 2 Fuente original 3
08.13

La versión estable de V4-Pro llega el mismo día; el ajuste de precios de la API queda anunciado para el 17 de agosto

El mismo día que Harness se lanzó la versión estable de DeepSeek-V4-Pro-0813: contexto de 1 millón de tokens, salida de hasta 384K y soporte para Json Output / Tool Calls / Responses API. El mismo anuncio adelantó una fuerte subida de precios de la API a partir del 17 de agosto y la introducción de tarifas por horas pico y valle; 'el verdugo de los precios ya no regala nada' se volvió el tema paralelo de los medios chinos ese día.
Especificaciones de V4-Pro · 1M de contexto / 384K de salida máxima
Reportes de 搜狐 (Sohu) y 网易科技 (NetEase Tech)
Aviso de ajuste de precios · salida de V4-Pro en horario pico: 6 yuanes → 27 yuanes por millón de token (+350%), vigente desde el 8-17
Reportes de 网易 (NetEase, 163.com) y 新浪财经 (Sina Finanzas) del 2026-08-13
Fuente original 1 Fuente original 2 Fuente original 3
08.13

Portada de Hacker News con 736 puntos: primer día de escrutinio de los desarrolladores internacionales

El día del lanzamiento llegó a la portada de HN (736 puntos, 309 comentarios). Los más técnicos elogiaron el hot-swap y el ciclo de vida de plugins al estilo RAII; jbellis sentenció que 'el último laboratorio de modelos importante sin harness propio por fin se puso al día'. Las críticas se concentraron en un README pobre y en el stack de Node.js. The New Stack, Jiqizhixin (机器之心) y otros medios en inglés y chino publicaron los primeros reportajes ese mismo día; el artículo de Jiqizhixin fue republicado por al menos 5 plataformas.
Popularidad en HN · 736 puntos / 309 comentarios
Captura directa de la API de HN Algolia, recolectado el 2026-08-18 (material 055)
Fuente original 1 Fuente original 2 Fuente original 3
08.13

El ecosistema arranca antes de tiempo: plugins y listas creados el mismo día del lanzamiento

La lista curada awesome-dsh-plugin y el cliente de escritorio comunitario DSH Desktop se crearon el mismo día del lanzamiento; entre el 11 y el 14 de agosto surgieron 20 repositorios 'awesome' homónimos peleando por el nombre, y la versión de 0xsline se creó incluso 2 días antes de que el repo fuera público (señal de que el ecosistema de pruebas internas se movilizó por adelantado). El equipo oficial solo abrió Discussions, no Issues; los primeros hilos populares ('saquen pronto un cliente independiente + CLI', 166 votos) dibujaron el mapa de demanda de plugins.
Carrera por posicionarse con awesome · 20 repositorios cuyo nombre contiene awesome+dsh, con fechas de creación concentradas entre el 08-11 y el 08-14
Búsqueda en la API de GitHub, recolectado el 2026-08-18 (material 016)
Escala posterior de los proyectos creados ese día · awesome-dsh-plugin 7,572 star; DSH Desktop 11,626 star (hasta el 08-18)
GitHub, recolectado el 2026-08-18 (materiales 015, 009)
Fuente original 1 Fuente original 2 Fuente original 3
08.14

Integración oficial de Ollama: DSH corriendo en local con un solo comando

Al día siguiente del lanzamiento, a las 22:30 UTC, Ollama anunció soporte oficial para DeepSeek Harness: con `ollama launch dsh` corre completamente en local, trae preinstalado el plugin de Ollama web search y permite observar al agente en segundo plano con trajectory view. Que un actor de primera línea del ecosistema se integrara por iniciativa propia en menos de 48 horas convirtió esto en la puerta de entrada oficial de la vía 'correr DSH en local y en privado'.
Interacción del tuit · 1.0k me gusta / 38 respuestas
Captura directa de la interfaz de Twitter syndication, recolectado el 2026-08-18 (material 041)
Fuente original 1
08.14

El día del salto al gran público: 92,000 stars en 28 horas y ola de pruebas a fondo en chino

En 28 horas superó los 92,000 stars (cifra de prensa; el título del video de 零度解说 hablaba de '68,000 stars en un día de código abierto'). La prueba a fondo de QbitAI (量子位) propuso que 'dsh es el Android de la era de los agentes' y reveló más de 100 plugins integrados de fábrica y una entrada ya reservada para la Plugin Store; los videos de 零度解说, NeuralNine y AI超元域, entre otros, aparecieron en bloque en chino e inglés, y DSH pasó de tema de programadores a conversación del público tecnológico general.
star a las 28 horas · >92,000
Reporte de pasqualepillitteri.it
star a las 24 horas (criterios divergentes) · 68,000(estimated)
Criterio del título del video de 零度解说 (canal en chino); difiere del criterio reportado de 12h≈50k / 28h≈92k, y al tomar uno de los dos hay que indicarlo
Plugins oficiales integrados · más de 100, con la Plugin Store ya reservada
Artículo de prueba práctica de 量子位 (QbitAI) (material 058)
Reproducciones de 零度解说 · 72,170 reproducciones (4 días)
Captura directa con yt-dlp, recolectado el 2026-08-18 (material 064)
Fuente original 1 Fuente original 2 Fuente original 3
08.15

100,000 stars en 48 horas: proclamación de récord y debate sobre su veracidad

El usuario de X ℏεsam proclamó 'superó los 100,000 en menos de 48 horas, el repositorio de más rápido crecimiento de GitHub, más rápido incluso que OpenClaw', mientras Jen Zhu daba el mismo día la cifra de '114,000 en 3 días'. Un hilo de r/tech_x con 369 votos encendió a la vez el gran debate sobre la autenticidad de las stars: 'los bots de stars arruinaron GitHub' contra 'los usuarios de GitHub son programadores profesionales'. Ojo: 'el más rápido en la historia de GitHub' no cuenta con certificación oficial ni de terceros con autoridad; al citarlo conviene escribir 'según medios y comunidad'.
star a las 48 horas · 100,000+
Publicación en X de ℏεsam (@Hesamation)
Criterio de 3 días · 114,000
Publicación en X de Jen Zhu (@jenzhuscott)
Valor exacto a cerca de 2 días · 95,386 star / 8,826 fork
Artículo de análisis de Flowtivity
Popularidad de la publicación polémica · 369 me gusta / 108 comentarios
Archivo de arctic-shift (instantánea del 08-17), material 023
Fuente original 1 Fuente original 2 Fuente original 3
08.15

La 'madriguera' de V4-Pro: el modo Minimal es el entorno de entrenamiento por RL

Un hilo popular de r/DeepSeek tradujo un extenso análisis de la comunidad china: detrás de la API de V4-Pro parecen esconderse varias versiones con distintas 'huellas de cadena de pensamiento', y la más potente, la 'versión divina', salió justamente del modo Minimal de DSH. La evidencia clave es el commit del 10 de agosto en el repositorio oficial: 'fix(preset): align minimal agent with RL composition'. La conclusión más votada, 'V4 Pro GA está sobreajustado al entorno minimal de DSH', llevó la idea de que 'el harness es la variable decisiva del rendimiento del modelo' del terreno empírico al nivel de mecanismo.
Popularidad de la publicación · 157 me gusta / 23 comentarios
Archivo de arctic-shift (instantánea del 08-16), material 031
Comparativa de puntajes de referencia · Minimal 99/96 vs Standard 91
Experimento comparativo de la comunidad dentro de la publicación (materiales 031, 032)
Fuente original 1
08.15

Avance a nivel de mecanismo desde la comunidad: dsh-anchored-standard sube el benchmark de 91 a 98/99

El autor comunitario xiaobright construyó un plugin híbrido a partir del hallazgo de la 'madriguera': la primera petición presenta al modelo un entorno casi idéntico al de Minimal para 'anclarlo' a la trayectoria de razonamiento entrenada por RL, y después desbloquea el set completo de herramientas Standard. La puntuación del benchmark pasó de 91 a 98/99, con experimentos de variables controladas incluidos (el schema de herramientas de la primera petición es la variable decisiva). A dos días del lanzamiento, la comunidad ya había logrado un avance verificable a nivel de mecanismo: la primera prueba empírica del dividendo open source de 'Everything is a Plugin'.
Puntajes de referencia de las cuatro configuraciones · Standard 91 / PTC 92 / Minimal 99·96 / Anchored Standard 98·99
Experimento comparativo dentro de la publicación de r/accelerate (material 032)
Popularidad de la publicación · 47 me gusta / 2 comentarios
Archivo de arctic-shift (instantánea del 08-17)
Fuente original 1
08.16

Día 4: más de 135,000 stars

Cifras cruzadas de varias fuentes: 135,042 stars y 13,592 forks al cuarto día. Como referencia: el propio R1 de DeepSeek tardó en su momento 5.7 días en llegar a 20,000 stars, y el récord anterior de velocidad pura, Grok-1, fue de aproximadamente 1.2 días; DSH recorrió esa misma distancia en poco más de 1 hora.
star al cuarto día · 135,042 star / 13,592 fork (fecha estimated)
Cruce de varias fuentes del material 020; pasqualepillitteri.it «al cuarto día supera los 135,000»
Marco de referencia · R1 tardó 5.7 días en llegar a 20,000 star; Grok-1 cerca de 1.2 días
Reporte de pasqualepillitteri.it
Fuente original 1 Fuente original 2
08.16

Modelos de terceros y caché puestos a prueba: DSH no es solo de DeepSeek

Un usuario de r/LocalLLaMA corrió DSH durante 10 horas seguidas con Qwen 3.8 27b y lo calificó de 'impresionante', confirmando que tratar los modelos como plugins funciona en general; el hilo de seguimiento '¿de verdad es tan mágica la tasa de aciertos de caché de DSH?' se convirtió en un campo de pruebas colectivo de plugins; y el primer sitio-directorio de plugins, dshplugin.online, llegó a Show HN. El ecosistema empezó a pasar de mirar a comprobar de forma reproducible.
Publicación de prueba práctica con Qwen · 139 me gusta / 46 comentarios
Archivo de arctic-shift, material 030
Hilo de preguntas de seguimiento sobre la caché · 14 me gusta / 29 comentarios
Archivo de arctic-shift, material 033
Fuente original 1 Fuente original 2 Fuente original 3
08.17

Lanzamiento oficial de v0.1.0-rc.7: el Job Panel administra Codex y Claude Code

El equipo oficial publicó el único release visible del periodo (pre-release, 12:01): los plugins pueden registrar su propia tarjeta de configuración, el Job Panel gestiona de forma unificada las tareas de los subagentes de Codex y Claude Code, MCP/ACP admite adjuntos de imagen persistentes, y se corrigieron problemas como la latencia del Bash persistente en modo minimal. 'Administrar los harness de la competencia como subagentes' pasó de interpretación de la comunidad a funcionalidad oficial.
release · v0.1.0-rc.7, 2026-08-17 12:01, Pre-release (texto original de los puntos clave en github.json)
Captura directa de la página de releases de GitHub, 2026-08-18
Fuente original 1
08.17

Entran en vigor los nuevos precios de la API: subidas de más del triple en hora pico y la comunidad pide 'reviertan el pricing'

El ajuste anunciado el 13 de agosto entró en vigor: la salida de V4-Flash en hora pico pasó de 2 a 9 yuanes y la de V4-Pro de 6 a 27 yuanes por millón de tokens (+350%), con subidas de hasta 1100% en el precio por acierto de caché según el cálculo; a la vez se introdujeron tarifas pico/valle con 50% de descuento en horas valle. En Discussions, los hilos de deseos 'reviertan el pricing' y '¿hará descuentos el dios Liang?' se volvieron los más populares; el titular de QbitAI 'ya lo perdoné por subir los precios' quedó como nota emocional del círculo chino.
Precio de salida en horario pico · V4-Flash 2→9 yuanes, V4-Pro 6→27 yuanes por millón de token (+350%)
Reportes de 网易 (NetEase, 163.com) y 搜狐 (Sohu)
Criterio del mayor incremento · 1100% (precio con acierto de caché: V4-Flash 0.02→0.10 yuanes, V4-Pro 0.025→0.30 yuanes)
Reporte de 新浪财经 (Sina Finanzas) del 2026-08-17
Reacción de la comunidad · Discussions #61 «revertir el pricing» 30 me gusta, #32 «¿el gran Liang dará descuento?» 28 me gusta
Captura directa de GitHub Discussions, 2026-08-18
Fuente original 1 Fuente original 2 Fuente original 3
08.17

La primera 'lista de plugins imprescindibles' de la comunidad y las quejas por plugins rotos

En la nueva comunidad r/DeepSeekHarness apareció el primer índice curado de plugins/skills/MCP; el mismo día, un hilo de quejas advirtió que 'un plugin en mal estado puede tumbar todo el sistema de plugins', y el punto único de falla se convirtió en el primer contraejemplo señalado de la arquitectura basada en plugins; el plugin de análisis de trading dsh-trading llegó a Show HN. El ecosistema pasó de la euforia a la etapa de 'consolidar listas y empezar a señalar defectos'.
Popularidad de las publicaciones · publicación con la lista de imprescindibles 1 me gusta, publicación de quejas 1 me gusta (arranque en frío de una sección nueva: poca actividad, pero es el primer caso del periodo de lanzamiento y se incluye por la exclusividad del tema)
Archivo de arctic-shift, materiales 036, 037
Fuente original 1 Fuente original 2 Fuente original 3
08.18

150,000 stars en 5 días y 6,716 repositorios en el topic del ecosistema

Datos de primera mano de nuestro archivo (GitHub API): 149,856 stars, 15,364 forks y 627 watchers; el topic dsh-plugin ya reúne 6,716 repositorios, con open-design en primer lugar con 88,304 stars y proyectos de grandes tecnológicas como OpenViking de Volcengine dentro del top 10. Más tarde ese mismo día, la página del repositorio ya mostraba 151.3k. En 5 días, DSH pasó de un tuit de anuncio a un ecosistema completo de plugins que cubre escritorio, memoria, visión y diseño.
Repositorio oficial · 149,856 star / 15,364 fork / watch 627
Recolección de primera mano vía la API de GitHub, 2026-08-18 (materiales 020, 001)
Criterio de la página ese día · 151.3k star / 15.6k fork / 638 watch
Captura directa de la página del repositorio en GitHub, recaptura del 2026-08-18 (posterior a la recolección vía API)
Tamaño del ecosistema · topic dsh-plugin: 6,716 repositorios; top1 open-design 88,304 star
GitHub Search API, 2026-08-18 (materiales 007, 008)
Fuente original 1 Fuente original 2 Fuente original 3
02 / DEPLOY

Puesta en marcha

De cero a funcionando en cuatro pasos. Todos los comandos verificados uno a uno contra el README oficial.
01

Instala el CLI

Un solo comando con npx y listo; funciona en macOS / Linux / Windows, solo necesitas Node 22.19+.
02

Conecta un modelo

Ingresa tu API key de DeepSeek, o conecta Ollama para usar el modelo que ya corres en local.
03

Arranca

Trabaja directo desde la terminal; si no te gusta la línea de comandos, dsh web abre la interfaz en el navegador.
04

Instala tu primer plugin

Elige uno de la lista destacada e instálalo: a partir de aquí, todo es un plugin.
npx @deepseek-ai/dsh web pnpm dsh plugin --profile web add dsh-smooth-stream
Prueba rápida →
Ejecuta con npx sin instalar nada, la vía oficial recomendada
Desde el código fuente →
Clona el repo y compila con pnpm, ideal para modificar y experimentar
Tutorial completo →
De configurar el modelo a instalar plugins, todo en una sola guía
03 / PLUGINS

Plugins destacados

12 plugins que vale la pena instalar, cada uno con su comando de instalación, uso y opiniones reales.
dsh-anchored-standard 3,423 star

Primero un arranque minimalista, después toda la potencia.

Un preset en dos fases: arranca en modo minimalista para reducir el ruido y luego cambia automáticamente al set completo de herramientas estándar; los experimentos controlados de la comunidad subieron la puntuación del benchmark de 91 a 98. Ojo: el autor ya no lo desarrolla activamente.
La instalación no cabe en una línea: abre la página del plugin para ver los comandos →
Configuración / preset
open-design 88,304 star

Convierte dsh en tu motor de diseño.

La versión open source de Claude Design, una app de escritorio local-first. Conectada a dsh, cada cambio de texto genera el diseño en tiempo real; es el proyecto más grande del ecosistema.
od agent setup deepseek-harness
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Diseño / app de escritorio
DeepSeek-Reasonix 34,683 star

El agente de código en terminal nativo de DeepSeek.

Diseñado en torno a la estabilidad de la caché de prefijos, puede correr tareas desatendidas por largos periodos. La línea de npm en TypeScript ya es legacy; el desarrollo principal migró a Go.
npm i -g reasonix
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Agente de terminal / CLI
OpenViking 28,891 star

La base de datos de contexto para agentes creada por Volcengine.

Gestión unificada de memoria, RAG de conocimiento y skills; su búsqueda en tres niveles L0/L1/L2 ahorra tokens, con el respaldo de una gran tecnológica.
pip install openviking --upgrade
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Memoria / almacenamiento
colleague-skill 23,139 star

Tu excolega, recontratado en versión digital.

Convierte los documentos, el estilo de código y hasta las muletillas de un veterano en un skill que trabaja como esa persona. La llamada vida digital 1.0, el proyecto más comentado de todo el ecosistema.
La instalación no cabe en una línea: abre la página del plugin para ver los comandos →
skill / réplica de conocimiento
EverOS 12,081 star

Una sola memoria, útil en todas partes.

Una capa de memoria portátil: local-first, nativa en Markdown, con una sola memoria autoevolutiva compartida entre apps de agentes.
uv pip install everos
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Memoria / almacenamiento
awesome-dsh-plugin 7,572 star

¿Buscas plugins? Empieza aquí.

Un directorio curado de plugins con código fuente verificado a mano: más de 800 plugins en 20 categorías, acompañado del marketplace dshmarket.
La instalación no cabe en una línea: abre la página del plugin para ver los comandos →
Directorio / listas
dsh-web-ui 4,097 star

Ponle cara a dsh.

El paquete completo de plugins de Web UI: tablero de tareas, grafo de Git, acceso remoto desde el celular y centro de temas. Si quieres interfaz gráfica, instala este.
dsh plugin --profile web add @linxin666/dsh-web-ui-all
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UI
smooth-stream 21 star

El plugin de salida en streaming hecho por la comunidad china.

Tres niveles de preset ajustables vía cordis.patch.yml; pocas stars, pero mucha conversación en la comunidad china.
pnpm dsh plugin --profile web add dsh-smooth-stream
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Experiencia / salida Selección del editor
token-anxiety 0 star

Ansiedad por los costos, aliviada al instante.

Calcula el gasto en tiempo real, el comando Explain detalla a dónde va cada token y la tabla de precios se sincroniza con un solo curl.
dsh plugin --profile web add dsh-token-anxiety
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Costos / facturación Selección del editor
modlens 2,789 star

Dale ojos a un modelo de solo texto.

El primer plugin de visión para dsh: pega una imagen y devuelve evidencia estructurada en JSON, con failover entre 10 motores.
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @liustack/modlens@3.18.3
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Visión / multimodal Selección del editor
EchoBird 3,063 star

Instalación y cambio de modelos con un clic.

Gestiona en un solo lugar la instalación y el cambio entre CLI como Claude Code, Codex y dsh; la opción ideal para quienes no programan.
curl -fsSL https://echobird.ai/install.sh | sh
Copiar
Herramientas / instalador
Ver los 12 plugins destacados →
04 / GITHUB

Observatorio GitHub

Stars, releases y discusiones de la comunidad en el repositorio oficial.
STAR
08.1308.18 · 149,856
RELEASE
v0.1.0-rc.7
Todos los releases
DISCUSSION

¡Sugerencia: saquen pronto un cliente independiente + CLI, y también un plugin compatible con vscode!

50
05 / RANKING

Ranking de plugins

Plugins del ecosistema ordenados por stars, excluyendo proyectos poco relacionados que solo aprovechan el topic. Conteo de stars recopilado el 2026-08-18.
01
open-design Diseño
88,304
02
DeepSeek-Reasonix Agente de terminal/CLI
34,683
03
OpenViking Memoria/almacenamiento
28,891
04
23,139
05
voyager Herramientas/mejoras de navegador
19,593
06
archify skill
13,847
07
EverOS Memoria/almacenamiento
12,081
08
11,852
Ranking completo de plugins →
06 / INTEL

68 fuentes primarias, todas disponibles para lectura a fondo

Documentación oficial, reportajes en profundidad, discusiones de la comunidad y videotutoriales: cada fuente incluye resumen, citas clave y datos anotados. Es la base de todo el contenido de este sitio.
Entrar al archivo →
07 / VOICES

Lo que dicen los usuarios de DSH

Voces reales de X y Reddit sobre DSH y sus plugins, cada una con enlace a la fuente original.
X @Hesamation · 2026-08-15
DeepSeek Harness is now the fastest growing GitHub repo, passing 100K stars in under 48 hours, even faster than OpenClaw. very positive community reaction: > unusually well designed architecture with tools, session log, agent loop, subagents, all being replaceable plugins > UI
DeepSeek Harness es ahora el repositorio de GitHub de más rápido crecimiento: superó los 100K stars en menos de 48 horas, incluso más rápido que OpenClaw. Reacción muy positiva de la comunidad: > una arquitectura inusualmente bien diseñada, con herramientas, log de sesión, loop del agente y subagentes, todos como plugins reemplazables > la UI… (texto truncado en la fuente)
2338 me gusta Fuente original
X @eliebakouch · 2026-08-13
amazing release. it's a web UI with multiple harnesses inside it, you can spawn claude code and codex agent through their SDK "deepseek harness" supports different "modes" by default (which are harnesses): code mode with programmatic tool calling (in typescript), bash+edit
un lanzamiento increíble. es una web UI con múltiples harness adentro; puedes lanzar agentes de claude code y codex a través de su SDK. "deepseek harness" soporta distintos "modos" por defecto (que son harness): un code mode con llamadas programáticas a herramientas (en typescript), bash+edit… (texto truncado en la fuente)
1250 me gusta Fuente original
X @jenzhuscott · 2026-08-13
DeepSeek Harness v0.1's Cordis-powered design is probably one of the cleanest expressions of agent architecture I've seen: every capability - model adapters, tool registries, session logs, sandboxes, orchestration loops, and even the UI a is a 1st class plugin w typed services,
El diseño de DeepSeek Harness v0.1 impulsado por Cordis es probablemente una de las expresiones más limpias de arquitectura de agentes que he visto: cada capacidad —adaptadores de modelo, registros de herramientas, logs de sesión, sandboxes, loops de orquestación e incluso la UI— es un plugin de primera clase con servicios tipados… (texto truncado en la fuente)
386 me gusta Fuente original
Reddit u/stealthispost · 2026-08-15
**Anchored Standard** (xiaobright/dsh-anchored-standard) does a clever hybrid: 1. First model request: presents V4 Pro with essentially the same environment as Minimal... 2. As soon as it makes its first real tool call/reply, it unlocks the full Standard toolset... The author found that the tool schema on that first request appears to be the decisive variable.
Anchored Standard (xiaobright/dsh-anchored-standard) hace un híbrido ingenioso: 1. En la primera petición al modelo, le presenta a V4 Pro esencialmente el mismo entorno que Minimal... 2. En cuanto hace su primera llamada real a una herramienta o su primera respuesta, desbloquea el set completo de herramientas Standard... El autor descubrió que el schema de herramientas de esa primera petición parece ser la variable decisiva.
47 votos Fuente original
Reddit u/for4f · 2026-08-15
the anchored standard result is the one that got me. 98/99 with the full toolset handed back after the first call kills the 'fewer tools = fewer mistakes' explanation, which was the obvious alternative. so it really does come down to what the model sees at init. kinda fits the RL story though. train a model inside one specific scaffold and it'll behave best inside that scaffold, first message included.
el resultado de anchored standard es el que me atrapó. sacar 98/99 con el set completo de herramientas devuelto después de la primera llamada mata la explicación de 'menos herramientas = menos errores', que era la alternativa obvia. así que de verdad todo se reduce a lo que el modelo ve al inicio. y encaja con la historia del RL: entrena un modelo dentro de un andamiaje específico y se comportará mejor dentro de ese andamiaje, primer mensaje incluido.
4 votos Fuente original
Reddit u/somerussianbear · 2026-08-16
I saw the dsh-anchored-standard plugin yesterday, the popularity of this thing and what it promised, and decided to give it a try on porting the approach to a Pi extension, cause I really like that harness and wouldn't like to have a harness just for DeepSeek. It works, I managed to replicate the whole thing. All thinking uses "We ...", as flagged by xiaobright as being the trace of a superior version of DeepSeek v4 Pro.
Ayer vi el plugin dsh-anchored-standard, la popularidad que tiene y lo que promete, y decidí intentar portar el enfoque a una extensión de Pi, porque me gusta mucho ese harness y no quisiera tener un harness solo para DeepSeek. Funciona: logré replicar todo el asunto. Todo el razonamiento usa "We ...", tal como lo señaló xiaobright: la huella de una versión superior de DeepSeek v4 Pro.
9 votos Fuente original
Lo que dicen los usuarios de DSH →
DSH Wiki · El radar de DSH · Un proyecto de ai798 Lab
Sitio oficial de DeepSeek Harness GitHub
Datos recopilados de primera mano