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DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.
PROJECT TOPICS
PROJECT README
你让 AI 做一份"今天的新闻早报",十有八九会拿到这样的东西:
- OpenAI 发布新模型
- 谷歌收购某公司
- 英伟达股价上涨 ...
标题列表。每条一两句话。看起来"对",但读完你还是不知道发生了什么。看一眼标题和看完一整条新闻,是两件事。
这份插件的目标,是让 AI 写出来的东西更像一个真正的编辑写出来的稿子,而不是一个搜索关键词的拼贴。
我们没有去训练模型(做不到),也没去微调提示词(脆弱),而是把"一份好新闻报应该是什么样"拆成两层,分别用不同的方式落地:
我们把"如何产出一份合格新闻报"写进了 skill 正文。这部分就是教模型:
哪一步都不能省,跳步骤的稿子是不能要的。
每一篇合格稿子里,每一条新闻必须带齐:
模型自己读完一条新闻,应该立刻知道全貌,而不是还要再去搜。
然后,两份稿子不能只是同一种视角。我们给模型两个示例视角:
这两个视角不是固定的。它们只是模板。重要的是:你读这条新闻的时候,带着你的身份去看,会看到什么——这才是"视角"。
光教,模型还是会在边缘情况掉链子。所以我们还加了一个运行时的协作者——guard。
它不是审查员,也不是拦路虎。它做的事只有两件:
这里有个细节:guard 默认认两个新闻搜索工具——minimax 和 tavily。minimax 是国内新闻源的常用入口,tavily 是国际新闻源的常用入口。
但你用什么取决于你自己。如果你订阅的是别的搜索服务,或者你公司有自己的新闻 API API,guard 默认识别的名单可能跟你不一致——这没关系,它只是默认。具体的来源选择和接入方式由你按你实际情况来安排。
这是最妙的部分:两层不是重复的,是分工的。
只有"教"没有"陪",模型在长对话里会慢慢忘掉刚开头的规矩;只有"陪"没有"教",模型压根不知道规矩是什么。
最基础的三步:
skill-news-report 和 news-report-guard 两个开关打开模型会先看 ## Skills 区域里有没有 tavily-search、minimax 之类的搜索入口。有就走那条路,没有再退回到通用搜索。然后按三步流水线给你出稿。
我们有意让这个插件有很多可调的地方——你不是只能照搬:
具体怎么调看对应插件的 README 和源码注释,但思路是:默认值是建议,不是约束。
诚实地说:
CLASSIFICATION EVIDENCE
系统优先读取 GitHub Topics,再与站内分类词典和词根规则比对。当前命中: 无有效分类标签。