DeepSeek Harness — macOS 桌面版

把 DeepSeek Harness（@deepseek-ai/dsh）封装成原生 macOS 桌面应用。壳使用系统 WKWebView（不是 Electron），后端打包精简后的 Node.js 运行时 + 精简 node_modules，因此体积远小于 Electron 方案。

产物

./build.sh 会产出 dist/DeepSeekHarness.app，双击即可运行（本地临时签名）。

目录结构

desktop/
├── App/
│   ├── main.swift          # 原生 WKWebView 壳：起后端、读 DSH_READY、加载页面、随退出清理
│   ├── Info.plist          # 应用清单（含 ATS 本地网络豁免）
│   ├── make_icon.swift     # 图标生成（可选）
│   └── icon.icns           # 已生成的图标
├── launcher.mjs            # 后端监督进程：spawn dsh web，确认就绪后输出 DSH_READY=<url>
├── prune.patch.yml         # 禁用被裁剪掉的插件行（llm-pi-ai、telemetry）
├── git.patch.yml           # 注册内置 Git 插件
├── billing.patch.yml       # 注册内置余额/消费插件
├── updater.patch.yml       # 注册内置版本号/检查更新插件
├── skill-manager.patch.yml # 注册内置技能管理器插件
├── mcp-settings.patch.yml  # 注册内置 MCP 服务管理插件
├── vision.patch.yml        # 注册识图插件 dsh-vision（接管 llm-deepseek）
├── prune.sh                # node_modules 精简脚本
├── build.sh                # 一键构建
├── plugins/                # 内置插件源码（构建时拷入后端 node_modules）
└── package.json            # 仅声明依赖 @deepseek-ai/dsh

构建

依赖：macOS + Xcode 命令行工具（swiftc/codesign）+ Node.js（用于打包运行时与装依赖）。

cd desktop
./build.sh                          # 默认：完整多供应商版（包含 Pi.ai / Mistral / Anthropic / Google / AWS Bedrock / OpenAI 等全部 SDK）
KEEP_EXTRA_PROVIDERS=0 ./build.sh   # 最小版：仅 DeepSeek，约小 110 MB

首次构建会 npm install --omit=dev 安装 @deepseek-ai/dsh 的生产依赖。

build.sh 默认 export KEEP_EXTRA_PROVIDERS=1（保留多供应商 SDK 与 llm-pi-ai 行启用）。 设 KEEP_EXTRA_PROVIDERS=0 走精简路径：prune.sh 会删除 Pi.ai 相关 SDK，prune.patch.yml 把 llm-pi-ai 行置为 disabled。

体积是怎么省出来的（仅 KEEP_EXTRA_PROVIDERS=0 时）

1. 原生 WKWebView 壳：复用系统 WebKit，不打包 Chromium（省 ~150 MB）。
2. 精简 node_modules（prune.sh，仅最小构建时从 ~307 MB → ~94 MB）：
   • 去掉 Pi.ai 多供应商 SDK 栈（@earendil-works/pi-ai 及其拖入的 @mistralai/@google/@anthropic-ai/@aws-sdk/@opentelemetry/openai，约 110 MB）， 通过 prune.patch.yml 把 llm-pi-ai 行置为 disabled；默认模型仍是 deepseek-official（deepseek-v4-flash）。
   • 去掉 session 遥测（@opentelemetry，默认即关闭）。
   • 去掉非 darwin-arm64 原生二进制（node-pty 的 win32/linux/x64 预编译、sharp-wasm32）。
   • 去掉 .ts/.d.ts/.map/第三方 .md/LICENSE/test/examples/CI 目录等非运行文件。
3. Node 运行时 strip -x：去掉本地符号表（~21 MB），保留原生 addon（sharp、koffi、 node-pty、better-sqlite3）链接所需的导出符号。注意不能用完整 strip，否则 addon dlopen 时找不到符号而段错误。

默认 ./build.sh 产物约 290 MB，包含全部多供应商 SDK；构建后在 设置 → 模型 → 添加提供方 里可启用 amazon-bedrock / anthropic / google / google-vertex / mistral / openai / openrouter / xai / groq / nvidia 等 30+ 提供方（llm-pi-ai 插件按需休眠加载，配置 provider 即可激活）。

工作原理

1. 应用启动后，Swift 壳用 Process 拉起 Contents/Resources/backend/node launcher.mjs。
2. launcher.mjs 启动 dsh web --patch prune.patch.yml --host 127.0.0.1 --port 0， 轮询确认前端可访问后，向 stdout 打一行 DSH_READY=http://127.0.0.1:<port>。
3. 壳读到 DSH_READY 后把该地址加载进 WKWebView。
4. 用户数据（配置、凭据、会话、profile）仍落在 ~/.dsh，与命令行 dsh 共享。
5. 退出应用时，壳向 launcher 发 SIGTERM，launcher 转发给 dsh web 完成优雅退出。

后端只监听 127.0.0.1 的随机端口，避免端口冲突与暴露到局域网。

版本号与检查更新

应用在窗口右上角常驻显示当前 DeepSeek Harness 版本号（@deepseek-ai/dsh 包版本， 如 v0.1.0-rc.6）。「设置 → 检查更新」里可以：

• 检查更新：对比 npm registry 上 @deepseek-ai/dsh 的最新版本；
• 立即更新：后台下载最新闭包（dsh 及其全部 @deepseek-ai/* 依赖）并原子替换进 应用包内的 node_modules，完成后自动重启应用（重启前会重新签名，保证 arm64 上的 ad-hoc 签名仍然有效）。

实现是内置插件（与 git/billing 同模式）：

如何真正升级 Harness

运行时「检查更新」只替换当前应用包内那份 node_modules，不会写回桌面源码依赖。 因此只要重新运行 ./build.sh，版本就会回到源码锁定的版本（build.sh 每次都从 desktop/node_modules 重新拷贝）。

要永久升级（让 ./build.sh 稳定产出新版本）：

cd desktop
# 1) 把 package.json 里 @deepseek-ai/dsh 的版本号改成目标版本（如 0.1.0-rc.7）
# 2) 用可用的 node/npm 重装依赖（系统 node 可能因 icu4c 损坏，用 nvm 的 node）
$HOME/.nvm/versions/node/v22.19.0/bin/npm install --omit=dev --no-audit --no-fund
# 3) 重建
./build.sh

./build.sh 产出应用包的 @deepseek-ai/dsh 版本 = desktop/node_modules 里的版本， 所以以 package.json 声明的版本为准。

Git 源码管理

内置的 Git 插件提供全屏 Git 面板：点击侧边栏底部的 Git 按钮打开，Esc / 关闭按钮 退出。打开时自动关联当前会话的工作目录（useSessions 读取当前会话 cwd），也支持 在顶部输入任意仓库路径。

功能：

• 状态分区：暂存区 / 未暂存区 / 未跟踪文件分栏列出；checkbox 即暂存开关—— 勾选未暂存文件即暂存，取消已暂存文件的勾选即取消暂存；「未暂存」标题旁有全选框， 一键全部暂存 / 全部取消暂存。
• 丢弃改动：每行右侧 ⋯ 菜单 →「丢弃改动」恢复工作区改动（未跟踪文件不提供）； 「移除文件」从工作区删除该文件（含未跟踪文件，二次确认后不可恢复）。
• 提交：只提交已暂存（勾选）的文件（提交已暂存 (N)），未暂存的不受影响； 支持 amend 上次提交；消息输入区 + 输出回显。
• 分支管理：新建（可切过去）、切换、重命名、删除（二次确认）、合并（含冲突提示）。
• 远程操作：推送（-u 设上游）、拉取（--ff-only）、Fetch --prune。
• 历史：图形化提交图（Git Graph 风格：主线靠左、分支向右分叉后竖直向下， 每条分支按列着色；HEAD 为空心圆，其余为实心圆点），点击提交看完整 diff；支持 文件级历史（git log -- <file>）与 blame。
• 文件对比：点击文件查看「工作区 vs HEAD」内容对照（含文件历史）。
• 面板布局：第 2 列上方为提交历史（占满剩余高度），最下方为提交表单。
• 差异视图：diff 按文件分类展示（文件头 + 新增/删除/重命名/二进制徽标），修改位置 用绿色/红色色块标出，每行标注新旧行号，hunk 头显示 @@ -旧行 +新行 @@。

识图（dsh-vision）

内置第三方插件 dsh-vision（见其 GitHub 仓库），给纯文本模型（DeepSeek 等） 提供近原生图片理解：

• 自动桥接：主模型支持图片时原图直发；主模型是纯文本时，自动让配置的视觉模型 观察原始图片，把观察结果注入上下文，再由 DeepSeek 给出最终回答——多张图一起分析， 无需手动点按钮转文字。
• 设置：设置 → 插件 → 插件配置 → 「视觉识别」卡片，选择 ZenMux / 阿里云百炼（Model Studio）/ TokenDance / OpenRouter，填 API Key 即用； API Key 走官方凭证服务（浏览器只读、不回显）。
• 回退链：没有可用的云视觉服务时，自动回退 macOS 自带 Vision OCR 或 Tesseract。
• 等价配置：非密钥字段也可写在 ~/.dsh/settings.yaml 的 llm-deepseek 段 （visionBackend / visionBackendModel / visionBackendBaseURL / maxImages）； 密钥用环境变量（如 ZENMUX_API_KEY）。

说明：dsh-vision 会接管官方 llm-deepseek 适配器（保留模型目录、设置与凭证）， 已在 rc.7 上做兼容修复（keyed 插槽补 key）。原先的「图片转文字」手动插件 （image-input）已删除，图片识图统一由 dsh-vision 接管。

技能管理器

内置了第三方插件 dsh-skill-manager（npm 包），在设置页加一个「技能」入口， 列出已安装技能（名称 / 描述 / 模型-用户调用类型 / 来源根目录）并支持搜索。只读浏览 本地技能目录（$DSH_HOME/skills、~/.agents/skills）。

MCP 服务管理

内置了第三方插件 @opendsh/dsh-plugin-setting-mcp（npm 包），在设置页加一个 「MCP 服务」入口，可查看、新增、修改、移除、启用/停用 MCP 服务（stdio / Streamable HTTP），点「保存」即热更新生效（无需重启进程）。它管理的是 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 的 loader 条目，并把服务集合持久化写回 profile 的 cordis.patch.yml。

launcher 还会把后端目录（含内置 node 二进制）放在 PATH 最前，确保插件跑视觉 子进程时用的是应用自带的 Node，而非可能损坏的系统 Node。