DeepSeek Harness Desktop

Stop benchmarking models. Benchmark the harness.

Compare execution trajectories across DeepSeek Harness runs — locally, side by side.

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Harness Lab 让你在同一视图中比较两个 run 的执行轨迹：不只看最终答案，还能直接看到 agent 如何完成任务、付出了多少执行成本，以及差异发生在哪里。

截图展示内置 Demo Mode 的 synthetic comparison。Run A / Run B 数字均为合成 fixture 数据，只用于演示比较流程；它们不是模型性能 benchmark，也不代表任何性能提升。

Harness Lab

Compare execution trajectories and inspect:

• Steps / tool calls / retries / failures — quantify execution effort and reliability.
• Repeated tool loops — surface duplicated calls detected by deterministic rules.
• Failed commands — show command failures and whether a run recovered.
• Unnecessary file churn — compare extra file reads, writes, and search paths.
• Test timing / failure recovery — see when tests ran and how each run behaved after failure.
• Local-first privacy — parsing stays on the local machine; the UI receives sanitized metrics and summaries, not raw prompts, credentials, or absolute paths.

Runs discovers recent sessions and lets you select Run A / Run B. Compare places Duration, Steps, Tool Calls, Failures, Retries, and Tokens beside explainable trajectory divergences.

DeepSeek Harness Desktop 是一个由社区维护的 Windows 桌面封装。它将 DeepSeek Harness 完整的 dsh web 运行时与 Web GUI 放进独立 Electron 窗口；Harness Lab 则作为独立的本地 Desktop UI 与 Harness Web 并列运行。

[!IMPORTANT] 这是社区项目，不是 DeepSeek 官方桌面客户端，也不代表 DeepSeek 官方立场。

Harness Lab 使用官方上游 session schema 和完全 synthetic fixtures 建立 MVP 基线。详细字段、兼容性边界与启发式规则见 Session Format Audit 和 Harness Lab MVP。

Schema-derived, synthetic-tested, and smoke-validated against a locally generated minimal DeepSeek Harness session.

界面预览

专注的桌面工作区

完整保留 Harness 设置能力

项目亮点

• 双击即用：将命令行启动流程封装为标准 Windows 应用，安装版和便携版均可构建。
• 原生桌面体验：独立窗口、自绘标题栏、最小化/最大化/关闭控制，以及经过统一设计的深色主题。
• 完整 Harness 能力：保留工作区、模型、插件、Agent 预设、权限和语言等原生功能。
• 本机安全运行：dsh web 仅监听 127.0.0.1 随机端口；关闭窗口时同步结束服务进程。
• 无缝复用配置：直接使用现有 DSH_HOME（默认 %USERPROFILE%\.dsh），命令行版与桌面版共享设置和会话。
• 上游版本感知：每天最多检查一次 DeepSeek Harness major/minor 更新，并提供源码重建更新流程。
• 可复现构建：运行时部署、依赖补齐、junction 展平、冒烟测试和 Electron 打包均由脚本完成。
• 隐私优先开源：源码仓库明确排除账号凭据、历史会话、日志、缓存、签名材料和本机构建产物。
• Harness Diff：用确定性指标和规则比较两次执行的工具使用、失败恢复、搜索路径与文件 churn。
• 订阅模型接入：config-example/ 提供 ChatGPT 订阅（OAuth）登录脚本与 OpenAI 兼容提供商（如火山方舟豆包）配置示例，构建流程自动注入运行时补丁。

工作方式

启动桌面应用
    ↓
在本机随机端口启动 dsh web
    ↓
Electron 窗口加载 Web GUI 并注入桌面主题
    ↓
关闭窗口时回收 Harness 子进程

隐私

仓库只包含桌面壳源码、构建脚本、必要图标和不含任何真实凭据的配置示例，不包含：

• .dsh、API 凭据、登录状态或历史会话
• 订阅 OAuth token（oauth-credentials.json）或适配器回滚备份（*.oauth-bak）
• 日志、缓存、数据库和本机配置
• node_modules、打包产物、内置运行时或 Node 可执行文件
• 代码签名证书、私钥或环境变量文件

应用会在运行时读取本机的 DSH_HOME；这些数据不会被复制到项目目录。

Harness Lab 默认只把经过净化的指标、工具名/类别、通用摘要和文件 basename 发送给本地 renderer。它不会把 Prompt 原文或凭据用于比较，也不会发起远程分析。

配置示例与订阅模型接入

config-example/ 是一套可直接上手的 Harness 用户配置示例：默认模型路由、权限预设、通用多提供商适配器（llm-pi-ai）的 provider 配置，以及 ChatGPT 订阅（Plus / Pro / Pro Max）经 OAuth 接入 openai-codex 路由的一键登录/验证脚本。

豆包专业版订阅是 App/网页消费订阅，不发放 API Key；API 调用走火山方舟单独计费。 仓库不提供任何 Cookie / 网页会话桥接方案，OpenAI 兼容接入示例见下。

ChatGPT 订阅（openai-codex 路由）

openai-codex 是 OAuth-only 路由，原版适配器不携带凭据存储。构建流程已自动打补丁（scripts/patch-pi-ai-oauth.mjs，幂等，原文件备份为 index.js.oauth-bak）；对已安装应用可手动执行：

node scripts\patch-pi-ai-oauth.mjs "%LOCALAPPDATA%\Programs\DeepSeek\resources\runtime"

然后把 config-example\settings.yaml.example 中 llm-pi-ai.providers.openai-codex 段合并进 $DSH_HOME\settings.yaml，登录：

node config-example\oauth-login-openai-codex.mjs
node config-example\test-openai-codex.mjs gpt-5.6-luna

登录凭据写入 $DSH_HOME\oauth-credentials.json（已 gitignore），token 到期自动刷新；随后即可在 Web GUI 模型选择器中选用该路由下的模型。

添加 OpenAI 兼容提供商（豆包 / 火山方舟）

在 $DSH_HOME\settings.yaml 的 llm-pi-ai.providers 下新增一段，apiKeyEnv 引用按请求解析的凭据（写入 $DSH_HOME\.credentials.yaml 或 .env）：

llm-pi-ai:
  providers:
    volcark:
      displayName: 火山方舟豆包
      apiKeyEnv: ARK_API_KEY
      api: openai-completions
      baseURL: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
      models:
        - id: ep-xxxxxxxx      # 方舟控制台的推理接入点 ID，或模型名（如 doubao-seed-2-1-pro）
          name: 豆包 2.1 Pro
          contextWindow: 128000
          maxTokens: 8192

llm-pi-ai 适配器默认休眠挂载：配置段出现即实时注册路由（无需重启），段清空即移除。

开发运行

要求 Node.js 22.15+（默认 .jsonl.zstd session 使用 Node 内置 Zstandard 解码）：

cd app
npm ci
npm start

开发模式需要先准备 staging/payload/runtime 和 staging/payload/node.exe。运行时来自上游 DeepSeek Harness，不提交到本仓库。

Harness Lab Demo Mode

Demo Mode 完全使用仓库内 synthetic sessions，不需要真实 DSH_HOME，也不会启动 dsh web：

cd app
npm start -- --demo-harness-lab

也可以设置 HARNESS_LAB_DEMO=1。Demo 固定展示 Run A（31 steps / 46 tool calls / 6 retries / 3 failures）与 Run B（18 steps / 27 tool calls / 1 retry / 0 failures），并突出重复仓库搜索、失败测试恢复与执行量差异。

运行测试：

cd app
npm test

构建

1. 将上游仓库克隆到本机，例如 ..\deepseek-harness。
2. 安装 pnpm，并在上游仓库安装依赖。
3. 运行：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\sync-update.ps1 `
  -Checkout ..\deepseek-harness `
  -BuildOnly

生成文件位于 dist/。更新脚本不会依赖任何固定用户名或绝对路径。

自动更新说明

桌面应用根据打包时生成的 version.json 检查上游 DeepSeek Harness 版本。收到 major/minor 更新提示后，更新脚本会拉取用户本机的上游源码、重建运行时并重新打包。该流程需要 Git、Node.js、pnpm 和完整源码工作区，并非下载未知二进制覆盖安装。

上游与许可

桌面封装代码以 MIT License 发布。DeepSeek Harness 及其依赖仍分别适用各自的许可证和商标条款；分发包含上游运行时的安装包前，请自行核对并遵守对应许可。