# 影片筆記：同一个模型，装一个插件前后判若两个 AI：DeepSeek 到底开源了什么？ | 回到Axton


<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_BEGIN -->
## ⚠️ 可先使用，仍有待修正項目

本筆記已完成可閱讀的逐字稿與時間跳轉；下列為待處理問題，建議播放原片確認。

- 待修正：逐字稿合併校正未通過驗證（原始逐字稿仍會用於筆記，並在筆記最前方標示待改善項目。；校正稿未通過 T2 證據、T1 覆蓋或順序檢查，因此不會覆寫逐字稿。）

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_END -->

## 一句話總結

DeepSeek 官方開源的 **DeepSeek Harness (DSH)** 並非封閉的 AI 成品，而是一套將「改造 Agent 權利」交給開發者的開放底盤；透過社區插件生態，同一模型可擴展視覺等能力，同時提供任務恢復、分支與軌跡記錄等開發者級別的控制權，但也伴隨第三方代碼的安全與維護風險。

## 核心重點

1.  **模型與能力的區分**：
    *   **模型決定智力上限**：DeepSeek V4 Pro 本身僅支持文本處理。
    *   **Harness 決定能力邊界**：透過安裝社區插件（如 DSH Vision），模型可獲得視覺分析能力。這證明 DSH 是一套開放的 Agent 底盤，而非調整好的成品。
    *   **核心觀點**：DeepSeek 開源的價值在於將「改造 Agent 的權利」交給開發者，實現「Everything is a plugin」（模型、工具、技能、繪畫、存儲、循環和調度均可通過插件組合或替換）。

2.  **DeepSeek Harness (DSH) 的核心特性**：
    *   **插件生態與能力擴展**：社區能快速補足功能（如視覺、安全工具），但也帶來第三方代碼的安全風險、權限管理與長期維護挑戰。
    *   **工作狀態管理**：
        *   **恢復 (Resume)**：任務中斷後，重啟 Harness 可恢復「任務現場」（Subagent 身份、歷史、配置），而非原進程。
        *   **分支 (Branching)**：允許在現有對話基礎上創建新軌跡，保留嘗試結果並避免覆蓋可用版本。
        *   **軌跡 (Trajectory)**：完整記錄用戶、模型、工具調用、Token 用量及耗時，提供過程可查性。
    *   **開放與責任的雙面性**：目前處於 Developer Preview 階段，適合願意承擔複雜度、希望自行組裝與檢查 Agent 的開發者，而非尋求穩定預設值的普通用戶。

3.  **實際演示驗證**：
    *   **基礎任務**：將 CSV 數據轉為 HTML 報告，證明從真實數據到可打開文件的基礎鏈路可跑通（成本約人民幣 9 分錢）。
    *   **視覺測試**：安裝 DSH Vision 插件前，模型無法處理圖片；安裝後，成功分析截圖中的標題、播放量等內容。技術原理為插件將圖片轉為文字信息再交給模型處理（視覺橋接）。

## 詳細大綱

### I. 引言：模型未變，能力為何突增？
*   **現象對比**：同一模型、同一截圖，幾分鐘前無法看懂圖片，安裝社區插件後可逐條分析。
*   **核心觀點**：DeepSeek 開源的價值不僅是工具本身，更是將「改造 Agent 的權利」交給開發者。
*   **本期重點**：不重複安裝步驟，重點探討交付給開發者的內容及其附帶的責任。

### II. DeepSeek Harness (DSH) 基礎設置與初體驗
*   **啟動方式**：
    *   一條命令啟動本地界面。
    *   前置條件：Node 環境、DeepSeek API Key、工作目錄。
    *   首次啟動會詢問下載程序，生成本地網址。
*   **界面設置**：
    *   輸入 API Key（按 DeepSeek API 計費）。
    *   語言切換為中文。
    *   工作區權限：預設為 `Workspace Write`（僅限指定文件夾寫入），避免 `Full Access`。
    *   模型選擇：Flash 或 Pro（演示使用 DeepSeek V4 Pro，推理級別 Hi）。
*   **基礎任務演示**：
    *   任務：將 CSV 數據文件轉為可雙擊打開的 HTML 數據報告。
    *   過程：模型自動讀取數據、寫文件、檢查問題、自我修正。
    *   結果：生成包含圖表和結論區的 HTML 報告。
    *   成本：約人民幣 9 分錢。
    *   結論：證明從真實數據到可打開文件的基礎鏈路可跑通。

### III. 插件生態：能力邊界的決定因素
*   **視覺識別測試**：
    *   **初始狀態**：模型 DeepSeek V4 Pro 僅支持文本，無法處理圖片，直接報錯。
    *   **安裝插件**：安裝社區開發者創作的 `DSH Vision` 插件。
        *   本質：第三方代碼，需檢查來源代碼與權限。
        *   安裝過程：標準命令，顯示 `Done`，存在 `PierDependency` 警告但可忽略。
    *   **重啟後效果**：
        *   插件設置中出現「視覺識別」。
        *   頁面顯示單次最多處理 8 張圖片。
        *   **測試結果**：使用同一張截圖、同一組問題、同一模型，安裝插件後成功回答頁面標題、播放量、增長系列及建議。
    *   **技術原理**：插件將圖片轉換為文字信息，再交給 Pro 模型處理（視覺橋接），並非模型原生獲得視覺能力。
*   **核心論點**：
    *   模型決定智力上限。
    *   Harness 決定能力邊界（能看到什麼、調用什麼、如何行動）。
    *   「Everything is a plugin」：模型、工具、技能、繪畫、存儲、循環和調度均可通過插件組合或替換。
    *   DSH 是一套開放的 Agent 底盤，而非調整好的成品。

### IV. 工作流管理：恢復、分支與軌跡
*   **任務中斷與恢復 (Resume)**：
    *   **場景**：四步任務（生成三張數據卡片、驗證、組合 HTML）。
    *   **操作**：在前兩張卡片完成、第三張生成但未驗證時，通過 `Ctrl-C` 終止後台進程。
    *   **恢復過程**：
        *   重啟 Harness 後，無需重新發送任務。
        *   界面顯示：兩項完成、一項進行中、一項等待處理。
        *   輸入命令「繼續」，系統檢查現有 SVG 文件有效性，直接創建未完成的 HTML 組合頁。
    *   **技術本質**：恢復的不是原進程，而是「任務現場」。保持 Subagent 身份、歷史和配置，但當輪計算已終止。
    *   **對比**：Cloud Code 和 Codex 也有狀態持久化，差異在於狀態存儲位置與託管方。
*   **分支功能 (Branching)**：
    *   **操作**：在完成消息下方點擊豎線圖標創建新軌跡。
    *   **效果**：帶入前面對話與完成狀態，進行新嘗試（如生成亮色版本並另存）。
    *   **價值**：將嘗試另一條途徑變成可保留、可回滾的工作狀態，避免覆蓋可用版本。
*   **軌跡記錄 (Trajectory)**：
    *   **內容**：按真實順序記錄用戶、模型、工具調用情況的大表。
    *   **細節**：顯示 Payload、Result、時間、模型選擇、工具調用次數、Token 用量（本次請求與匯化總計）、實際耗時與吞吐速度。
    *   **意義**：提供過程可查，便於出錯後定位問題。

### V. 開放底盤的雙面性：權利與責任
*   **社區反應**：48 小時內補上視覺、主題、桌面外殼、插件發現和安全工具。
*   **潛在風險**：
    *   插件為第三方代碼，運行在用戶電腦與權限中。
    *   面臨質量不統一、作者停更、版本衝突、權限過大等問題。
    *   缺乏官方嚴格審核可能影響普通用戶的信任。
*   **生態發展關鍵**：
    *   初期繁榮解決「有沒有」的問題。
    *   成熟生態需解決「能不能長期給予信任」。
    *   官方需補上插件審核、分級版本兼容與長期維護。

### VI. 結論與建議
*   **產品定位**：DeepSeek Harness 目前為 Developer Preview，非成熟 Cloud Code 替代品，後續可能有不兼容改動。
*   **適合人群**：
    *   **開發者/自動化系統搭建者**：值得現在跑一遍，重點了解插件接口、軌跡事件流、模型/工具/狀態/權限/界面的組合方式。
    *   **生態建設者**：機會在於插件發現、權限審核、版本兼容及長期維護等「不性感」但關鍵的領域。
    *   **普通用戶/日常工具使用者**：建議放入觀察名單，不必急於遷移。成熟產品的價值在於做好預設值。
*   **最終提問**：未來的 Agent 應由廠商封閉整合，還是允許開發者與社區持續改装？你願意使用廠商調整好的成品，還是可自行打開改造檢查的機器？

## 工具 / 模型 / 名詞整理

*   **DeepSeek Harness (DSH)**：影片主要討論的開源 Agent 框架/工具。
*   **DeepSeek**：模型與 API 提供商。
*   **DeepSeek V4 Pro**：演示中使用的具體模型版本。
*   **DeepSeek Flash**：界面中可選的另一個模型選項。
*   **DeepSeek API**：計費與模型調用接口。
*   **DSH Vision**：社區開發者創作的視覺識別插件。
*   **Node**：運行 DSH 所需的前置環境。
*   **Terminal / 終端窗口**：用於啟動 DSH 和安裝插件的界面。
*   **Cloud Code**：被提及進行對比的其他開發工具。
*   **Codex**：被提及進行對比的其他開發工具。
*   **CSV**：演示中使用的數據文件格式。
*   **HTML**：演示中生成的報告格式。
*   **SVG**：演示中生成的圖片文件格式。
*   **Chrome 瀏覽器**：用於截圖驗證的工具。
*   **Axton / Axon**：影片頻道或講者名稱（逐字稿前後出現不一致，分別為「Axton」與「Axon」）。

## 操作流程整理

1.  **環境準備與啟動**：
    *   確保已安裝 Node 環境。
    *   準備 DeepSeek API Key。
    *   在終端窗口執行一條命令啟動 DSH 本地界面。
    *   首次啟動會詢問下載程序，生成本地網址。

2.  **基礎配置**：
    *   在界面輸入 API Key。
    *   將語言切換為中文。
    *   設置工作區權限為 `Workspace Write`（僅限指定文件夾寫入）。
    *   選擇模型為 DeepSeek V4 Pro（推理級別 Hi）。

3.  **基礎任務執行（CSV 轉 HTML）**：
    *   提交任務：將 CSV 數據文件轉為可雙擊打開的 HTML 數據報告。
    *   觀察模型自動讀取數據、寫文件、檢查問題並自我修正。
    *   確認生成包含圖表和結論區的 HTML 報告。

4.  **安裝視覺插件（DSH Vision）**：
    *   在終端執行標準命令安裝社區插件 `DSH Vision`。
    *   忽略 `PierDependency` 警告，確認顯示 `Done`。
    *   重啟 Harness。

5.  **視覺能力測試**：
    *   在插件設置中確認「視覺識別」已出現。
    *   上傳截圖，提交問題（如頁面標題、播放量等）。
    *   確認模型成功回答問題（插件將圖片轉為文字後交給模型處理）。

6.  **工作流管理演示（恢復與分支）**：
    *   **中斷任務**：執行四步任務（生成卡片、驗證、組合 HTML），在第三張卡片生成但未驗證時，通過 `Ctrl-C` 終止後台進程。
    *   **恢復任務**：重啟 Harness，無需重新發送任務。界面顯示任務狀態（兩項完成、一項進行中、一項等待）。輸入命令「繼續」，系統檢查現有 SVG 有效性並創建未完成的 HTML 組合頁。
    *   **創建分支**：在完成消息下方點擊豎線圖標，創建新軌跡，帶入前面對話與完成狀態進行新嘗試（如生成亮色版本）。

7.  **查看軌跡記錄**：
    *   查看軌跡大表，確認記錄了用戶、模型、工具調用、Payload、Result、時間、Token 用量及耗時等詳細信息。

## 值得注意的限制或風險

1.  **第三方代碼風險**：插件為第三方代碼，運行在用戶電腦與權限中，面臨質量不統一、作者停更、版本衝突、權限過大等問題。
2.  **缺乏官方審核**：缺乏官方嚴格審核可能影響普通用戶的信任。
3.  **產品成熟度**：DeepSeek Harness 目前為 Developer Preview，非成熟 Cloud Code 替代品，後續可能有不兼容改動。
4.  **技術原理侷限**：視覺能力並非模型原生獲得，而是通過插件將圖片轉換為文字信息再交給模型處理（視覺橋接）。
5.  **恢復機制本質**：恢復的不是原進程，而是「任務現場」（Subagent 身份、歷史、配置），當輪計算已終止。

## 逐字稿辨識疑點

*   **Axton / Axon**：逐字稿開頭提到「歡迎回到 Axton」，結尾提到「我是 Axon」。兩者指代同一講者或頻道，但名稱拼寫不同，需查證正確名稱。
*   **Deepseek**：逐字稿中多次將品牌名寫為「Deepseek」（小寫 s），官方通常寫作「DeepSeek」。依規則保留原樣，但標註為疑似大小寫不一致。
*   **Handels / Hanness / Hunners**：逐字稿中多次出現「Handels」、「Hanness」、「Hunners」，根據上下文均指代「DeepSeek Harness」。這些應為聽寫或口誤錯誤。
*   **PierDependency**：安裝插件時出現的警告信息，原文為「PierDependency」，疑為拼寫錯誤，實際可能為「PeerDependency」（對等依賴）。依規則標註為疑點，不自行更正。
*   **DeepseekHandus**：結論部分出現「DeepseekHandus」，疑為「DeepSeek Harness」的聽寫錯誤。
*   **Deepseek Hunderts**：結尾部分出現「Deepseek Hunderts」，疑為「DeepSeek Harness」的聽寫錯誤。
*   **Cloud Code Killer**：提及「Cloud Code Killer」，指代可能取代 Cloud Code 的產品，依規則保留原樣。
*   **subagent**：提及「保持subagent的身份」，指代子代理程序，依規則保留原文。
*   **resume**：提及「resume恢復」，指代恢復功能，依規則保留原文。
*   **Payload Result**：提及「Payload Result」，指代請求負載與結果，依規則保留原文。

## 可延伸追問

1.  **插件審核機制**：官方未來會如何建立插件審核、分級版本兼容與長期維護機制，以解決信任問題？
2.  **安全性評估**：對於普通用戶，如何評估第三方插件（如 DSH Vision）的權限與代碼安全性？
3.  **技術架構比較**：DeepSeek Harness 的狀態持久化與 Cloud Code、Codex 等工具在狀態存儲位置與託管方上有何具體差異？
4.  **未來發展趨勢**：未來的 Agent 應由廠商封閉整合，還是允許開發者與社區持續改装？這兩種模式各自的優劣勢為何？
5.  **成本效益分析**：對於開發者而言，自行組裝與檢查 Agent 的複雜度與時間成本，是否低於使用成熟預設值產品的價值？