# 影片筆記：从零手搓工业级知识库！DeepSeek Harness智能体开发实战！Skills+插件+Agent预设全栈精讲，Agent设计、开发、部署、优化全流程实操！ p01 1.DeepSeek Harness知识库开发实战入门


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## 一句話總結

本影片介紹了一款名為 **DeepSea Harness**（或 DeepSeek Harness）的 AI Agent 開發工具，通過實戰演示如何僅用約 10 輪提示詞及少量插件與技能，從零開發出一個具備完整功能（如知識圖譜、溯源問答、在線評估等）的工業級 **ELM Viki 知識庫**，並強調其開發體驗優於 Cloud Code 和 Codex。

## 核心重點

*   **工具定位與評價**：
    *   介紹 **DeepSea Harness**（筆記中亦稱 DeepSeek Harness）作為對標 **Cloud Code** 和 **Codex** 的頂尖 Agent 開發工具。
    *   開發者評價其體驗「強到離譜」，穩定且效率極高，個人體驗優於 Cloud Code 和 Codex。
*   **實戰項目：ELM Viki 知識庫**：
    *   目標是構建一個工業級知識庫，具備工作台 Dashboard、文檔管理、編譯、上傳、增量編譯、雙形態知識圖譜展示、可溯源問答及系統在線評估優化等功能。
    *   開發成本極低：僅需 10 輪提示詞（Prompt），配合 8 個 Skills、1 套 Agent 預設、2 個功能插件即可完成。
*   **開發流程**：
    *   共分為 11 個開發階段，嚴格按照環境搭建、項目基座開發、核心功能模塊開發、功能驗收的流程進行。
    *   教學涵蓋每個階段的輸入提示詞、執行過程、補充提示、代碼寫作及原理講解。
*   **資源獲取**：
    *   提供全套學習資料，包括項目源碼、知識庫、Skills、架構圖、逐輪提示詞、對話運行截圖、階段性開發成果截圖及 DSH Studio 桌面安裝包。
    *   領取途徑為上線至「浮返 AI 社區」（音譯或特定名稱）查看指定評論免費領取。
    *   環境搭建提供一鍵啟動腳本，雙擊即可完成基礎開發環境裝備。

## 詳細大綱

### 1. 工具性能評估
*   **DeepSea Harness** 被定位為對標 **Cloud Code** 和 **Codex** 的頂尖 Agent。
*   開發體驗評價：強到離譜，穩定且效率極高，個人體驗優於 Codex 和 Cloud Code。

### 2. 實戰項目介紹：ELM Viki 知識庫
*   **功能特性**：
    *   美觀的工作台 Dashboard。
    *   完整的文檔管理、編譯、上傳功能。
    *   知識查閱與 Viki 編譯結果查看。
    *   增量文檔編譯功能。
    *   雙形態知識圖譜展示。
    *   可溯源的知識庫問答（回覆可關聯原始知識片段）。
    *   系統在線評估與優化（基於檢索命中率、證據覆蓋率優化編譯與檢索流程）。
    *   完整的系統設置頁面。

### 3. 開發流程與配置
*   **開發成本**：僅需 10 輪專頁提示（Prompt）。
*   **輔助配置**：8 個 Skills、1 套 Agent 預設、2 個功能插件。
*   **開發階段**：共 11 個階段，嚴格按照環境搭建、項目基座開發、核心功能模塊開發、功能驗收的流程進行。
*   **教學內容**：詳細介紹每個階段的輸入提示詞、執行過程、補充提示、代碼寫作及原理講解。

### 4. 資源與領取方式
*   **資源內容**：ELM Viki 項目源碼、知識庫、Skills、架構圖、逐輪提示詞、對話運行截圖、階段性開發成果截圖、DSH Studio 桌面安裝包。
*   **領取途徑**：上線至「浮返 AI 社區」（或類似名稱社區），查看指定評論免費領取。
*   **環境搭建**：提供一鍵啟動腳本，雙擊即可完成基礎開發環境裝備。

## 工具 / 模型 / 名詞整理

*   **DeepSea Harness** / **DeepSeek Harness**：影片主要介紹的 AI Agent 開發工具。
*   **Cloud Code**：對標工具之一。
*   **Codex**：對標工具之一。
*   **ELM Viki** / **LM Viki** / **elmwiki**：實戰開發的知識庫項目名稱。
*   **Dashboard**：工作台界面。
*   **Skills**：技能/插件。
*   **Agent 預設** (Agent Preset)：Agent 的預設配置。
*   **DSH Diagram**：插件名稱。
*   **DSH Build-in Browser**：插件名稱。
*   **Fundagent**：付費學員課程/資源庫。
*   **DeepSea Harness Studio** / **DSH Studio**：桌面端工具。
*   **浮返 AI 社區**：資源發布平台名稱（疑為聽寫錯誤）。

## 操作流程整理

1.  **環境搭建**：
    *   使用提供的一鍵啟動腳本。
    *   雙擊腳本完成基礎開發環境裝備。
2.  **項目開發（共 11 個階段）**：
    *   **階段 1-11**：嚴格按照環境搭建、項目基座開發、核心功能模塊開發、功能驗收的流程進行。
    *   每個階段包含：輸入提示詞、執行過程、補充提示、代碼寫作及原理講解。
3.  **配置輔助資源**：
    *   配置 8 個 Skills。
    *   配置 1 套 Agent 預設。
    *   配置 2 個功能插件（DSH Diagram, DSH Build-in Browser）。
4.  **功能驗證與優化**：
    *   驗證工作台 Dashboard、文檔管理、編譯、上傳等功能。
    *   驗證知識查閱、增量編譯、雙形態知識圖譜展示。
    *   驗證可溯源問答及系統在線評估優化（基於檢索命中率、證據覆蓋率）。
5.  **資源獲取**：
    *   前往「浮返 AI 社區」查看指定評論。
    *   免費領取項目源碼、知識庫、Skills、架構圖、逐輪提示詞、截圖及安裝包。

## 值得注意的限制或風險

*   **名稱一致性問題**：影片中提到的工具名稱在「DeepSea Harness」、「DeepSeek Harness」、「Dipsy Harness」、「DPC Harness」之間切換，可能影響搜尋與資源對接。
*   **平台名稱不明**：「浮返 AI 社區」名稱特殊，若為聽寫錯誤，可能導致無法找到正確的資源發布平台。
*   **開發門檻認知**：雖然強調「僅需 10 輪提示詞」，但實際開發涉及 11 個階段及多個插件配置，對於初學者而言，理解每個階段的提示詞邏輯和代碼原理仍具挑戰性。
*   **功能完整性依賴**：知識庫的工業級功能（如溯源問答、在線評估）高度依賴特定的 Skills 和插件配置，脫離該生態可能無法復現相同效果。

## 逐字稿辨識疑點

*   **Dipsy Harness**：逐字稿開頭提及，後文均為 DeepSea Harness 或 DeepSeek Harness，疑為口誤或聽寫錯誤。
*   **DPC Harness**：後文提及「全套 DPC Harness 公開客」，疑為 DeepSea Harness 或 DeepSeek Harness 的聽寫錯誤。
*   **LM Viki / elmwiki / ELM Viki**：知識庫名稱在逐字稿中多次變化，分別為「ELM Viki」、「LM Viki」、「elmwiki」，需查證正確產品名稱。
*   **浮返 AI 社區**：平台名稱聽起來較特殊，疑為「飛凡」、「飛書」、「方舟」或其他名稱的聽寫錯誤，需查證。
*   **雙基腳本**：文中提到「雙基腳本即可完成基礎開發環境」，疑為「雙擊腳本」或「基礎腳本」的聽寫錯誤。
*   **公開客**：多次出現「公開客 DeepSea Harness」、「公開客完整客件」，疑為「公開課」、「公開套件」或「Open Source」的聽寫錯誤。
*   **緣碼**：文中提到「項目緣碼」，疑為「源碼」的聽寫錯誤。
*   **虛謀**：文中提到「技術辦的勢頭異常虛謀」，疑為「虛火」、「迅猛」或「蓬勃」的聽寫錯誤。
*   **三連**：網路用語，指點讚、投幣、收藏，此處為正常用語，無需更正。
*   **Segment 5, 8, 9, 15, 77, 78, 85, 87, 88**：標點出現在句首或停在逗號位置，斷句可能不符合文法/口語，需人工校對上下文語意。

## 可延伸追問

*   DeepSea Harness 與 DeepSeek Harness 是否為同一產品？若是不同產品，它們之間的區別是什麼？
*   「浮返 AI 社區」的確切名稱和網址為何？如何確保資源下載的安全性？
*   10 輪提示詞具體包含哪些內容？是否有公開的提示詞模板可供參考？
*   知識庫的「在線評估優化」機制具體是如何運作的？如何定義檢索命中率和證據覆蓋率？
*   對於非技術背景的用戶，使用 DeepSea Harness 開發知識庫的學習曲線如何？