微信支付AI专属卡接入DeepSeek Harness,一句话让AI帮你选品付款

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09-01 01:42

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1. #Easy同学正在独立开发# DeepSeek Harness Shell 更新了一个小版本(0.1.7),支持在局域网通过手机电视等设备访问了 网页链接这事说起来挺蛋疼的,本来 DSH 这种 Web 结构本身就应该支持通过局域网 IP 来进行访问。但是有一个 bug 导致你在局域网内通过 IP 访问的时候, WebSocket 连不上。我等了几天,它也没有更新对外的版本。只好在DeepSeek Harness Shell 里边处理了下,现在终于可以在手机上访问电脑的 DSH 了 更多关于 DeepSeek Harness Shell 的信息,请访问官网 网页链接

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6. 最近几天,Wegent Desktop(Wework)从 0.3.0 连续更新到了 0.3.3。这几次更新主要做了这些事情:· 修复 windows版本的各类问题· 新增 Computer Use,让 AI 可以操作桌面应用· 支持编辑 Codex 模型的catalog,可以自定义codex模型上下文长度、提示词和其它能力· 项目空间加入看板上手引导,任务状态、目标和计划可以更可靠地恢复与同步· 优化流式输出,修复吞字、事件阻塞等问题,长任务切换也更流畅· 改进文件选择、拖拽、附件和内置浏览器交互· 完善插件动态加载、图标和扩展点,继续推进插件化架构Wegent 是一个开源、可自部署的 AI 工作系统。Wework 是它的桌面工作台:可以直接打开本地项目,让 Codex 使用文件、终端和开发环境完成编码任务;也可以连接 Wegent,把任务扩展到项目看板、团队协作、云端设备和远程执行;还可以通过DeepSeek Harness插件扩展wework的各种功能。我们想做的,不只是一个 AI 对话框,而是一个能让人和智能体一起持续推进真实项目的工作台。项目还在快速迭代,欢迎试用、提 Issue、贡献代码,也欢迎来聊聊你希望 AI 工作台下一步解决什么问题。GitHub 搜索:wecode-ai/Wegent#微博vibelab##vibework#

7. 【别再迷信单一模型,未来的护城河是你的“脚手架”】这篇文章揭示了一个正在发生的范式转移:AI模型正在商品化,真正拉开差距的是包裹在模型外的Harness(脚手架)。作者通过一套包含探索、规划、执行、批判和推广的多智能体工作流,实现了用DeepSeek等廉价模型处理日常任务,仅在关键的规划和审计阶段调用Fable等顶级模型。这种策略不仅将昂贵模型的使用成本降低了75%,还让单兵作战的开发者能跑出大型团队的交付质量。这不仅仅是省钱,而是通过Bespeak(定制化)的脚本、技能库和AGENTS.md文件,把AI从一个“聊天框”变成了一个可控的工业流水线。更有深度的视角在于“主体性”的回归。当很多人还在纠结哪个模型的Token更便宜时,高手已经在构建自己的推理痕迹和自动化沙箱了。评论区激烈的辩论提醒我们,过度依赖强力模型会导致“技能萎缩”,而一个好的脚手架应该像Vim的插件系统一样,是人类意图的放大器而非替代品。如果你还在手动调优提示词,可能已经落后于那些开始编写“自动化上下文交付系统”的人。未来的竞争不在于谁拥有更强的Transformer,而在于谁能通过开放权重模型和私有数据构建出最顺手的生产力闭环。说到底,模型会迭代,但你沉淀在脚手架里的业务逻辑和工程直觉才是带不走的资产。 scott-fryxell.github.io /blog/the-harness-is-the-thing/

8. #Easy同学正在独立开发# Deepseek Harness 里边的 Open Code 套餐没有最新的 deepseek-v4-flash-vision-exp ,原因是它依赖的 @earendil-works/pi-ai 包没有更新。在界面手工添加会报错:`llm-pi-ai: provider "opencode-go" model "deepseek-v4-flash-vision-exp" needs an api; the installed catalog does not describe it, so set the route's api to the wire protocol its endpoint speaks`一个临时的解决办法是~/.dsh/settings.yaml(新增 opencode-go-deepseek):```yml opencode-go-deepseek: apiKeyEnv: OPENCODE_GO_API_KEY api: openai-completions baseURL: 网页链接 models: - id: deepseek-v4-flash-vision-exp name: DeepSeek V4 Flash Vision Exp contextWindow: 1000000 maxTokens: 384000 input: [text, image]```最终解决办法是等依赖更新。

9. 阿里悄悄把Qwen3.8-27B开源了,270亿参数,262K上下文,外推能到100万,两天下载破百万,直接登顶Hugging Face全球趋势榜。我当天就装进了两年前买的4090台式机(24G显存+128G内存,全套3万块),跑Q4量化,每秒100 tokens,丝滑流畅,智商极高。本地接上Deepseek harness和Claude Code当主力工作智能体,完全OK,真的哇塞。这玩意儿基本就是个人电脑上能跑的Opus 4.6,从此不再靠梁文锋良心发现打折,每个人都能本地推理,彻底替代deepseek v4 flash,成为大模型时代真正的定价之锚。但本地跑它的核心卖点不是便宜,是三万块预算内,给你一个完全隐私的AI助理,还能省下大笔tokens费用。 全文见:网页链接

10. 用DeepSeek Harness重写完wework以后,终于可以给我的AI编码工作台加一个我现在最需要的功能:跑任务的时候实在是太无聊了,需要一个打发时间的小游戏。花了半小时搞出来一个游戏原型,通过DSH的扩展能力可以直接把入口扩展到工作台主菜单里并且获取agent的实时状态。大概设定是获取当前AI正在执行的任务的输出作为飞机子弹的过关游戏,同时进行的任务越多子弹越多,还能加速充能放大招啥的。玩了一会,竟然莫名带感……

11. 开源的本地开发工作台wework更新,这次更新重写了20万行代码,带来了以下功能:1. 基于DeepSeek Harness重写整体架构,支持基于DeepSeek Harness插件对应用进行扩展2. 默认使用Agent Provider扩展能力在底层集成codex app server,与codex app能力对齐,支持/goal、/plan、codex插件等codex原生能力3. 支持worktree管理、自动化任务、插件市场、侧边对话、命令行、github状态、浏览器及UI标注等codex app能力4. 支持基于看板的任务管理及自动化编排5. 自带cc-switch能力,支持直接接入各类协议的模型,无需额外转换6. 自带视觉代理能力,支持非多模态模型理解图片7. 支持加载多套DeepSeek Harness Profile,可以将制作好的DeepSeek Harness作为一个随时可用的智能工作台,并支持DeepSeek harness工作台的创建、加载和分享8. 支持控制云端服务器执行任务简单的说,wework目前一套开源的支持通过DeepSeek Harness插件定制的CodeX桌面应用,欢迎试用。项目地址:github.com/wecode-ai/Wegent另外,新建了个沟通群,有兴趣评论区自取#微博vibelab# #vibework#

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14. DeepSeek harness 手机控制 推荐一个github开源项目:xmanrui/dsh-im 通过扫码接入DeepSeek harness(支持微信、飞书、qq、企微、WhatsApp等等) 大家可以尝试 #DeepSeekharness #DeepSeek #dsh插件 #微信接入DeepSeek #harness

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