by fufankeji
DeepSeek Harness 零代码桌面端|一键启动,支持 Windows 与 macOS;内置插件发现、热点插件推送、一键安装与管理、AI 智能推荐和视觉增强。
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/fufankeji/deepseek-harness-studioGuides for using ai agents skills like deepseek-harness-studio.
Last scanned: 8/17/2026
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"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-08-17T04:42:27.556Z",
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}deepseek-harness-studio is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by fufankeji. DeepSeek Harness 零代码桌面端|一键启动,支持 Windows 与 macOS;内置插件发现、热点插件推送、一键安装与管理、AI 智能推荐和视觉增强。. It has 618 GitHub stars.
Yes. deepseek-harness-studio passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/fufankeji/deepseek-harness-studio" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
deepseek-harness-studio is primarily written in TypeScript. It is open-source under fufankeji on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh deepseek-harness-studio against similar tools.
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⚠️ Third-Party Software Notice
This skill is third-party open-source software developed and hosted independently on GitHub. SkillsLLM is an informational directory and does not control or maintain the underlying repository.
Any security checks, ratings, or warnings displayed by SkillsLLM are automated and limited in scope. They do not constitute a security certification or guarantee that the software is safe, error-free, or free from malicious code, vulnerabilities, compromised dependencies, or prompt-injection risks.
Review the source code, permissions, dependencies, and configuration before installing or running any third-party skill. Use is at your own risk. To the maximum extent permitted by applicable law, SkillsLLM is not liable for losses arising from third-party software.
https://github.com/user-attachments/assets/0717f7c7-a872-4d2b-acc2-3a1c4874c732
下表只列已经进入源码、桌面组合和用户操作链路的能力;远期设想不再与现有功能混排。
| 能力 | 可以做什么 |
|---|---|
| 桌面工作区与会话管理 | 使用原生目录选择打开本地项目,按 Workspace 管理和搜索会话,并完成重命名、归档、Fork 与历史接续。 |
| 长会话目录与全文跳转 | 在对话右侧按用户、助手和工具生成完整历史目录;点击摘要会自动加载尚未渲染的旧消息,收起目录并跳转、高亮对应完整原文。 |
| 插件发现与 Agent 推荐 | 浏览精选、最近更新和生态热门插件,按场景筛选或搜索,也可以直接描述需求让 Agent 从公开 dsh-plugin 目录筛选候选。 |
| 插件可信安装与生命周期恢复 | 安装前检查确定版本、权限、兼容性与风险,安装后统一启用、停用、更新和卸载;未完成事务会自动回滚,运行清单仍不一致时进入可停用/卸载的插件安全模式。 |
| Preset 广场与七套内置工作流 | 浏览赋范官方与社区 Agent Preset,查看 Skills、工具和环境要求后安装,并从“已安装”直接用于新会话。 |
| 应用中心与 FF–LLM Wiki | 从独立一级入口启动拥有专属界面、数据和运行流程的完整 AI 应用,并按需显示应用侧边栏快捷入口。 |
| 多模型与本地推理 | 配置 DeepSeek 与其他兼容提供方,或从一级入口连接 Ollama、vLLM、SGLang 和自定义 OpenAI-compatible 服务。 |
| 原生视觉、兼容视觉与图片附件 | 使用 DeepSeek 图文模型直接处理图片,或调用已验证的云端/自托管视觉路线;图片附件会持久保存并沿单一路径发送。 |
| Plan、Goal、Todo、Jobs 与 Workflow | 进入规划模式,管理目标和待办,查看当前进程中的后台任务,并在对话中复盘多阶段 Workflow 的成员状态。 |
| SubAgent 与多 Agent 协作 | 创建一次性或可继续的子 Agent,查看父子会话谱系、运行状态和耗时,并在支持的子会话中继续交流或停止当前轮次。 |
| 项目规则、上下文引用与产出文件 | 读取仓库指令,使用 @file/@session 引用上下文,并在回答末尾查看、打开或定位 Agent 实际产出的文件。 |
| 权限、沙箱与人工确认 | 为当前或后续会话选择只读、工作区写入和完全访问;危险权限、工具审批和 Agent 主动提问都在界面中显式确认。 |
| 主题皮肤与跨平台桌面交付 | 切换内置或本地背景并自动适配界面配色;通过 GitHub Releases 获取 macOS arm64 与 Windows x64 预览包。 |
以下能力尚未形成完整的一等产品入口,不计入当前功能。
| 方向 | 计划补齐的产品能力 |
|---|---|
| 独立能力中心 | 为不依赖 Bundle 包装的 MCP Server、Skills 与工具提供单独的发现、连接和项目级组合管理。 |
| 可视化 Agent 编排 | 在现有 Preset 与 SubAgent 运行能力之上,提供自定义 Agent、角色分工和团队流程编辑器。 |
| 远程控制与自动化 | 在明确权限和审计边界后,补齐浏览器/桌面操作、移动端接续和消息通知入口。 |
DeepSeek Harness Studio 使用 Electron 承载 DeepSeek Harness 的 Web 工作区,并由桌面主进程启动和管理本地 dsh web 服务。这个仓库提供完整源码开发环境,使用者可以从 GitHub 克隆或下载代码,在本地安装依赖、编辑源码、启动桌面应用并继续开发。
桌面安装包只通过本仓库的 GitHub Releases 发布,不使用第三方下载站。目前已经提供经过真实 Electron 验收的 macOS arm64 预览 ZIP 和 Windows x64 预览安装程序;需要继续开发时,仍可获取完整源码并在本地启动。
@file 和 @session 把文件或会话作为上下文;成功产出的文件会出现在回答末尾,并可通过本地 Host 打开或在文件夹中定位。Studio 0.1.0-rc.19 已整合 DeepSeek Harness 0.1.1-rc.2 的核心与 Web 能力,同时保留赋范的插件中心、插件发现、Preset 广场、应用中心、主题皮肤和桌面恢复链路。Studio 版本号与 Harness 上游版本号分别管理;页面顶部下载链接与本版本一致。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp、可持久图片附件和 Files API 图片复用;失效引用会有界重传,解析失败时整次请求回退为受限内联图片。@ 文件/会话引用、Plan、Goal、后台 Jobs、Workflow、SubAgent、并发 Web Search 与 Windows 持久 PowerShell PTY。--no-open,保留原生目录选择、插件事务恢复和既有用户数据目录;历史插件锁文件不兼容时自动进入不改写锁文件的兼容恢复。不知道插件去哪里找、哪些最近刚更新、哪些正在受到生态关注?从左侧进入 插件发现,应用会自动读取在线目录,把分散的插件整理成可以直接浏览和行动的推荐页面。
只知道“想要一个桌面宠物”这类需求时,不必先猜 npm 包名。在 插件发现 中输入自然语言描述,应用会把它作为 /find-plugins 请求交给当前 Agent;Agent 加载内置技能、只读查询公开 dsh-plugin 目录,并把最相关的候选、版本、作者、更新时间和匹配理由返回当前对话。
选定插件后进入 插件中心,可以用短包名、完整 npm 包名或明确 GitHub 仓库查找发布到 npm 公共 Registry 的插件与 Skill Pack。dsh-plugin 只是发现信号;GitHub 也只用于映射已发布 npm 包,Studio 不会直接安装仓库源码。确定版本仍须通过 Bundle、完整性和运行兼容校验。
插件通常解决“让 Agent 多一个工具”,Skill 解决“教 Agent 按什么方法做”,而 Agent Preset 解决的是更完整的问题:把角色、工作规则、Skills、Plugin/MCP 与 Harness 标准工具组合成一套可以反复使用的工作方式。用户不需要逐项理解和手工配置,安装一个 Preset 后,就能直接用对应角色创建新会话。
| 能力层 | 它是什么 | 主要解决什么 |
|---|---|---|
| Skill | 可复用的方法、步骤与约束 | 告诉 Agent 一类任务应该“怎么做” |
| Plugin / MCP | 可执行工具或外部服务连接 | 让 Agent 能真实读写系统、调用服务并完成动作 |
| Agent Preset | 角色、Skill、工具与运行规则的组合 | 把零散能力装配成一套开箱即用的数字员工或工作流 |
当前源码已经提供与“插件中心”“插件发现”平级的 Preset 广场,并完成发现、详情、安全安装、已安装管理、用于新会话、删除与重新安装的桌面端闭环。
使用路径: 发现 Preset → 查看能力组成与前置条件 → 一键安装 → 在“已安装”中选择“用于新会话” → 按工作流完成任务 → 随时删除或重新安装。
安装、删除和用于新会话涉及本机文件与 Host,只在 Desktop 中执行;浏览器开发模式用于快速查看和验收界面,不会修改本机 Preset。
内置内容不是“插件合集”,而是七套围绕真实交付结果组织的 Agent Preset + Skills + 工具集成。合计包含 7 套 Agent Preset、9 个 Skills、1 个图像生成 Plugin;飞书数字员工另外接入飞书 MCP 与时间解析 MCP,PPT Office 使用内置动效运行适配器。
命名说明: “赋范官方”表示由赋范桌面端开发团队内置和维护,不代表 DeepSeek Harness 官方。它们安装后仍是普通用户 Preset,可以删除并重新安装。
| 分类 | 内置 Preset | 能力组成 | 直接交付 |
|---|---|---|---|
| 产品与应用开发 | AI WebApp | 1 Preset + 3 Skills | 从需求澄清、规格整理到 TDD 验收的可运行 Web 产品 |
| 办公与演示 | PPT Office | 1 Preset + 1 Skill + 动效运行适配器 | 8 页、四主题、可交互的单文件 HTML 演示文稿 |
| 视觉与媒体 | 视频生成 | 1 Preset + 1 Skill | 从一句话调研、分镜到渲染完成的 16:9 MP4 |
| 内容生产 | 内容工厂 | 1 Preset + 1 Skill + 1 图像生成 Plugin | 从长文分析到 1–10 张风格一致的图文卡片 |
| 数据分析 | AI 报表 | 1 Preset + 1 Skill | 从本地 Excel 生成可核验的离线交互报告 |
| 企业协同 | 飞书数字员工 | 1 Preset + 1 Skill + 飞书 MCP + 时间解析 MCP | 从自然语言指令到真实飞书任务与双端回执 |
| 知识库研发 | LLM Wiki Producer | 1 Preset + 1 Skill | 使用「LLM Wiki 全栈工程师」按阶段开发、验证并交付企业知识库项目 |
下方六个案例统一使用
16:10预览图,避免横幅和长图破坏版面;点击任意图片可查看完整原图。