Englisches Original: https://argusic.com/subject/deepseek-harness-desktop

deepseek-harness-desktop

Open-Source-Windows-Desktop-Client und GUI für DeepSeek Harness: Installer ohne Einrichtung mit Codex, Plugins, Skills, SSH, mobilem Fernzugriff und 11 Skins.

LäuftQuelle: GitHubHomepageJavaScriptBSD-3-ClauseCommit e6c6756cf14b

JavaScript, Lizenz BSD-3-Clause. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agent, ai coding assistant, codex, deepseek, deepseek harness, desktop app, dsh und dsh plugin.

deepseek-harness-desktop läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 5 Minuten installiert und ist auf 5 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

Dependencies installed, all 40 workspace projects build and typecheck. Script tests 200/200 pass. Desktop test suite 1229/1229 pass (0 fail, 26 skipped). DSH web runtime starts and serves HTTP (401 with auth active). One pre-existing issue: dsh-ssh engine.test.ts needs ssh-keygen (openssh-client) unavailable in this container; 14/15 dsh-ssh test suites pass.

Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 98,3 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund
Läuft
Argusic Score
98,3 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,09 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
2
zuletzt getestet
Sterne
893
Forks
29
offene Issues
18
Beobachter
1
Größe
269 MB
erstellt
letzter Push

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von deepseek-harness-desktop, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet
Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

  • dsh-desktop integration test fails: Playwright browsers not installed2 Minuten
  • Node.js v18.19.1 is below the project's requirement (^22.19.0)1 Minute
  • pnpm not found in PATH1 Minute
  • dsh-ssh prepare failed due to packageManager field declaring [email protected] while corepack runs 11.22.01 Minute
  • dsh-ssh engine.test.ts: spawnSync ssh-keygen ENOENT
Installationszeit
5 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
22 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
5 aufgetreten, 5 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
pnpm -r build exited 0 (40/40 projects). pnpm typecheck exited 0. pnpm test:scripts exited 0 (200/200 tests pass). pnpm --filter @linxin666/dsh-desktop test: 1255 tests, 1229 pass, 0 fail. DSH web profile launched: curl to port returned HTTP 401 as expected (token auth active).
Verbrauchte Modell-Tokens
102.342
Genau getesteter Commit
e6c6756cf14b
Container-Image
sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher
dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf
jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält

Sitzung ansehen

Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.

Eine Aufzeichnung von Versuch 2, gelaufen am , der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

# fail 0
Now I have all the data. Let me compile the final report
exec
/bin/sh -lc 'export PATH="/home/runner/node-v22.19.0-linux-x64/bin:$PATH" && cd /work/repo && pnpm …
 succeeded in 8287ms:
SCRIPTS_EXIT:0
Here's my final report:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded":true,"launch_succeeded":true,"install_minutes":5,"errors":…
tokens used
102,342
Here's my final report:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded":true,"launch_succeeded":true,"install_minutes":5,"errors":…

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

  • Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
  • In 5 Minuten installiert, schneller als der Median der 69 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
  • Hat sich von allen 5 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
  • Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
  • Lizenz BSD-3-Clause, laut Angabe des Hosts.
  • 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.

Von den 70 Projekten im Bereich ai-agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte deepseek-harness-desktop Platz 32 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 43 von 70 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.

Wofür es eine vernünftige Wahl ist

  • Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
  • Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 5 Minuten nach dem Klonen.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

Laufverlauf

getestet vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner2/3Läuft100,000,09
Argusic Runner1/3Läuft96,670,22

Themen (von GitHub)

ai-agentai-coding-assistantcodexdeepseekdeepseek-harnessdesktop-appdshdsh-pluginelectronelectron-appguiopen-sourceplugin-systempluginsremote-accessskillsssh-clientwindowswindows-desktop

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/deepseek-harness-desktop.svg)](https://argusic.com/subject/deepseek-harness-desktop)

Fragen

Läuft deepseek-harness-desktop?
Ja. deepseek-harness-desktop läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 5 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic deepseek-harness-desktop getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit e6c6756cf14b. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von deepseek-harness-desktop gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,09 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von deepseek-harness-desktop?
5 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht deepseek-harness-desktop eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von deepseek-harness-desktop schief?
Im aufgezeichneten Lauf gingen 5 Dinge kaputt, und 5 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wie schneidet deepseek-harness-desktop im Vergleich zu Alternativen ab?
Von den 70 Projekten im Bereich ai-agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte deepseek-harness-desktop Platz 32 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 43 von 70 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für deepseek-harness-desktop?
Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

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