英文原文: https://argusic.com/subject/deepseek-harness-desktop

deepseek-harness-desktop

开源 Windows 桌面客户端和 GUI，适用于 DeepSeek Harness，零配置安装程序，包含 Codex、插件、技能、SSH、移动远程访问和 11 种皮肤。

可运行来源：GitHub项目主页JavaScriptBSD-3-Clausecommit e6c6756cf14b

JavaScript，BSD-3-Clause 许可证. 项目的自我描述：ai agent、ai coding assistant、codex、deepseek、deepseek harness、desktop app、dsh 和 dsh plugin.

deepseek-harness-desktop 可以运行。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 5 分钟完成了安装，遇到 5 个错误，并在无人协助的情况下全部修复，整个会话都被记录了下来。

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.

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 98.3，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
可运行
Argusic 评分
98.3 / 100
验证运行的成本
0.09 USD（实测）
已记录的运行次数
2
最近测试
星标
893
fork 数
29
未关闭的 issue
18
关注者
1
大小
269 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 deepseek-harness-desktop 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

  • dsh-desktop integration test fails: Playwright browsers not installed2 分钟
  • Node.js v18.19.1 is below the project's requirement (^22.19.0)1 分钟
  • pnpm not found in PATH1 分钟
  • dsh-ssh prepare failed due to packageManager field declaring [email protected] while corepack runs 11.22.01 分钟
  • dsh-ssh engine.test.ts: spawnSync ssh-keygen ENOENT
安装时间
5 分钟
从冷启动机器到完成
22 分钟
遇到并修复的错误
遇到 5 个，在无人协助的情况下修复了 5 个
结果是如何证明的
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).
使用的模型 token
102,342
测试的确切 commit
e6c6756cf14b
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现

观看会话

完整的运行过程，从一台干净的机器开始，按实际速度播放。没有剪辑，也没有加速。

第 2 次尝试的录屏，运行于 ，即决定上述结论的那次尝试。 制作该视频所用的终端录屏是证据，连同 sha256 指纹一起保存；视频只是由它渲染而成。 在你点击播放之前，不会从视频托管方加载任何内容。

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

# 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":…

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 在干净的机器上达到了运行状态，会话有完整记录。
  • 用 5 分钟完成安装，快于 Argusic 测量过的 69 个同类项目的中位数。
  • 在无人介入的情况下从全部 5 个错误中恢复，说明这些故障的文档足以让人解决。
  • 无需 GPU 即可运行，因此启动它并不需要 GPU。
  • 采用 BSD-3-Clause 许可证，以其托管平台报告的信息为准。
  • 已测量 2 次，因此结果并非偶然。

在 Argusic 安装并计时过的 70 个 ai-agent 项目中，deepseek-harness-desktop 达到运行状态的速度排名第 32，70 个项目中有 43 个达到了运行状态。

适合用于

  • 在笔记本电脑或小型服务器上试用：它无需 GPU 即达到了运行状态。
  • 快速评估：克隆后 5 分钟它就已经运行起来。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • ouroboros 已测试，未验证 · Python · 6 个共同主题
  • token-monitor 已验证可运行 · JavaScript · 5 个共同主题
  • pi-app 已验证可运行 · TypeScript · 5 个共同主题
  • dsh-our-free-model 已验证可运行 · JavaScript · 4 个共同主题
  • CowAgent 已验证可运行 · Python · 4 个共同主题
  • DeepSeek-Reasonix 已验证可运行 · Go · 4 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner2/3可运行100.000.09
Argusic Runner1/3可运行96.670.22

主题 (来自 GitHub)

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

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

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

常见问题

deepseek-harness-desktop 能运行吗？
是的。deepseek-harness-desktop 可以运行. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 5 分钟，过程中遇到 5 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 deepseek-harness-desktop 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit e6c6756cf14b。共记录了 2 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 deepseek-harness-desktop 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.09 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
deepseek-harness-desktop 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 5 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
deepseek-harness-desktop 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 deepseek-harness-desktop 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 5 个问题，其中 5 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
deepseek-harness-desktop 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 70 个 ai-agent 项目中，deepseek-harness-desktop 达到运行状态的速度排名第 32，70 个项目中有 43 个达到了运行状态。
deepseek-harness-desktop 的证据在哪里？
全部 2 次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

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