我第一次打开 DeepSeek Harness
DeepSeek 开源 agent 工作台这几天,我装了一个试试。用着用着,里面的 agent 给自己造了个余额表。
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DeepSeek 开源 agent 工作台这几天,我装了一个试试。用着用着,里面的 agent 给自己造了个余额表。
agent 干完活,中间发生了什么?没人告诉你。DeepSeek 新开源的 harness 把全过程做成一本可翻的账本,叫 Trajectory。
Agent 在服务器上跑,人不能总守在电脑前。用 Termius 从手机平板 SSH 上去,地铁里也能跟 Pi Agent 对话干活。
同一行红字,两种病:一口气到头,或桌子堆满。一个扩展对症下药,截断自动续、满了提示压缩。
打开飞书发一条消息,分类、日期、人员全由 AI 帮你填好,数据全在自己手里。三个高频场景一套方案搞定。
AI agent 越调教越顺手,换个机器却失忆?把它的配置当代码管、自动同步,多台机器就能共用一个大脑。
敏捷、TDD、DDD、Clean Code、Clean Architecture、CI/CD——这些方法论你都知道,但团队执行总打折扣。如果换 AI Agent 来干呢?每一行代码都有测试,每一步流程都不偷懒。
信息化不是一个笼统的词。它分五层,从产品到社会,层层递进。搞清层次,才知道你在哪一层、该往哪走。
不会写代码也能做动画。告诉 AI 你要画什么,它帮你画。10 张 GIF,从需求到成品,全程零代码。
两小时,四个终端窗口,千问、GLM、K3 各领一摊并行干完。国产模型稳到能独当一面,一个人就是一支 Agent team。
AI 写代码飞快,但快不等于好。我用 AI 做了 16 个迭代,靠的不是 prompt 技巧,而是一套笨办法:先需求、再测试、再计划,最后才编码。
孩子读英语,读完不知道对不对。我给他的阅读 app 接了个 AI 语音老师——按住读、松开打分、逐词标色。讲讲落地过程。
Harness 听起来新,其实和 design review、code review、CI/CD 是一回事——对象从人换成 AI。但仔细对比会发现,规则约束和传统保障各赢一半,互补才是正解。
最近在做一个编排Agent,用来调度其他子Agent干活。
给终端里的 pi 编程助手装上「按住说话」的语音输入:FunASR 本地识别 + pi 扩展 + 全局热键,全部本地运行,零 API 成本。
不用懂代码也能理解:当你用的工具留了一扇"后门",会发生什么
我最近两周刚接手大数据开发。
今天做了件大事,我自己做的一个IOS APP,终于成功上架App Store了。
今天我做了一个小测试,让Claude Code和豆包完成同一个任务:
面向小白通俗讲解佛学概念之十二入
AI 编程规范:Karpathy 式 CLAUDE.md——先想再写、简洁优先、精准修改、目标驱动。
大家应该都有体会,现在信息实在太多太杂了,每天刷到的文章、学到的工作技巧、看到的优质书籍、想到的突发灵感,看似天天都在汲取东西,可真到要用的时候,翻遍各处都找不…
周末无事,随手浏览中华珍宝馆,偶然遇见南宋张即之书《金刚经》。
我家娃今年 3 岁半,正处于对这个世界充满好奇的年纪。
周末用一天时间,借助 Cursor,我从 0 搭了一个能面向多地区用户的工具网站——若按传统方式手写配置、查文档、试错,同样的范围估计一周都搞不定。
本篇是一个「折腾记」:怎么用 Playwright + Node.js + Cursor,把我在 CSDN 上的 248 篇文章,完整、干净地备份成本地 Mar…
想快速搞懂一个新领域?
2026 年 3 月 4 日 | 个人真实实战体会
我保持记账习惯已有十年,记账工具历经四次迭代,逐步完成从手动操作到AI自动化的转变。
今天在地铁上体验了一下用豆包学习神经网络,效果还不错,下面分享一下我的方法。
我是一个后端工程师,平时主要写 Java、Python、Node.js,对前端开发的经验不多。
AI 提交的 git commit message 更加详细和全面。