cordiverse

@antiAIvo 记错了，不是 meta 的，刚去找了下 cordiverse/cordis

deepseek-harness: Opensource AI Agent Harness [264k Stars] DeepSeek Harness: Everything is a Plugin. Home Page: deepseek.com Repo Author: DeepSeek AI Repo Stars: 264k Repo Link: deepseek-ai/deepseek-harness License: MIT What deepseek-harness does: DeepSeek Harness (dsh) is an open-source agent harness developed by DeepSeek AI. It is built on an everything-is-a-plugin architecture and powered by Cordis, whose design is described in A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability. Documentation: deepseek-harness.github.io Developer preview deepseek-ai/deepseek-harness DeepSeek Harness is in developer preview and iterating rapidly. THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES. Review the safety notice before running the project. Run deepseek-ai/deepseek-harness Run from npm deepseek-ai/deepseek-harness Install Node.js, then run: npx u/deepseek-ai/dsh web The command starts the Web UI at http://127.0.0.1:3080 by default and opens it in the default browser for a local launch. An SSH launch only prints the host URL because the SSH client or editor owns the local forwarded address. Pass --no-open to run the server without opening a browser. See Web UI guide. Run from source deepseek-ai/deepseek-harness To run from a repository checkout: git clone deepseek-ai/deepseek-harness cd deepseek-harness pnpm install pnpm run build pnpm dsh web pnpm run build prepares the repository artifacts. pnpm dsh web uses those built artifacts without rebuilding. Development deepseek-ai/deepseek-harness Start with the development guide and architecture documentation. pnpm run dev:web builds, serves, and rebuilds client bundles on source edits in one terminal, and make help lists the matching Make targets for Web and Desktop; the guide's application commands section owns the full table. *Sourced Directly from GitHub Repo ______________________________ ❯❯❯❯ Keep Yourself Updated with Awesome GitHub Newsletter Subscribe to our weekly → Newsletter - Curated for r/AwesomeGithub

DeepSeek Harness (dsh): What It Is, How to Install It, and What Is Actually Inside --- title: "DeepSeek Harness (dsh): What It Is, How to Install It, and What Is Actually Inside" published: true canonical_url: knowledgemarkg.com tags: ai,opensource,agents,deepseek cover_image: knowledgemarkg.com --- DeepSeek Harness, or dsh, is DeepSeek's open-source agent harness: the software that wraps a language model and turns it into an agent that can read files, run commands, search the web and work on a task over many steps. Its design idea is unusual - _everything is a plugin_, including the agent loop itself. I installed it on Windows, ran its command-line tool, and dumped the configuration of its web profile to see what it is really made of. This guide covers what an agent harness is, how to install dsh, what is inside it, which models it can use, how its permission modes work, and the safety warnings DeepSeek itself attaches to it. What is an agent harness? A language model on its own only produces text. An agent harness is everything around the model that lets it act: - The agent loop - send the conversation to the model, run the tools it asks for, feed the results back, repeat until the task is done. - Tools - read and write files, run shell commands, search, fetch web pages, ask the user a question. - Context management - deciding what goes into each request, and compacting old history when the conversation gets too long. - Safety - sandboxing and approval prompts before risky actions. - A user interface - a terminal, a web app, a desktop app or an API. Claude Code, OpenAI's Codex CLI, OpenCode and Hermes are all harnesses. The model is the engine; the harness is the rest of the car. Two harnesses running the same model can behave very differently, which is why "harness engineering" has become a topic of its own. What makes DeepSeek Harness different Most harnesses have a fixed core and an extension system bolted on. dsh is built on Cordis, a plugin framework in which plugins contribute services, typed events and reversible effects to a shared context. DeepSeek's architecture document says there is "no privileged core to patch": the model adapter, the tool registry, the session log and the agent loop are all plugins, so each one can be swapped through configuration. In practice that means: - A profile is a named stack of plugin bundles. The shipped profiles are web, headless, sdk, sdk-minimal and acp, and the CLI help also shows a tui example. - A patch file (cordis.patch.yml) overrides or adds plugin rows without forking anything. - The session log is the source of truth: every model-visible input is logged as JSONL, so resume, fork and transcripts are all derived from one record. - Capabilities sit behind seams. Point the filesystem and subprocess providers at a remote sandbox, and Bash, the terminal and language-server tools all move with them. How to install and run it You need Node.js. The quickest start is one command: npx @deepseek-ai/dsh web That boots the web profile and serves the Web UI at http://127.0.0.1:3080 (add --no-open to stop it opening a browser). Then go to Settings → Models, add an API key, choose a workspace folder, and start a session. The agent cannot do anything until a workspace is selected. Other ways to run it, from the CLI's own help: dsh headless "run the tests" # answer one task, print the result, exit dsh --profile sdk # JSON-RPC server for the Python SDK dsh --profile acp # automation clients over ACP dsh --profile web --dump-config # print the composed plugin tree and exit dsh plugin --profile tui add install a plugin into a profile `` On my machine, npx -y @deepseek-ai/dsh --version reported **0.2.1-rc.2** and ran fine on Node.js 22.18.0. There is also an official Electron desktop app in the repository, and a crop of unofficial "DeepSeek Harness desktop" wrappers on GitHub - check that you are installing from deepseek-ai/deepseek-harness or the @deepseek-ai/dsh` npm package, because several projects reuse the name. What is inside: 193 plugins Running dsh --profile web --dump-default-config prints the full plugin tree without booting anything. On version 0.2.1-rc.2 the web profile is composed of 193 separate @deepseek-ai/dsh-* plugin packages. Grouped by job: - Agent core: dsh-agent-loop, dsh-system-prompt, dsh-agent-instructions, dsh-agent-preset, dsh-plan-mode, dsh-persona, dsh-goal. - Tools: filesystem and file search, Bash and PowerShell (each with a persistent variant), web fetch and search, to-do lists, background jobs, scheduling, ask-the-user, skills and a workflow tool. - Subagents: spawn and fork in-process subagents, and control them. - Context management: basic compaction, a tool-result pruner, image offload and a token meter - the parts that keep long sessions from overflowing. - Safety: a local sandbox, a sandbox policy, separate Bash and PowerShell sandboxes, a filesystem sandbox, user approval and permission presets. - Models: a DeepSeek API-key adapter, a DeepSeek account adapter, a retry layer and an adapter called dsh-llm-pi-ai for other providers. - Sessions and storage: JSONL persistence, SQLite queries, checkpoints, export, titles and telemetry (OpenTelemetry). - MCP: a dsh-mcp-resources plugin is part of the profile. - The Web UI itself: chat, file browser, terminal, document preview, plan view, settings pages - each one a plugin too. That granularity is the point. If you want a different compaction strategy or a remote sandbox, you replace one row in the patch file rather than forking the project. Which models can it use? DeepSeek's models are built in: Settings → Models has a DeepSeek card with a single API-key field, and DeepSeek's models offer "off", "low", "high" and "max" reasoning levels. It is not DeepSeek-only, though. According to the provider guide you can add: - Third-party providers from a catalogue, including ids such as anthropic, openai, moonshotai (Kimi) and zai (GLM). - Custom endpoints - a company gateway or a self-hosted server - speaking one of three protocols: OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses or Anthropic Messages. Keys are stored in $DSH_HOME/.credentials.yaml, and provider settings live in the profile's cordis.patch.yml. Permission modes The dumped configuration shows three permission presets: | Preset | Sandbox | Approval | |---|---|---| | read-only | read-only | ask | | workspace-write (default) | workspace-write | ask | | danger-full-access | full access | never | The default comes from the DSH_PERMISSION_MODE environment variable and falls back to workspace-write, which means the agent can change files in your chosen workspace but asks before operations that need approval. Only danger-full-access turns approvals off - and the name is an honest warning. The safety notice: read it before you run it DeepSeek describes dsh as experimental developer-preview software that has not had a security audit, and warns that there will be compatibility-breaking changes. Its safety notice is blunt: the harness can run model-generated commands, modify or delete files it can reach, and access the network and any credentials made available to it, and third-party plugins may be untrusted. Sandboxing and approvals reduce the risk but "cannot protect resources that the project is allowed to access". The recommendations are the same ones I would give for any agent harness: 1. Run it in a disposable virtual machine or container for anything important. 2. Give it the narrowest workspace and the fewest credentials possible - never your production keys. 3. Keep backups of anything it can touch. 4. Review plugins and proposed commands before approving them. DeepSeek Harness vs Claude Code and OpenCode People search for these comparisons, so here is what can be said honestly without running a benchmark: - Claude Code is Anthropic's harness, tuned for Claude models, mature and terminal-first, with hooks, skills and MCP support. dsh is younger, open source under MIT, web-first, and designed around replacing any part of itself. - OpenCode is an open-source, provider-agnostic terminal harness. dsh is also provider-agnostic, but its plugin model goes further: even the loop and the session log are swappable. - Maturity: dsh is a developer preview (0.2.x release candidates at the time of writing). For day-to-day client work I would still reach for a mature harness; dsh is the one to study if you want to understand, or build, an agent harness. I have not measured task success between them, so treat anyone's "X beats Y" chart with care unless they publish the tasks, the model and the settings. Who should try it? - Developers building their own agents - the plugin tree is a working reference architecture. - Teams that need a self-hosted agent pointed at their own model gateway. - DeepSeek API users who want an official interface beyond the chat app. If you only want to run DeepSeek's models locally without an agent, my guide to running DeepSeek R1 locally on Mac, Windows and Linux is the simpler place to start, and DeepSeek vs ChatGPT covers the models themselves. For the other big agent story of 2026 - agents driving disassemblers - see AI reverse engineering with Ghidra and IDA. FAQ What is DeepSeek Harness? DeepSeek Harness (dsh) is DeepSeek's open-source agent harness: the software around a language model that lets it read and edit files, run commands, search and work on multi-step tasks. It is built on the Cordis plugin framework, so every part - including the agent loop - is a plugin. How do I install DeepSeek Harness? With Node.js installed, run npx @deepseek-ai/dsh web. It serves the Web UI at 127.0.0.1. Add an API key in Settings, choose a workspace folder, and start a session. What is an agent harness? An agent harness is everything around a model that turns it into an agent: the loop that runs tools and feeds results back, the tools themselves, context management, sandboxing and approvals, and the user interface. Claude Code, Codex CLI, OpenCode and DeepSeek Harness are all harnesses. Does DeepSeek Harness only work with DeepSeek models? No. DeepSeek models are built in, but you can add third-party providers from its catalogue, including Anthropic, OpenAI, Kimi and GLM, or any custom endpoint that speaks the OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses or Anthropic Messages protocol. Is DeepSeek Harness safe to use? Its own safety notice calls it experimental, unaudited developer-preview software that can run commands and modify files it can reach. The default mode asks before risky operations, but you should run it in a VM or container, give it minimal credentials, and keep backups. Is DeepSeek Harness free and open source? Yes, the harness is open source under the MIT licence. You pay only for the model API you connect, such as DeepSeek's API, unless you point it at a self-hosted model. What are the DeepSeek Harness permission modes? There are three presets: read-only and workspace-write, which both ask for approval before sensitive operations, and danger-full-access, which turns approvals off. The default is workspace-write, set by the DSH_PERMISSION_MODE environment variable. --- _Originally published on knowledgemarkg.com._

DeepSeek does. The entire thing is composed on plugins, using a framework called Cordis. Everything is a plugin. All the tools, the models, plan mode, file system access, everything. You can change anything anywhere, even reconfiguring active plugins deep internally. Cordis provides an effect system so everything can be rewound on uninstall time. This is how people run local models or just other major models, just by writing a new plugin to talk to whatever instead of the deepseek api. The agent loop itself is a plugin and can be swapped out. cordiverse/cordis

DeepSeek Harness สองเดือนให้หลัง: ช่องโหว่ AI 9.4 บอกอะไรเรื่องกำแพงที่ไม่มี? DeepSeek Harness สองเดือนให้หลัง: ช่องโหว่ AI 9.4 บอกอะไรเรื่องกำแพงที่ไม่มี? โดย Nokka (นก-กา) | 10 ตุลาคม 2026 บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ · Nokka (นก-กา) ในเดือนสิงหาคม 2026 DeepSeek เปิดตัวเครื่องมือรันเอเจนต์โค้ดตัวหนึ่งชื่อ DeepSeek Harness สิ่งที่ทำให้มันต่างจากคู่แข่งไม่ใช่ราคา ไม่ใช่โมเดล แต่เป็นประโยคสั้น ๆ ในเอกสารสถาปัตยกรรมของมันเอง ที่บอกว่าทุกส่วนของผลิตภัณฑ์เป็นปลั๊กอิน รวมถึงตัวลูปเอเจนต์เองด้วย หมายความว่าถ้าไม่ชอบวิธีที่มันวนลูปหาคำตอบ คุณเปลี่ยนตัวลูปได้เลย ไม่ต้องรอทีมหลักแก้ แต่ความยืดหยุ่นระดับนั้นมาพร้อมคำถามที่หนักกว่า และเดือนกันยายนที่ผ่านมาก็ตอบคำถามนั้นให้เห็นแล้ว ตัวเลขตั้งต้น: โตเร็วมาก DeepSeek Harness เปิดให้ใช้ทั่วโลกในสถานะ public preview พร้อมเปิดซอร์สโค้ด ตัวเลขบน GitHub ณ วันที่เขียนบทความนี้อยู่ที่ 246,721 ดาว · 29,616 ฟอร์ก ใช้สัญญาอนุญาต MIT เขียนด้วย TypeScript และเริ่มโปรเจกต์เมื่อ 13 สิงหาคม 2026[2] ย้อนไปเมื่อกลางเดือนกันยายน สำนักวิจัย Cloud Security Alliance บันทึกว่ามันทำได้ราว 215,000 ดาวในไม่กี่สัปดาห์หลังเปิดตัว[7] ⇒ เติบโตต่ออีกสามหมื่นกว่าดาวในราวหนึ่งเดือน กระทู้บน Hacker News ที่พูดถึงเวอร์ชันเดสก์ท็อปเก็บได้ 417 คะแนน กับ 226 ความเห็น[5] ซึ่งเป็นตัวเลขที่สูงมากสำหรับเครื่องมือที่ยังเป็น preview "ทุกอย่างเป็นปลั๊กอิน" หมายถึงอะไรจริง ๆ หัวใจของมันคือ Cordis กรอบงานที่ DeepSeek เลือกใช้เป็นฐาน เอกสารสถาปัตยกรรมของ dsh อธิบายไว้ว่า ปลั๊กอินจะส่งบริการ เหตุการณ์แบบมีชนิดข้อมูล และผลข้างเคียงที่ย้อนกลับได้ เข้าไปในบริบทร่วมกัน แล้วตามด้วยประโยคที่สำคัญที่สุด > ทุกส่วนของผลิตภัณฑ์เป็นปลั๊กอิน รวมถึงตัวเชื่อมต่อโมเดล ทะเบียนเครื่องมือ บันทึกเซสชัน และตัวลูปเอเจนต์เอง ทั้งหมดจึงถูกแทนที่ได้จากการตั้งค่า[4] และมีอีกประโยคที่ต่อจากนั้นว่า ไม่มีแกนกลางพิเศษให้ต้องไปแก้ ถ้าอยากขยาย dsh ก็แค่วางปลั๊กอินใหม่ลงข้าง ๆ ของเดิม[4] Cordis เองก็ไม่ใช่ของใหม่ เป็นโปรเจกต์เปิดที่มีมาตั้งแต่ปี 2022 ปัจจุบันอยู่ที่ 9,108 ดาว · 576 ฟอร์ก สัญญาอนุญาต MIT[3] มีเปเปอร์บน arXiv ชื่อ "A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability" ที่วางรากทฤษฎีให้แนวคิดนี้[9] โดยแยกเป็น composability สองมิติ คือมิติเวลา (ถอนผลข้างเคียงของส่วนประกอบได้ครบเมื่อเอาออก) และมิติพื้นที่ (ประกาศและจัดการความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบแบบตอบสนองอัตโนมัติ)[9] ในเธรด HN มีความเห็นจากผู้ใช้ชื่อ ssivark ที่บอกว่าหน้านี้ไม่ได้เน้นสถาปัตยกรรม Cordis ทั้งที่มันคือส่วนที่น่าตื่นเต้นที่สุดของโครงการนี้ ไม่ใช่แค่ harness อีกตัว และมองว่ามันอาจกลายเป็น "emacs ของวงการ harness" ได้ โดยเฉพาะกับงานที่ต้องรันยาว[5] ลองดูโครงที่เครื่องคุณบูตขึ้นมาจริง คำสั่งนี้จะพ่นโครงปลั๊กอินทั้งหมดที่ระบบของคุณกำลังใช้อยู่ และทุกบรรทัดที่มันพิมพ์ออกมาสามารถถูกแทนที่ด้วยแพตช์ของคุณเองได้[4] dsh --profile web --dump-config ทางฝั่งผู้ใช้ก็เริ่มได้ง่ายกว่าที่คิด npx @deepseek-ai/dsh web หรือถ้าอยากได้ทั้งซอร์ส git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness ตัวอย่างที่ทีมยกมา: สร้างปลั๊กอินจากในแชท บนหน้าเว็บของโครงการมีตัวอย่างที่ผู้ใช้พิมพ์ประโยคเดียวว่าให้เขียนปลั๊กอินตัวจับเวลาแบบ Pomodoro แล้วเอเจนต์ก็โหลดสกิล cordis-plugin-development เปิดไฟล์ SKILL.md ตรวจสอบโครงสร้าง UI เขียนไฟล์ 2 ไฟล์ ติดตั้งและตรวจสอบจนได้นาฬิกาลอยอยู่บนจอ ใช้เวลา 5 นาที 24 วินาที[1] รายการปลั๊กอินทางการที่โชว์บนหน้านั้นมีทั้ง agent teams, auto approval review, scheduled tasks และ voice input ซึ่งป้าย "Experimental" ติดอยู่กับทุกตัว[1] ส่วนปลั๊กอินที่ไม่ใช่ของทางการก็มีอยู่ เช่น ปลั๊กอินที่ผู้ใช้คนหนึ่งสร้างเพื่อเพิ่มลดขนาดฟอนต์ แล้วตามด้วยปลั๊กอินสั่นเตือนเมื่อมีคำถามหรือทำงานเสร็จ[5] เสียงจากคนที่ลองจริง อีกความเห็นชมว่ามันเบาและเร็วมาก พร้อมชี้จุดที่ต่างจากตัวอื่นจริง ๆ คือการสื่อสารระหว่างเอเจนต์แม่กับเอเจนต์ลูกเป็นแบบสองทาง เอเจนต์ลูกส่งข้อความกลับกลางทางได้ และเอเจนต์แม่ก็เปลี่ยนทิศทางการทำงานของลูกได้ ขณะที่ผู้ใช้ยังคุยกับโมเดลบนสายหลักต่อไปได้[5] แต่ความยืดหยุ่นมีราคา และราคานั้นจ่ายไปแล้ว วันที่ 8 กันยายน 2026 มีการเปิดเผยช่องโหว่รหัส CVE-2026-82533 ให้คะแนนความรุนแรง 9.4 จาก 10[6] คำอธิบายสั้น ๆ คือ DeepSeek Harness เปิด API ที่ใช้ควบคุมเอเจนต์บนพอร์ต HTTP ภายในเครื่อง โดยไม่มีการยืนยันตัวตน และตัดสินใจว่าจะเชื่อคำขอหรือไม่จากหัวข้อ Host ที่ตัวไคลเอนต์ส่งมาเอง แทนที่จะตรวจที่อยู่จริงของคู่สนทนา[6] ในขณะเดียวกัน แซนด์บ็อกซ์ระดับระบบปฏิบัติการของมันจำกัดการเขียนไฟล์ แต่ เปิดการเชื่อมต่อแบบ loopback ไว้ และคำสั่งเชลล์ทั่วไปก็ไม่ต้องขออนุมัติ[6] รวมกันแล้วกลายเป็นว่าคำสั่งเดียวก็พอ[8] เอเจนต์ที่ถูกขังอยู่ข้างในเรียก API ของ harness ตัวเอง แล้วยกระดับเซสชันขึ้นเป็น danger-full-access พร้อมตั้งค่าการขออนุมัติเป็นไม่ต้องถาม จากนั้นทุกคำสั่งที่ตามมาจะรันโดยไม่มีกรงขังและไม่มีใครถูกถาม[6] และถ้าพอร์ตนั้นถูกเปิดออกสู่เครือข่าย ผู้โจมตีระยะไกลที่ไม่ได้ยืนยันตัวตนก็เข้าควบคุมเอเจนต์ได้ทั้งตัว พร้อมดึงบทสนทนาที่เก็บไว้ทั้งหมดออกไป โดยไม่ต้องมีคีย์อะไรเลย[6] ไทม์ไลน์ที่ควรรู้ ชุมชนบน GitHub discussion ของ DeepSeek เองพบเทคนิคนี้ก่อนหน้าอย่างเป็นทางการราวสิบวัน โดยโพสต์ไว้เมื่อ 13 และ 14 สิงหาคม[7] ต่อมาทีม OX Security แจ้งเรื่องให้ VulnCheck ซึ่งเป็นหน่วยออกเลข CVE เมื่อ 24 สิงหาคม DeepSeek แก้ในเวอร์ชัน 0.1.2-alpha.1 เมื่อ 27 สิงหาคม และ OX ยืนยันว่าหายจริงในวันที่ 30 สิงหาคม จากนั้นจึงประกาศ CVE ต่อสาธารณะในวันที่ 8 กันยายน[6][7] รวมแล้วจากวันที่แจ้งถึงวันที่แก้คือสามวัน ซึ่งถือว่าเร็ว แต่จากวันที่ชุมชนพบถึงวันที่แก้คือสิบสี่วัน จุดที่ต้องพูดให้ตรงคือ เอกสารของ DeepSeek เองระบุไว้ตั้งแต่ต้นว่าการแซนด์บ็อกซ์ของมัน ไม่ได้รับประกันว่าจะแยกออกจากระบบหรือป้องกันความเสียหายได้[7] ประโยคนี้จริง และเป็นประโยคที่ควรมีอยู่ในทุกเครื่องมือประเภทนี้ แต่การมีอยู่ของประโยคนี้ไม่ได้แปลว่าผู้ใช้เข้าใจความหมายของมันจริง ไม่ใช่เรื่องของ DeepSeek ตัวเดียว Cloud Security Alliance บันทึกว่าปี 2026 มีรูปแบบความล้มเหลวของแซนด์บ็อกซ์ในเอเจนต์โค้ดมาแล้วสามแบบ เรียงตามเวลา[7] แบบแรกในเดือนมิถุนายน ชื่อ GuardFall เป็นชุดบั๊กที่เกิดจากโครงสร้างการตรวจคำสั่งเชลล์ ทำให้เอเจนต์โค้ดโอเพนซอร์สที่นิยม 10 จาก 11 ตัว ถูกหลอกให้รันคำสั่งที่ระบบป้องกันของตัวเองควรสกัดไว้ได้ สาเหตุคือเอเจนต์อ่านข้อความคำสั่งดิบ ๆ ก่อนที่เชลล์จะถอดเครื่องหมายคำพูดและขยายตัวแปร แบบที่สองในเดือนกรกฎาคม นักวิจัยจาก Pillar Security ชี้ว่าไม่จำเป็นต้องเจาะแซนด์บ็อกซ์ของ Cursor, Codex CLI, Gemini CLI หรือ Antigravity เลย แค่ให้เอเจนต์ที่ถูกขังเขียนไฟล์ทิ้งไว้ จากนั้นรอให้ส่วนประกอบที่น่าเชื่อถือซึ่งอยู่นอกแซนด์บ็อกซ์ เช่น ส่วนขยาย IDE, ระบบ Git, ตัวรันงาน หรือ Docker daemon มารันไฟล์นั้นโดยไม่ตรวจใหม่ รูปแบบนี้ถูกเรียกชื่อว่า trust handoff แบบที่สามคือเคส DeepSeek Harness ที่เพิ่งเล่าไป ซึ่งเป็นเรื่องของชั้นควบคุม ไม่ใช่ตัวแซนด์บ็อกซ์ Cloud Security Alliance เขียนตรง ๆ ว่าตอนนี้ยังไม่ชัดว่าสามเคสนี้สะท้อนรูปแบบของทั้งวงการ หรือสะท้อนแค่ว่าเคสไหนถูกนักวิจัยหยิบมาพูดก่อนกันแน่[7] ซึ่งผมเห็นว่าเป็นวิธีเขียนที่ซื่อสัตย์กว่า การสรุปว่าวงการนี้พังทั้งวง ข้อควรระวังอื่นที่ผู้ใช้จริงเจอ ช่องโหว่ไม่ใช่เรื่องเดียวที่มีคนพูดถึง เดสก์ท็อปแอปเปิดการเก็บข้อมูลการใช้งานไว้เป็นค่าเริ่มต้น ผู้ใช้ที่ตั้งข้อสังเกตเรื่องนี้ชี้ว่าถ้ารันแบบ dsh web ธรรมดา การเก็บข้อมูลจะเกิดเฉพาะเมื่อผู้ใช้กดส่งฟีดแบ็กเอง แต่รุ่นเดสก์ท็อปต่างออกไป พร้อมให้วิธีปิดผ่านไฟล์ cordis.patch.yml ก่อนเปิดครั้งแรกด้วย[5] ปลั๊กอินจากบุคคลที่สามเป็นเรื่องที่ต้องคิด มีความเห็นที่บอกตรง ๆ ว่าไม่ชอบติดตั้งของจากคนอื่น เพราะอาจเป็นมัลแวร์ อาจไม่มีคนดูแลต่อ หรือคุณภาพต่ำกว่าที่ควร จะดีกว่าถ้าได้ชุดฟีเจอร์ที่คัดมาแล้วตั้งแต่ออกกล่อง[5] ความซับซ้อนอาจไม่จำเป็น อีกความเห็นตั้งคำถามว่าอนาคตของ harness ที่ซับซ้อนขนาดนี้จะเหลืออะไร เมื่อโมเดลเก่งขึ้นเรื่อย ๆ ความเป็น harness จะหดลงจนถึงระดับที่เครื่องมือเรียบง่ายที่สุดก็พอ[5] ตรงข้ามกับคนที่บอกว่านี่คือช่วงที่ยังต้องทดลอง จึงยังตอบไม่ได้ว่าดีในระยะยาวไหม[5] เรื่องล็อกอินกับเจ้าของโมเดล มีคนตั้งคำถามว่าทำไมทุกห้องแล็บที่ทำโมเดลต้องมี harness ของตัวเองด้วย และอีกคนตอบโจทย์นี้ว่าอยากให้ผู้ให้บริการโมเดลกับผู้ให้บริการ harness ไม่ใช่บริษัทเดียวกัน เพราะจะทำให้ผู้ใช้มีอำนาจต่อรองและสลับชิ้นส่วนได้ตามต้องการ[5] กับดักที่อันตรายจริงและไม่เกี่ยวกับเทคนิค มีความเห็นเตือนว่าการที่ dsh ไม่ถูกแพ็กเป็นชุดติดตั้งง่าย ๆ ทำให้มีบุคคลที่สามนำไปแพ็กใหม่พร้อมดัดแปลง แล้วทำ SEO ให้เว็บนั้นขึ้นอันดับบนผลค้นหา เหนือเว็บ DeepSeek เองด้วย ซึ่งอาจเป็นแค่วิศวกรที่ขยันหรือเป็นกลุ่มอาชญากรไซเบอร์ก็ได้[5] ถ้าจะลอง ควรทำอะไรก่อน เรียงจากสิ่งที่ผมเห็นว่าสำคัญที่สุด 1. ใช้เวอร์ชันที่แก้แล้วขึ้นไป ช่องโหว่ถูกปิดใน 0.1.2-alpha.1 ตั้งแต่ 27 สิงหาคม ถ้าติดตั้งไว้นานแล้วควรอัปเดต[6][7] 2. อย่าเปิดพอร์ตควบคุมออกสู่เครือข่าย เคสนี้ร้ายแรงขึ้นหลายเท่าเมื่อพอร์ตนั้นเข้าถึงได้จากข้างนอก[6] 3. ปิดการเก็บข้อมูลถ้าไม่อยากให้เก็บ รุ่นเดสก์ท็อปเปิดไว้เป็นค่าเริ่มต้น วิธีปิดอยู่ในไฟล์ตั้งค่า[5] 4. ดึงจาก GitHub ทางการเท่านั้น ไม่ใช่เว็บที่ขึ้นอันดับค้นหาด้วย SEO[5] 5. อ่านโค้ดปลั๊กอินก่อนติดตั้ง โดยเฉพาะปลั๊กอินที่ไม่ใช่ของทางการ เพราะปลั๊กอินในสถาปัตยกรรมนี้เข้าถึงทุกอย่างได้เท่ากับตัวโปรแกรมเอง[4] ผมอ่านว่าข้อสุดท้ายนี้คือราคาที่แท้จริงของแนวคิดทุกอย่างเป็นปลั๊กอิน เมื่อไม่มีแกนกลางพิเศษ ก็ไม่มีกำแพงพิเศษที่คอยกันของที่ถูกติดตั้งเข้าไป แล้วมันควรค่าแก่การลองไหม คำตอบขึ้นอยู่กับว่าคุณอยากได้อะไร ในมุมมองของผม ถ้าอยากได้ harness ที่ปรับได้ถึงกระดูกสันหลัง เปลี่ยนตัวลูปเองได้ และมีระบบปลั๊กอินที่ผู้ใช้จริงชื่นชมเรื่องความเร็วและความเบา DeepSeek Harness คือหนึ่งในตัวเลือกที่ตรงที่สุดในตอนนี้[5] และการที่มันเปิดซอร์สทั้งก้อนทำให้ตรวจสอบเองได้ แต่ถ้าอยากได้เครื่องมือที่ตั้งค่าเสร็จแล้วไม่ต้องคิดมาก ตัวนี้ยังอยู่ในสถานะ developer preview มีการเปลี่ยนที่ทำให้ของเดิมพังได้ตลอด และทีมเองก็เขียนไว้ตัวใหญ่ใน README ว่า จะมีการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้ของเดิมพังอย่างแน่นอน[2] ตัวเลข 246,721 ดาวในเวลาไม่ถึงสองเดือนบอกว่าคนจำนวนมากเลือกทางแรก และเคสช่องโหว่เมื่อเดือนกันยายนบอกว่าการเลือกทางนั้นต้องแลกด้วยความรับผิดชอบที่มากกว่าการกดติดตั้ง อยากลองตัวนี้ไหม? หรือคุณกำลังใช้ harness อะไรอยู่แล้วและอยากเล่าว่ามันทำงานยังไง แหล่งอ้างอิง [1] DeepSeek, "DeepSeek Harness", deepseek.com, 2026. deepseek.com [2] DeepSeek, "deepseek-ai/deepseek-harness", github.com, 2026. deepseek-ai/deepseek-harness [3] Cordiverse, "cordiverse/cordis", github.com, 2026. cordiverse/cordis [4] DeepSeek Harness, "DeepSeek Harness Architecture", github.com, 8 ตุลาคม 2026. github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/mast… [5] Hacker News, "DeepSeek Harness Desktop for macOS and Windows", news.ycombinator.com, 2 ตุลาคม 2026. news.ycombinator.com [6] Nir Zadok และ Moshe Siman Tov Bustan (OX Security), "CVE-2026-82533: DeepSeek Harness Vulnerability Lets AI Agents Escape Their Own Sandbox", ox.security, 8 กันยายน 2026. ox.security [7] Cloud Security Alliance AI Safety Initiative, "DeepSeek Harness Sandbox Escape and Agent Containment", labs.cloudsecurityalliance.org, 10 กันยายน 2026. labs.cloudsecurityalliance.org [8] devops.com, "Flaw in DeepSeek Harness AI Coding Tool Let Agents Disable Their Sandbox", devops.com, กันยายน 2026. devops.com [9] Yifan Shi, Wei Zhang และ Tianyi Cui (Peking University / DeepSeek-AI), "A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability", arXiv, 26 สิงหาคม 2026. arxiv.org