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一个更快、更节省、更聪明的 DeepSeek Harness…
自动检查通过：npm 包已发布且 engines 声明满足基线（声明 Node >=22）；该结论来自程序自动检查，未经人工实机验证。 · 最近上游提交 2026/9/25 · 已提供中文文档
一个更快、更节省、更准确的 DeepSeek Harness 插编码件。在 SWE-bench Pro 最难的 100 道题中，回答耗时减少 36%，每题token减少 17%，正确率甚至增加了 5%。A faster, more accurate, and more cost-effective DeepSeek Harness plug-in component. Among the 100 most difficult questions in SWE-bench Pro, the response time -36%, tokens per question -17%, and the accuracy rate even +5%.
综合分
31.5
GitHub 分
31.5
用户评分
—
★ Stars
2
周下载量
—
安装插件（需先安装 dsh CLI 引擎：npm install -g @deepseek-ai/dsh）
dsh plugin --profile web add dsh-super-codenpm 包 dsh-super-code 已校验归属本仓库，走 npm 安装最省事
信任档位：已验证本站已于 2 天前真实安装成功（L4 · 真实安装）
- 是什么
- dsh 原生插件 · chat
- 装得上吗
- 本站已真实安装成功（L4 · 真实安装，非静态推断）
- 安全吗
- 本站尚未对该插件做风险分级（暂未覆盖，不等同于无风险）
- 还在维护吗
- 活跃：最近一次提交在 0 天前
档位由下列信号合成：本站实装验证（真实安装，当前最高到 L4）· 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。下方各区块是它的证据明细。 验证判据与等级说明 →
🟢实装验证通过· 2026/9/23
由本站实装验证器在真实 dsh 环境安装成功，非静态推断。
数据截至 2026/9/25（元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转，单条结论的验证时间见上方）
安装兼容性检查✓ 自动检查通过
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出，未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✓npm 包dsh-super-code @ 0.1.0
✓Node 引擎要求 >=22 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明
验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/22 00:09:48
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-agent-presets@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-session@deepseek-ai/dsh-session-projection@deepseek-ai/dsh-scope@deepseek-ai/dsh-system-prompt@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/dsh-settings@deepseek-ai/dsh-typert-protocol用户评分
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README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-super-code 一个更快、更节省、更聪明的 DeepSeek Harness 编码插件。它会根据任务选择调研、设计、开发、验证和优化方法：简单任务直接完成，复杂任务按需组织工作。 A faster, more efficient, smarter coding plugin for DeepSeek Harness. It selects research, design, development, verification, and optimization methods to fit the task: straightforward work stays simple, while complex work is coordinated as needed. 在选定的 SWE-bench Pro hard-100 评测中，0.1.2 相比 DSH minimal 平均回答耗时减少约 38%，每题输入 token 减少约 14%，正确率提高 8 个百分点。评测方法与完整结果 On the selected SWE-bench Pro hard-100 tasks, 0.1.2 reduced average response time by about 38% and input tokens per task by about 14% versus DSH minimal, while accuracy increased by 8 percentage points. Methods and full results 0.1.4 更新 · What's New in 0.1.4 适配 Harness 的两种预设机制：0.1.5/0.1.6 沿用目录安装，已验证的 0.1.7 版本通过插件 bundle 声明预设。设置页按宿主能力展示状态；新版不通过插件安装、重命名或重装用户目录副本。 Supports both Harness preset mechanisms: directory installation on 0.1.5/0.1.6 and bundle declarations on the verified 0.1.7 versions. Settings reflect host capabilities; the newer path does not install, rename, or reinstall user-directory copies through this plugin. 七个指定版本的隔离 Web/CLI 冒烟通过，覆盖 0.1.5-rc.3、0.1.6-alpha.1、0.1.6-alpha.2、0.1.7-alpha.1、0.1.7-alpha.2、0.1.7-rc.1、0.1.7-rc.2。验证固定宿主依赖并使用本地确定性模型，不代表原生 Desktop、真实模型或所有升级场景都已通过。兼容矩阵与限制 · 版本记录 Isolated Web/CLI smoke checks passed on seven specified versions: 0.1.5-rc.3, 0.1.6-alpha.1, 0.1.6-alpha.2, 0.1.7-alpha.1, 0.1.7-alpha.2, 0.1.7-rc.1, and 0.1.7-rc.2. Checks pin host dependencies and use a local deterministic model; they do not establish native Desktop, live-model, or complete upgrade compatibility. Matrix and limitations · Changelog 下方性能数据仍属于 0.1.2，不是 0.1.4 的新一轮模型效果评测。 The performance figures below remain results for 0.1.2, not a new model-quality evaluation of 0.1.4. 开始使用 · Get Started 需要 Node.js 22 或更高版本，以及上述已验证的 DeepSeek Harness 版本。其他版本不能仅凭依赖范围视为已验证。三步就能开始： Use Node.js 22 or later with one of the verified DeepSeek Harness versions above. A dependency range alone does not establish that another version has been tested. To get started: 1. 安装插件： 在 dsh-market 搜索 dsh-super-code，或运行下面的命令。 Install the plugin: Search for dsh-super-code in dsh-market, or run: dsh plugin --profile web add dsh-super-code@0.1.4 2. 选中预设： 打开 Harness“设置”→“Agent 预设”，选择 super-code。 Select the preset: In Harness, open “Settings” → “Agent Presets” and select super-code. 3. 开始对话： 新建会话，直接描述你要完成的编码任务。 Start a conversation: Open a new conversation and describe the coding task you want done. 没看到 super-code？先确认插件已启用，再在“设置”→“插件”→“插件配置”→ Super Code 查看状态。0.1.5/0.1.6 的可写用户目录支持手动安装及更换标识符；0.1.7 使用宿主声明式预设，不提供此目录安装流程，应检查插件加载与预设依赖。按宿主排查与预设管理 找不到 super-code？先确认插件已启用，再到“设置” → “插件” → “插件配置”下查看 Super Code。在 0.1.5/0.1.6 上，可写用户目录支持手动安装并使用不同的标识符。在 0.1.7 上，预设通过宿主声明；请检查插件加载和预设依赖，而不是使用目录安装流程。宿主相关故障排查与预设管理 Super Code 配置入口 · Super Code settings 模型、推理等级、权限和工具沿用 Harness 的设置；子 Agent 默认继承父 Agent 的模型选择，不用再配置一套。 Models, reasoning effort, permissions, and tools come from Harness. Child Agents inherit the parent Agent's model choice by default, so there's no second set of settings to manage. 任务开始后，可以在右侧 Agent 执行树查看每个 Agent 的状态与用量。拖动空白处平移，滚轮或按钮缩放；点一个节点，就能在侧栏标签中查看详情。界面说明 Once a task is running, the Agent tree on the right shows each Agent's status and usage. Drag empty space to pan, zoom with the wheel or buttons, and click a node to see its details in a sidebar tab. Interface guide Agent 执行树 · Agent execution tree 效果 · Results 这组成绩来自选定的 SWE-bench Pro hard-100，使用 deepseek-v4.1-flash、high 推理等级、原生 DSH Web RPC 和官方评分器。两组都完成了 100/100 题评分。 These results come from the selected SWE-bench Pro hard-100 tasks, using deepseek-v4.1-flash, high reasoning, native DSH Web RPC, and the official grader. Both runs received scores for all 100 tasks. | 指标 / Metric | DSH minimal | super-code 0.1.2 | 变化 / Change | |---|---:|---:|---:| | 正确率 / Accuracy | 41% | 49% | +8 个百分点 / +8 pp | | 平均模型调用/题 / Model calls per task | 124.85 | 99.78 | -20.1% | | 平均输入 token/题 / Input tokens per task | 11,477,170 | 9,840,383 | -14.3% | | 平均回答耗时 / Response time | 25.69 分钟 / min | 16.01 分钟 / min | -37.7% | 两次运行使用不同的 Harness 提交，不能将全部差异归因于插件。完整指标、回退题目、统计口径和逐题证据见评测文档。 The runs used different Harness commits, so not every difference can be attributed to the plugin. See the evaluation details for all metrics, regressions, calculation methods, and per-task evidence. 使用说明 · Usage guide · 评测详情 · Evaluation details · 版本记录 · Changelog