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需源码安装
扒出大厂内部真实开发 skill，直接抄用
暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：仓库缺少 package.json，无法用 dsh 插件安装命令安装。 · 最近上游提交 2026/8/15 · 已提供中文文档
deepseek harness 刚出来，我看了他们两个月从0到1 12293次提交做出来了这个项目，我更好奇的是他们作为可能世界上最懂ai的员工，他们是如何用ai做开发，因此我从他们真实提交中扒出来了他们内部员工使用的skill，这个仓库能帮助你用deepseek 员工真实开发skill进行开发
综合分
33.9
GitHub 分
33.9
用户评分
—
★ Stars
7
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 CheungkiCheung/deepseek-harness-playbook仓库缺少 package.json，无法用 dsh 插件安装命令安装，改用 GitHub 源安装
数据截至 2026/9/15（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）
安装兼容性检查需源码安装
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deepseek-harness-playbook（未发布到 npm，仅可源码安装）
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明
仓库缺少 package.json，无法用 dsh 插件安装命令安装
验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/18 07:09:26
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README
DeepSeek Harness Playbook 从 DeepSeek Harness 的源码与开发现场，复原「两个月从 0 到 1」的可复制方法论。 这些不是杜撰的「最佳实践」。 skills/ 里的清单，是从 DeepSeek Harness 仓库 .agents/skills/ 里复原的——正是 DeepSeek 开发团队构建 Harness 时真实使用的那套 skill（代码评审、文案标准、思维链泄漏修剪等）。它们随仓库开源，不是博客空谈，你都能点进原文、直接抄。 DeepSeek Harness（dsh）两个月从 0 到 1，不是因为代码写得快，而是因为它有一套可复制的工程方法。这个仓库不是翻译它的 README，而是从它 约 8600 个文件、2124 条 Agent Note、11 个开发 skill、4 篇 postmortem 里，把这条方法论复原出来，并提炼成你能直接抄的清单。 核心：四层闭环 | 层 | 动作 | 一句话 | 证据来源 | |---|---|---|---| | 01 底座 | 选型 | 不发明插件内核，认领成熟抽象（vendor Cordis） | vendor/ + docs/rescope.md | | 02 决策 | 记录 | 每个非平凡变更写 Agent Note，强制写 Alternatives | .agents/notes/ | | 03 执行 | 固化 | 把工程动作外化成 skill，警惕思维链泄漏 | .agents/skills/ | | 04 复盘 | 归因 | bug 写「为什么防线没拦住」，Guardrails 改流程 | docs/postmortem/ | 目录 playbook/ 方法论四层的复原叙事（含原文引用 + 解读标注） skills/ 提炼出的 5 个可复用检查清单 LICENSE MIT 证据边界（请先读） 这个仓库严格区分两类内容： - 原文引用：直接引用 DeepSeek Harness 仓库的 docs/、.agents/、vendor/ 内容，标注出处。 - 复原者解读：对原文做的工程综合、翻译、推断，统一标注「解读」，不是 DeepSeek 官方结论。 如果你要引用，请同样区分这两者——把复原者的推断当官方结论，正是这个 playbook 想教的反面教材。 快速开始 - 想理解方法论：从 playbook/01-底座-vendor-cordis.md 开始。 - 想直接拿工具：看 skills/ 里的 5 个检查清单。 - 想验证细节：每个文件末尾都标了 DeepSeek Harness 仓库里的原始路径。 License 与来源 - 本仓库：MIT License（见 LICENSE）。 - 所有复原内容源自 deepseek-ai/deepseek-harness（MIT，Copyright © 2026 DeepSeek）。
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