5 分钟快速上手 DSH
从零开始，不需要任何编程基础。跟着这三步，让 DeepSeek Harness 在你的电脑上跑起来。
第一步：安装 Node.js
DSH 运行在 Node.js 上。去 nodejs.org 下载 LTS 版本（左侧那个），双击安装，一路"下一步"。
安装完成后，打开终端（Mac 的"终端.app"或 Windows 的"命令提示符"），输入 node --version，如果看到 v18.x.x 或更高的版本号，就说明装好了。
第二步：启动 DSH（只需要一行命令）
在终端里输入以下命令，回车：
第一次运行会自动下载 DSH，然后启动 Web UI。终端会打印一行地址：
用浏览器打开这个地址，你就能看到 DSH 的界面了。
第三步：配置模型 API Key
在 DSH 界面中，点击右上角的 设置 → 模型：
- 已经有 TokenDance Key？ 在 DeepSeek 卡片里输入你的 API Key，保存
- 还没有 Key？ 去 tokendance.space 注册，获取 API Key
- 保存后，回到首页，新建一个会话，选择模型
deepseek-v4-flash，开始聊天
你现在已经可以跟 DSH 对话了。试试让它"总结一下这个项目"或"帮我写一个 Python 脚本"。
新手常见问题
- 端口被占用？ 用
npx @deepseek-ai/dsh web --port 3081指定其他端口 - 想用其他模型？ 在设置 → 模型 → 添加自定义 Provider，填上你的 API 地址和 Key
- DSH 是什么？ 一个开源 AI Agent 框架，可以让 AI 读写文件、跑命令、自主完成任务
- 免费吗？ DSH 本身是开源的（MIT 协议），你只需要支付模型 API 的费用
DeepSeek Harness 是什么？
一句话：一个让 AI 帮你干活的开源框架。你告诉它目标，它自己想办法完成。
它解决了什么问题？
传统的 AI 对话工具只能"聊天"——你问一句，它答一句。DSH 不一样，它给你一个虚拟工作台：
- 读写你的文件 — 读取项目代码、修改配置文件、创建新文档
- 在终端里跑命令 — 执行 Python 脚本、安装依赖、运行测试
- 搜索互联网 — 查找最新信息、调研竞品、获取实时数据
- 委派子代理 — 把一个复杂任务拆成多个子任务，并行处理
- 记住你的偏好 — 通过持久化技能，跨会话保持一致的行为
代码审查、自动写测试、数据分析、文档生成、项目管理、定时任务……任何你不想亲自做的重复性工作。
为什么选择 DSH？
MIT 协议，代码全公开，可自由修改和分发
想用哪个模型用哪个，不受厂商锁定
7000+ 社区插件，功能无限扩展
数据在你自己电脑上，不经过第三方服务器
生态全景
五大实战案例 保姆级教学
从简单到复杂，每个案例都配有完整操作步骤，跟着做就能学会。
案例一：自动代码审查
把你的项目目录设为工作区，然后对 DSH 说："审查这个项目的代码，找出潜在 bug 和安全隐患"。DSH 会读取所有文件，逐行分析，输出报告。
1. 点击"选择工作区"选中项目目录 → 2. 新建会话 → 3. 输入上面那句话 → 4. 等待 DSH 分析完成
案例二：AI 辅助写作
让 DSH 帮你写一篇完整的博客文章："帮我写一篇关于 AI Agent 的科普文章，包含 3 个实际案例，2000 字左右，输出到 blog.md"。DSH 会搜索资料、撰写内容、保存文件。
先让 DSH 列大纲，确认后再写全文，质量更高。
案例三：数据分析报告
丢一个 CSV 文件给 DSH："分析这个销售数据，找出增长趋势、异常值和改进建议，生成一个 HTML 报告"。DSH 会写 Python 代码、跑分析、生成可视化报告。
案例四：定时任务助手
让 DSH 帮你设置一个定时任务："每天早上 9 点，检查我的 GitHub 仓库的 Issue，汇总未回复的问题，发到本地文件"。DSH 会创建脚本并设置定时器。
案例五：多 Agent 协作研究
让 DSH 启动多个子代理同时工作："我要研究 AI 在医疗领域的应用，分三个方向同时调研：诊断、药物发现、患者管理，每个方向出一份报告，最后合并成一份完整综述"。DSH 会自动委派子代理并行工作。
三个子代理同时搜索和分析，比一个人工调研快 3 倍。
把 DSH 装到你的手机上
让 AI 在你的口袋里也能工作，随时随地。
方案一：Termux（Android）
Android 手机可以通过 Termux 运行完整的 DSH。
Termux 的 F-Droid 版本比 Google Play 版本更新更及时，建议从 F-Droid 安装。
方案二：远程访问（手机 + 电脑）
电脑上跑 DSH，手机上通过浏览器访问——最常见也最实用的方案。
电脑启动 DSH 后，在手机浏览器输入 http://电脑IP:3080
使用 Tailscale 或 Cloudflare Tunnel 安全暴露到外网
方案三：轻量 API 客户端（推荐）
手机上装一个 API 客户端（如 Terminal AI 或 ChatBox），配置你的 API Key，就能在手机上直接调用模型，不需要跑 DSH 服务端。
- 体积小，省电，不需要后台进程
- 支持所有 OpenAI 兼容的 API
- 适合碎片化时间使用：通勤、排队时快速提问
Token 越来越贵，怎么省钱？
用最少的 Token 获取最大的智能，这是每个 DSH 用户的必修课。
策略一：选对模型，立省 90%
不同模型的价格差异巨大，从 $0.50/M 到 $150/M 不等。核心原则：
DeepSeek V4 Flash
$0.50/M
平均省 96%
Qwen3.8 Max
$4.00/M
不如 Flash 时用
Kimi K3 / V4 Pro
$5.00/M
只在必要时用
80% 的任务用 DeepSeek V4 Flash（$0.50/M），15% 用 Qwen3.8 Max（$4.00/M），5% 用 Kimi K3（$5.00/M）。综合成本比全部用 GPT-4o 低 95%。
策略二：利用峰谷定价
DeepSeek 采用峰谷定价——闲时（非高峰时段）价格减半：
- 闲时（非高峰）：DeepSeek V4 Flash 仅 $0.25/M
- 批量任务安排在闲时执行，成本直接减半
- DSH 的 headless 模式支持脚本化批量提交，适合定时跑任务
策略三：减少上下文长度
Token 费用 = 输入 Token + 输出 Token。输入 Token 通常占大头，因为包含历史对话和上下文。
- 定期清理会话历史 — 长会话会积累大量 Token
- 使用精确指令 — 避免在 prompt 中包含无关信息
- 利用 DSH 的上下文压缩 — 使用
dsh-context或dsh-auto-compact插件自动压缩 - 分而治之 — 大任务拆成小任务，每个子任务用独立的短会话
策略四：善用免费额度
免费使用 Llama 3.3 70B，速度极快。适合简单任务和批量处理。
新注册通常赠送体验额度，可用于测试各模型效果。
模型接入方式全解析
DSH 支持 6 种模型接入方式，覆盖所有主流场景。
DeepSeek 原生
最简配置，安装后直接使用。DSH 原生支持 DeepSeek 协议，填入 API Key 即可。
内置 Provider 目录
Anthropic、OpenAI、Azure、Bedrock、Vertex、Codex 等一键配置。
自定义 Provider
任意 OpenAI 兼容 API 端点：Grok、Together AI、Groq、vLLM、Ollama 等。
多模态配置
视觉模型需声明 input 模态，支持 text + image 输入。
聚合网关（TokenDance）
一个 Key 接入数十个模型，统一计费。当前你使用的方案。
本地模型
通过 Ollama / vLLM 本地部署开源模型，暴露 OpenAI 兼容接口。
模型费用排名
23 款主流模型按每百万 Token 价格排序，从最便宜到最贵。
| # | 模型 | 提供商 | 输入 $/1M | 输出 $/1M | 特点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Llama 3.3 70B | Groq | $0.59 | $0.79 | 极速免费额度 |
| 2 | DeepSeek V4 Flash | DeepSeek | $0.50 | $0.50 | 官方推荐闲时半价 |
| 3 | Qwen3-30B-A3B | Alibaba | $0.50 | $0.50 | 3B 激活 |
| 4 | Step 3.5 Flash | StepFun | $0.50 | $0.50 | MoE 110B |
| 5 | GLM 4.5 Air | Z.ai | $0.50 | $0.50 | 混合推理 |
| 6 | Ling 3.0 Flash | Ling | $0.50 | $0.50 | Agent 适配 |
| 7 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | $1.00 | $1.00 | 稀疏注意力 |
| 8 | Qwen3.5 Flash | Alibaba | $1.00 | $1.00 | 1M 上下文 |
| 9 | Step 3.7 Flash | StepFun | $1.00 | $1.00 | 多模态 |
| 10 | Seed 2.0 Lite | ByteDance | $1.50 | $1.50 | 256K 上下文 |
| 11 | Qwen3.5 Plus | Alibaba | $2.00 | $2.00 | 推荐 |
| 12 | GLM 5 | Z.ai | $2.50 | $2.50 | Agent 旗舰 |
| 13 | Kimi K2.5 | Moonshot AI | $2.50 | $2.50 | 多模态 |
| 14 | MiniMax M2.5 | MiniMax | $2.50 | $2.50 | 办公自动化 |
| 15 | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | $4.00 | $4.00 | Agent 旗舰 |
| 16 | Qwen3.8 Max | Alibaba | $4.00 | $4.00 | 2.4T MoE |
| 17 | Kimi K3 | Moonshot AI | $5.00 | $5.00 | 2.8T 参数 |
| 18 | Seed 2.1 Pro | ByteDance | $5.00 | $5.00 | Coding Agent |
| 19 | GLM 5.2 | Z.ai | $6.00 | $6.00 | 1M 上下文 |
| 20 | MiniMax M3 | MiniMax | $8.00 | $8.00 | 多模态 1M |
| 21 | Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | $15.00 | $75.00 | Agent |
| 22 | GPT-4o | OpenAI | $10.00 | $30.00 | 通用旗舰 |
| 23 | Claude Opus 4.6 | Anthropic | $30.00 | $150.00 | 顶级推理 |
场景推荐与选型
不同任务用不同模型，各取所长，成本最优。
极致性价比
日常对话、简单任务、批量处理
- DeepSeek V4 Flash — $0.50/M
- Qwen3-30B-A3B — 3B 激活极速
- Ling 3.0 Flash — Agent 友好
Agent 任务首选
多步推理、工具调用、代码生成
- DeepSeek V4 Flash — 官方推荐
- Qwen3.8 Max — 2.4T MoE 旗舰
- GLM 5.2 — 1M 上下文
极速响应
实时交互、流式输出、高并发
- DeepSeek V4 Flash — 低延迟流式
- Qwen3.5 Flash — 1M 上下文高速
- Step 3.5 Flash — MoE 110B
深度推理
数学、逻辑、复杂分析
- DeepSeek V4 Pro — 1M 上下文
- Kimi K3 — 2.8T 参数
- Qwen3.8 Max — 顶尖推理
多模态
图片理解、视觉分析、OCR
- Step 3.7 Flash — 原生多模态
- Kimi K2.5 — 视觉编程
- MiniMax M3 — 1M 上下文
混合策略
多模型组合，各取所长
- 日常 → V4 Flash / Qwen3.5 Flash
- 编码 → Qwen3.8 Max / Seed 2.1 Pro
- 深度研究 → Kimi K3 / V4 Pro
DSH 架构原理
理解 DSH 的设计哲学：一切皆插件。
插件化架构
DSH 的核心由 100+ 个插件 组成，每个插件只干一件事。模型接入、文件操作、命令执行、Web UI 都是插件。
- dsh-llm-pi-ai — 模型 Provider 接口
- dsh-tool-bash — 终端命令执行
- dsh-tool-fs — 文件系统操作
- dsh-agent-loop — Agent 循环引擎
你可以在 ~/.dsh/settings.yaml 中配置所有插件的行为。
配置层次
配置由三层叠加：Bundle 默认 → Profile 配置 → 用户配置（~/.dsh/settings.yaml）。用户配置优先级最高。
凭据管理
API Key 以只写方式存储在 $DSH_HOME/.credentials.yaml，Web UI 不回显。支持通过环境变量引用（推荐）。
DSH 插件生态分析
基于 GitHub 社区数据，7,400+ 插件仓库的全面分析。
生态总览
热门插件 Top 10
| # | 插件 | ⭐ Stars | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | Open Design | 88,813 | AI 设计引擎：原型、落地页、图片视频 |
| 2 | DSH Desktop | 13,483 | 现代化桌面端 |
| 3 | dsh-web-ui | 4,540 | Web UI 任务面板/皮肤中心 |
| 4 | dsh-TUI | 1,959 | 全屏终端 UI |
| 5 | DSH-better-sidebar | 1,475 | 侧边栏工作台 |
| 6 | awesome-dsh-plugins | 1,209 | 插件雷达：7600+ 候选实测 |
| 7 | dsh-vision-router | 750 | 纯文本模型视觉增强 |
| 8 | dsh-agent-teams | 542 | 多智能体团队协作 |
| 9 | DSH Desktop (Tauri) | 525 | 5MB 桌面安装包 |
| 10 | dsh-at-file | 372 | @file 提及 |