DeepSeek Harness (dsh): এটি কী এবং কীভাবে চালাবেন

Q: DeepSeek Harness কী?

DeepSeek AI-এর একটি উন্মুক্ত এজেন্ট লেয়ার যা একটি ভাষা মডেলকে পরিকল্পনা করতে, টুল কল করতে এবং ফাইল ও টার্মিনালের সাথে কাজ করতে সক্ষম এজেন্টে পরিণত করে। এটি TypeScript-এ লেখা, MIT লাইসেন্সের অধীনে, এবং ২০২৬ সালের ১৩ আগস্ট চালু হয়েছে।

Q: DeepSeek Harness কি একটি কোডিং এজেন্ট?

এটি একটি তৈরির ভিত্তির কাছাকাছি। স্ট্যান্ডার্ড মোডে এটি একটি সাধারণ কোডিং এজেন্টের মতো আচরণ করে, কিন্তু এটি এর নিচে Claude Code এবং Codex-কে সাব-এজেন্ট হিসেবেও চালাতে পারে।

Q: DeepSeek Harness কি ওপেন সোর্স?

হ্যাঁ, MIT লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশিত। আপনি শুধুমাত্র এটি ব্যবহার করা মডেল টোকেনের জন্য অর্থ প্রদান করেন, আপনার নিজের DeepSeek কী, তৃতীয় পক্ষের প্রদানকারী বা বিনামূল্যে স্থানীয় মডেল ব্যবহার করে।

Q: আমি কীভাবে DeepSeek Harness ইনস্টল করব?

npx @deepseek-ai/dsh web চালান — ইন্টারফেস http://127.0.0.1:3080-এ উঠে আসে। এটির জন্য Node.js ^22.19.0 বা 24.0.0 বা তার নতুন সংস্করণ প্রয়োজন।

Q: DeepSeek Harness কি বিনামূল্যে?

DeepSeek Harness নিজে কোনো খরচ নেই। একমাত্র চলমান ব্যয় হল মডেল টোকেন ব্যবহার, যা আপনি একটি বিনামূল্যে স্থানীয় মডেলে নির্দেশ করে সম্পূর্ণ এড়াতে পারেন।

Q: DeepSeek Harness কি স্থানীয় মডেলের সাথে কাজ করে?

হ্যাঁ, pi-ai অ্যাডাপ্টারের মাধ্যমে, যা Ollama, vLLM, LM Studio, llama.cpp এবং যেকোনো OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ এন্ডপয়েন্টের সাথে সংযুক্ত হয়।

Q: "সবকিছু একটি প্লাগইন" মানে কী?

মডেল, টুল, স্কিল, সেশন, স্যান্ডবক্স, ফাইল সিস্টেম, মেইন লুপ, অর্কেস্ট্রেশন এবং UI — সবই Cordis রানটাইমের উপর নির্মিত প্লাগইন হিসেবে বাস্তবায়িত, তাই যেকোনোটি মূল কোর স্পর্শ না করে অদলবদল বা আনলোড করা যায়।

Q: DeepSeek Harness বনাম Claude Code?

এরা কঠোর অর্থে প্রতিযোগী নয়: DeepSeek Harness নিজেই Claude Code-কে একটি সাব-এজেন্ট হিসেবে চালাতে পারে, যেখানে প্রকৃত Claude Code CLI তার নিজস্ব নেটিভ অনুমোদন ব্যবহার করে এবং DeepSeek Harness এর চারপাশে অর্কেস্ট্রেশন পরিচালনা করে।

DeepSeek Harness হল DeepSeek AI-এর তৈরি একটি উন্মুক্ত এজেন্ট লেয়ার, যা ২০২৬ সালের ১৩ আগস্ট MIT লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশিত হয়েছে। এটি একটি মডেল নয় এবং আরেকটি কোডিং এজেন্টও নয় — এটি হল সেই কাঠামো যা যেকোনো মডেলকে একটি কার্যকরী এজেন্টে পরিণত করে, একটি বিষয় যা অফিশিয়াল প্রোডাক্ট পেজ একটি সহজ সূত্র দিয়ে সরাসরি বলে: Agent = Model + Harness।

আর্কিটেকচার ডায়াগ্রাম: একটি মডেল বক্স যোগ একটি হার্নেস বক্সে স্তুপীকৃত ক্ষমতা সমান একটি কার্যকরী এজেন্ট যার টার্মিনাল এবং ফাইল ট্রি রয়েছে

DSH Field Guide হল একটি স্বাধীন কমিউনিটি রিসোর্স যা DeepSeek Harness সেটআপ করা এবং প্রতিদিন চালানো মানুষদের জন্য নথিভুক্ত করতে তৈরি। এটি DeepSeek-এর সাথে সম্পৃক্ত, অনুমোদিত বা পরিচালিত নয়, এবং DeepSeek ও DeepSeek Harness তাদের স্ব স্ব মালিকের ট্রেডমার্ক হিসেবে বজায় থাকে।

DeepSeek Harness আসলে কী

DeepSeek Harness — কমান্ড নাম dsh — DeepSeek AI দ্বারা তৈরি এবং MIT লাইসেন্সের অধীনে TypeScript-এ লেখা, “Everything is a Plugin” ট্যাগলাইন সহ। GitHub রিপোজিটরি, deepseek-ai/deepseek-harness, ২০২৬ সালের ৩ সেপ্টেম্বরের মধ্যে ২১০,৬১০ স্টার এবং ২৪,৬৩৯ ফর্ক সংগ্রহ করেছিল, এতটা দ্রুত শুরু যা রেকর্ডে সবচেয়ে দ্রুত বর্ধনশীল ওপেন-সোর্স লঞ্চগুলির মধ্যে স্থান পায়।

মডেল হল এজেন্টের আত্মা। হার্নেস এজেন্টকে তার পরিবেশ বুঝতে, টুল ব্যবহার করতে এবং বাস্তব পরিস্থিতিতে কাজ চালিয়ে যেতে সাহায্য করে।— DeepSeek, অফিশিয়াল DeepSeek Harness প্রোডাক্ট পেজ

এই লাইনটি সম্পূর্ণ ডিজাইন উদ্দেশ্য ধারণ করে। DeepSeek Harness একটি ভাষা মডেল নয় — মডেলটি বাইরে থেকে যুক্ত হয়, তৃতীয় পক্ষ বা স্থানীয় মডেলসহ। এটি শুধু আরেকটি কোডিং এজেন্টও নয়: Claude Code এবং Codex এর প্রতিযোগী হওয়ার বদলে এর ভেতরে সাব-এজেন্ট হিসেবে মাউন্ট করা যায়। এবং এটি একটি বেঞ্চমার্ক ফ্রেমওয়ার্কও নয় — EleutherAI-এর lm-evaluation-harness হল মডেল স্কোর করার জন্য ব্যবহৃত একটি আলাদা Python প্রজেক্ট, এবং pip install -r requirements.txt সেটআপ সহ deepseek-ai/DeepSeek-Harness নামের কোনো রিপোজিটরি নেই। প্রকৃত dsh Node.js-এ চলে এবং npx দিয়ে ইনস্টল হয়।

Agent = Model + Harness সূত্র

মডেল প্রশিক্ষণ বাদে সবকিছুই DeepSeek Harness-এ থাকে: টাস্ক পরিকল্পনা, টুল কল, কোড এক্সিকিউশন, কনটেক্সট ম্যানেজমেন্ট, সেশন, পার্মিশন এবং ইন্টারফেস। DeepSeek-এর নিজস্ব নিয়োগ উপকরণ এই লেয়ারকে সরাসরি একটি মডেল কন্ট্রোল লেয়ার হিসেবে বর্ণনা করে — যে অংশ কনটেক্সট পরিচালনা করে, টুল কল করে, ফাইল পড়া-লেখা করে, টার্মিনাল চালায় এবং ফলাফল স্ব-সংশোধন করে।

dsh যা নয়

প্রজেক্টে নতুনদের জন্য তিনটি পার্থক্য ক্রমাগত উঠে আসে:

ভাষা মডেল নয়। DeepSeek Harness একটি অ্যাডাপ্টারের মাধ্যমে মডেলের সাথে সংযুক্ত হয়; মডেলটি DeepSeek-এর নিজস্ব বা সম্পূর্ণ ভিন্ন প্রদানকারীর হতে পারে।
শুধু কোডিং এজেন্ট নয়। প্রকৃত Claude Code এবং Codex CLI এর নিচে সাব-এজেন্ট হিসেবে চলতে পারে।
বেঞ্চমার্ক ফ্রেমওয়ার্ক নয়। lm-evaluation-harness (EleutherAI) হল DeepSeek-এর মডেল গ্রেড করতে ব্যবহৃত একটি Python প্রজেক্ট, DeepSeek পণ্য নয় — দুটো সম্পর্কহীন কোডবেস যেগুলো শুধু নামে একটি শব্দ ভাগ করে।

সবকিছু একটি প্লাগইন

DeepSeek Harness Cordis-এর উপর নির্মিত, একটি প্লাগইন রানটাইম, এবং “Everything is a Plugin” ট্যাগলাইনটি মার্কেটিং চটকদারি নয় — মডেল, টুল, স্কিল, সেশন, স্যান্ডবক্স, ফাইল সিস্টেম, মেইন লুপ নিজেই, অর্কেস্ট্রেশন এবং UI সবই প্লাগইন হিসেবে বাস্তবায়িত। packages/ ডিরেক্টরিতে ২০০-এর বেশি ওয়ার্কস্পেস প্যাকেজ রয়েছে, এবং প্রক্রিয়া পুনরায় চালু না করে একটি প্লাগইন যেকোনো সময় আনমাউন্ট করা যায়।

কেন এটি একটি সাধারণ এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক থেকে আলাদা

একটি সাধারণ এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক হল একটি মেইন লুপ এবং হাতে তৈরি একগুচ্ছ ক্ষমতা; নতুন ক্ষমতা যোগ করতে লুপ সম্পাদনা করা, প্রম্পট অ্যাসেম্বলি পুনর্নির্মাণ করা এবং টুল পুনরায় নিবন্ধন করা লাগে। DeepSeek Harness মেইন লুপটিকেই একটি প্লাগইনে পরিণত করেছে, তাই এটি প্রসারিত করার অর্থ হল মূল কোড প্যাচ করার বদলে বিদ্যমান প্লাগইনের পাশে একটি নতুন প্লাগইন ঝুলিয়ে দেওয়া।

ক্ষমতার সংযোগস্থল

প্রতিটি প্রতিস্থাপনযোগ্য ক্ষমতা তিনটি ভূমিকায় বিভক্ত — সংজ্ঞা, বাস্তবায়ন এবং ভোক্তা। একটি বাস্তবায়ন পরিবর্তন করলে সেই ক্ষমতাটি যেখানে ব্যবহার হয় সেখানে পণ্যের আচরণ পরিবর্তন হয়, কোনো ফর্ক ছাড়াই।

Cordis: রানটাইম কোর

Cordis হল DeepSeek Harness-এর নিচের প্লাগইন রানটাইম, যা নিজেকে “spatiotemporal composability”-র জন্য একটি ফ্রেমওয়ার্ক হিসেবে বর্ণনা করে। এর ডিজাইন প্রিপ্রিন্ট arXiv 2608.25512-এ নথিভুক্ত, “A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability,” যা ২০২৬ সালের ১৩ আগস্ট Yifan Shi, Wei Zhang এবং Tianyi Cui দ্বারা প্রকাশিত ৮৮ পৃষ্ঠার একটি পেপার।

দুটি বৈশিষ্ট্য মডেলটি সংজ্ঞায়িত করে। টেম্পোরাল কম্পোজেবিলিটি মানে একটি কম্পোনেন্ট আনলোড করলে এটি যা করেছে তার প্রতিটি প্রভাব সম্পূর্ণরূপে বাতিল হয়। স্পেশিয়াল কম্পোজেবিলিটি মানে কম্পোনেন্টগুলো তাদের নির্ভরতা ঘোষণা করে এবং প্রতিক্রিয়াশীলভাবে একসাথে তারযুক্ত হয়। DeepSeek বাহ্যিক প্যাকেজ হিসেবে নির্ভর করার বদলে সরাসরি Cordis-কে DeepSeek Harness-এ অন্তর্ভুক্ত করে।

পাশাপাশি ডায়াগ্রাম: একটি সাধারণ ফ্রেমওয়ার্ক যার ক্ষমতাগুলো একটি হার্ডওয়্যার্ড মেইন লুপে ঝালাই করা, বনাম dsh যার বিচ্ছিন্নযোগ্য প্লাগইন কার্ড একটি মেরুদণ্ড থেকে ঝুলছে

Cordis নিজেই DeepSeek Harness-এর আগে থেকে আছে — এটি ডেভেলপার Yifan Shi (Shigma নামে পরিচিত)-এর একটি স্বাধীন ওপেন-সোর্স প্রজেক্ট, এবং এটি ২০১৯ সাল থেকে Koishi চ্যাটবট ফ্রেমওয়ার্কের প্লাগইন কোর হিসেবে কাজ করেছে। “একটি প্লাগইন আনলোড করতে হলে অবশ্যই এটি যা করেছে তা পূর্বাবস্থায় ফেরাতে হবে” নিয়মটি সেই আগের প্রজেক্ট থেকে এসেছে।

অ্যাপেন্ড-অনলি সেশন লগ

প্রতিটি রান একটি অ্যাপেন্ড-অনলি লগে লেখে: সিস্টেম প্রম্পট, রিজনিং ট্রেস, টুল কল এবং তাদের ফলাফল, সাব-এজেন্ট পরিকল্পনা এবং প্রতিটি কনটেক্সট ইনজেকশন। রিজিউম, ফর্ক, সার্চ এবং রিপ্লে সবই একটি আলাদা স্টেট স্টোরের পরিবর্তে সেই লগ পড়ে কাজ করে।

ওয়েব UI এমন পরিসংখ্যান দেখায় যা বেশিরভাগ এজেন্ট রানটাইম সম্পূর্ণ লুকিয়ে রাখে: টোকেন প্রতি সেকেন্ড, ক্যাশ হিট রেট, টার্ন কাউন্ট এবং অতিক্রান্ত রান টাইম। প্রজেক্টটি Hacker News-এ আলোচিত হলে থ্রেডটি ৭৪৭ পয়েন্ট এবং ৩১৪ মন্তব্য সংগ্রহ করে, এবং সেশন লগের স্বচ্ছতা আলোচনায় সবচেয়ে প্রশংসিত বিষয়গুলির একটি ছিল।

চারটি মোড: standard, code, minimal, creator

মোড	এটি আপনাকে কী দেয়	কখন ব্যবহার করবেন
Standard	পূর্ণ টুল সেট, সাধারণ-উদ্দেশ্য এজেন্ট	দৈনন্দিন কাজ
Code	Code Mode SDK-এর মাধ্যমে উন্মুক্ত টুল; মডেল একটি TypeScript প্রোগ্রাম লেখে	জটিল বহু-ধাপের অটোমেশন
Minimal	শুধুমাত্র bash এবং str_replace-স্টাইল এডিটর	ন্যায্য, তুলনামূলক মডেল বেঞ্চমার্কিং
Creator	নিজের প্রিসেট তৈরি করা	কাস্টম প্রোফাইল বা বান্ডেল নির্মাণ

একটি কমান্ডে দ্রুত শুরু

একটি চলমান ইনস্ট্যান্সের দ্রুততম পথ হল একটি লাইন:

npx @deepseek-ai/dsh web

এই কমান্ডটি http://127.0.0.1:3080-এ একটি ওয়েব ইন্টারফেস চালু করে এবং ব্রাউজারে খোলে; হেডলেস মেশিনে ব্রাউজার লঞ্চ এড়াতে --no-open যোগ করুন। এটির Node.js ^22.19.0 বা ≥ 24.0.0 প্রয়োজন, এবং সোর্স থেকে বিল্ড করলে pnpm 11.7.0 লাগবে:

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web
একটি প্রকৃত প্রজেক্টে এজেন্ট নির্দেশ করার আগে SAFETY.md পড়ুন — README এটি প্রয়োজনীয় করে।
প্রম্পট করলে আপনার API কী যোগ করুন; এটি $DSH_HOME/.credentials.yaml-এ সংরক্ষিত হয় এবং ইন্টারফেসে মাস্ক করা দেখানো হয়।

তিন ধাপে প্রথম রান

Settings খুলুন, Models-এ যান এবং একটি API কী পেস্ট করুন — রুটটি তাৎক্ষণিকভাবে সক্রিয় হয়, সার্ভার পুনরায় চালু করার প্রয়োজন নেই। একটি ওয়ার্কিং ফোল্ডার যোগ করুন এবং নির্বাচন করুন; ফোল্ডার নির্বাচন না করা পর্যন্ত টাস্ক ইনপুট নিষ্ক্রিয় থাকে। তারপর একটি টাস্ক পাঠান। ইতিমধ্যে দেওয়া পার্মিশনের বাইরে যেকোনো কিছু চালানোর আগে নিশ্চিতকরণের জন্য আপনার কাছে ফিরে আসবে।

অন্যান্য এন্ট্রি পয়েন্ট

ওয়েব UI-এর বাইরে, DeepSeek Harness একটি TUI (dsh --profile tui), স্ক্রিপ্ট ও CI-এর জন্য হেডলেস মোড (dsh --profile headless "task description"), একটি Python SDK (pip install deepseek-harness-sdk, যা নিজস্ব রানটাইম বান্ডল করে তাই সিস্টেম Node.js ইনস্টল প্রয়োজন নেই — 0.1.2-rc.1-এ Windows x64 বিল্ড এসেছে), এবং সরাসরি অন্য অ্যাপ্লিকেশনে এম্বেড করার জন্য TypeScript SDK শিপ করে।

মডেল, প্রদানকারী এবং খরচ কত

DeepSeek Harness নিজেই MIT লাইসেন্সের অধীনে বিনামূল্যে এবং উন্মুক্ত — একমাত্র পুনরাবৃত্তিমূলক খরচ হল মডেলের টোকেন ব্যবহার। DeepSeek API deepseek-v4-flash, deepseek-v4-pro এবং পরীক্ষামূলক deepseek-v4-flash-vision-exp সরবরাহ করে, সব 1M-টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সহ এবং 384K টোকেন পর্যন্ত আউটপুট। নতুন মূল্য নির্ধারণ ২০২৬ সালের ১৬ আগস্ট 16:00 UTC-তে কার্যকর হয়েছে, পিক এবং অফ-পিক উইন্ডোতে রেট বিভক্ত করে (পিক: সোমবার থেকে শুক্রবার 01:00–04:00 এবং 06:00–10:00 UTC)।

	v4-flash	v4-pro
ইনপুট, ক্যাশ হিট, অফ-পিক	$0.007 / 1M	$0.022 / 1M
ইনপুট, ক্যাশ মিস, অফ-পিক	$0.22 / 1M	$0.66 / 1M
ইনপুট, ক্যাশ মিস, পিক	$0.44 / 1M	$1.32 / 1M
আউটপুট, অফ-পিক	$0.66 / 1M	$1.98 / 1M

সম্পূর্ণ বিস্তারিত DeepSeek API মূল্য পেজে পাওয়া যায়। যে কেউ শূন্য API খরচ চান তাদের জন্য, @deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai অ্যাডাপ্টার DeepSeek Harness-কে তৃতীয় পক্ষ এবং স্থানীয় মডেল ব্যাকএন্ডের সাথে সংযুক্ত করে, যেমন Ollama, vLLM, LM Studio, llama.cpp এবং যেকোনো OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ গেটওয়ে — তাই একটি সম্পূর্ণ স্থানীয় মডেল, বিনামূল্যে চালানো, একই dsh সেটআপের সাথে কাজ করে।

Claude Code এবং Codex সাব-এজেন্ট হিসেবে

কম স্পষ্ট ডিজাইন পছন্দগুলির একটি: DeepSeek Harness তৃতীয় পক্ষের কোডিং এজেন্টগুলিকে প্রতিস্থাপন করার বদলে তাদের কাছে কাজ অর্পণ করতে পারে। @deepseek-ai/dsh-subagent-claude-code প্যাকেজটি অফিশিয়াল Agent SDK-এর মাধ্যমে একটি প্রকৃত Claude Code CLI চাইল্ড প্রক্রিয়া হিসেবে চালু করে, এবং @deepseek-ai/dsh-subagent-codex এর app-server --stdio প্রোটোকলের মাধ্যমে Codex-এর জন্য একই কাজ করে। প্রতিটি সাব-এজেন্ট তার নিজস্ব নেটিভ কনফিগারেশন এবং অনুমোদন বজায় রাখে — DeepSeek Harness সেই টুলগুলো কীভাবে লগ ইন করে তা আটকায় বা ওভাররাইড করে না। 0.1.2-rc.1 থেকে, প্রতিটি সাব-এজেন্ট দ্বারা ব্যবহৃত মডেল প্যারেন্ট সেশন থেকে আলাদাভাবে কনফিগার করা যায়।

প্রকাশের সময়রেখা এবং বর্তমান স্ট্যাটাস

DeepSeek Harness ক্ষমতা প্রথমে ২০২৬ সালের ৩১ জুলাই অফিশিয়াল DeepSeek V4 রিলিজের মধ্যে চুপচাপ শিপ হয়েছিল, কোনো স্বতন্ত্র পণ্য বা পাবলিক সোর্স ছাড়া। প্রকৃত লঞ্চ হয়েছিল ২০২৬ সালের ১৩ আগস্ট: UTC 11:56-এ পাবলিক রিপোজিটরি লাইভ হয়, @deepseek_ai পোস্ট করে যে “DeepSeek Harness v0.1 is now available in Developer Preview,” DeepSeek-V4-Pro-0813 সাধারণ প্রাপ্যতায় পৌঁছায়, এবং Cordis প্রিপ্রিন্ট একই দিন arXiv-এ প্রকাশিত হয়। ২০২৬ সালের ১৪ আগস্ট জানার মতো আরেকটি তারিখ: এটি পাবলিক রিপোজিটরি ইতিহাসে দৃশ্যমান প্রাচীনতম কমিট, যে কারণে কিছু লেখা এটিকে কোড খোলার দিন হিসেবে বর্ণনা করে — তবে রিপোজিটরিটি নিজেই ১৩ তারিখে তৈরি হয়েছিল।

পাঁচটি মাইলস্টোন সহ রিলিজ টাইমলাইন: ৩১ জুলাই V4, ১৩ আগস্ট v0.1, ১৪ আগস্ট প্রথম পাবলিক কমিট, ২১ আগস্ট v0.1.1 এবং ৩ সেপ্টেম্বর v0.1.2

তারপর থেকে প্রজেক্টটি প্রায় প্রতিদিন নতুন বিল্ড শিপ করেছে: ভার্সন 0.1.1 এসেছে ২১ আগস্ট DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-এর সাথে, এবং 0.1.2-rc.1 অনুসরণ করেছে ৩ সেপ্টেম্বর। README বড় হরফে সতর্ক করে যে সামঞ্জস্য-ভঙ্গকারী পরিবর্তন হবে, এবং রিপোজিটরিতে ইস্যু ও পুল রিকোয়েস্ট উভয়ই নিষ্ক্রিয় — মতামত GitHub Discussions বা Discord-এর মাধ্যমে যায়।

পরবর্তী কোথায় যাবেন

DeepSeek Harness-এর প্রতিটি অংশের এই গাইডে নিজস্ব পেজ রয়েছে, এবং সেগুলো যেকোনো ক্রমে পড়ার জন্য লেখা।

শুধু চালু করতে চাইলে DeepSeek Harness ইনস্টল করা দিয়ে শুরু করুন, এবং Windows ব্যবহারকারী হলে প্রথমে Windows-এ DeepSeek Harness পড়ুন — প্রায় সব পরিচিত ইনস্টল ব্যর্থতা Windows-এর। কিছু ভাঙলে, এরর গাইড মানুষ যে সঠিক বাক্য সার্চ করে সেই অনুযায়ী ব্যর্থতাগুলো কভার করে।

আপনি কী চালাচ্ছেন তা বুঝতে, GitHub রিপোজিটরি ওয়াকথ্রু মনোরেপোর ভেতরে আসলে কী আছে তা ব্যাখ্যা করে, এবং Cordis এর নিচের প্লাগইন কার্নেল কভার করে। সেখান থেকে, প্লাগইন গাইড দেখায় কীভাবে ক্ষমতা যোগ করা, প্রতিস্থাপন এবং শিপ করা হয়, এবং সাব-এজেন্ট কভার করে সেই অংশটি যা প্রায় কেউ লেখে না — dsh Claude Code এবং Codex চাইল্ড প্রক্রিয়া হিসেবে চালায়।

মেকানিক্সের বদলে সিদ্ধান্তের জন্য: মূল্য নির্ধারণ ও টোকেন অর্থনীতি কাজ করে ২০২৬ আগস্টের API মূল্য পরিবর্তন “Claude Code-এর চেয়ে সস্তা” যুক্তিতে কী করেছে, DeepSeek Harness বনাম Claude Code উভয় দিক থেকে সৎভাবে তুলনা করে, এবং স্থানীয় মডেল চালানো Ollama, vLLM, LM Studio এবং llama.cpp কভার করে যারা কোথাও কোড পাঠাতে চান না তাদের জন্য। আগ্রহী হলে কারা এটি তৈরি করে, টিম পেজ DeepSeek-এর পেছনের দলের সম্পর্কে সর্বজনীনভাবে পরিচিত তথ্য সংকলন করে।

FAQ

DeepSeek Harness কী?

DeepSeek Harness কি একটি কোডিং এজেন্ট?

DeepSeek Harness কি ওপেন সোর্স?

আমি কীভাবে DeepSeek Harness ইনস্টল করব?

npx @deepseek-ai/dsh web চালান — ইন্টারফেস http://127.0.0.1:3080-এ উঠে আসে। এটির জন্য Node.js ^22.19.0 বা 24.0.0 বা তার নতুন সংস্করণ প্রয়োজন।

DeepSeek Harness কি বিনামূল্যে?

DeepSeek Harness কি স্থানীয় মডেলের সাথে কাজ করে?

"সবকিছু একটি প্লাগইন" মানে কী?

DeepSeek Harness বনাম Claude Code?