DeepSeek Harness (dsh): یہ کیا ہے اور اسے کیسے چلائیں

DeepSeek Harness ایک اوپن ایجنٹ لیئر ہے جسے DeepSeek AI نے بنایا ہے اور 13 August، 2026 کو MIT لائسنس کے تحت جاری کیا گیا۔ یہ کوئی ماڈل نہیں ہے اور نہ ہی کوئی اور کوڈنگ ایجنٹ — یہ وہ ڈھانچہ ہے جو کسی بھی ماڈل کو ایک فعال ایجنٹ میں بدل دیتا ہے۔ آفیشل پروڈکٹ پیج اسے ایک سادہ فارمولے سے بیان کرتا ہے: Agent = Model + Harness۔

DSH Field Guide ایک آزاد کمیونٹی وسیلہ ہے جو DeepSeek Harness کو ان لوگوں کے لیے دستاویزی شکل میں پیش کرنے کے لیے بنایا گیا ہے جو اسے ترتیب دیتے اور روزانہ استعمال کرتے ہیں۔ یہ DeepSeek سے وابستہ نہیں ہے، نہ اس کی طرف سے تصدیق شدہ ہے اور نہ اس کی طرف سے چلایا جاتا ہے۔ DeepSeek اور DeepSeek Harness اپنے متعلقہ مالک کے ٹریڈ مارک ہیں۔

DeepSeek Harness دراصل کیا ہے

DeepSeek Harness — کمانڈ نام dsh — کو DeepSeek AI نے تیار کیا ہے اور یہ MIT لائسنس کے تحت TypeScript میں لکھا گیا ہے، جس کا ٹیگ لائن ہے “Everything is a Plugin۔” گٹ ہب ریپوزیٹری deepseek-ai/deepseek-harness نے 3 September، 2026 تک 210,610 اسٹارز اور 24,639 فورکس جمع کر لیے تھے — یہ رفتار اتنی تیز تھی کہ یہ ریکارڈ پر سب سے تیزی سے بڑھنے والے اوپن سورس لانچز میں شمار ہوتا ہے۔

ماڈل ایجنٹ کی روح ہے۔ Harness ایجنٹ کو اپنے ماحول کو سمجھنے، ٹولز استعمال کرنے اور حقیقی حالات میں کام جاری رکھنے کے قابل بناتا ہے۔— DeepSeek، آفیشل DeepSeek Harness پروڈکٹ پیج

یہ جملہ پورے ڈیزائن کے مقصد کو بیان کرتا ہے۔ DeepSeek Harness کوئی لینگویج ماڈل نہیں ہے — ماڈل باہر سے جوڑا جاتا ہے، جس میں کوئی تھرڈ پارٹی یا لوکل ماڈل بھی شامل ہو سکتا ہے۔ یہ محض کوئی اور کوڈنگ ایجنٹ بھی نہیں ہے: Claude Code اور Codex اس کے اندر سب ایجنٹ کے طور پر نصب کیے جا سکتے ہیں، یہ اس کے حریف نہیں۔ اور یہ کوئی بینچ مارک فریم ورک بھی نہیں ہے — EleutherAI کا lm-evaluation-harness ایک الگ Python پروجیکٹ ہے جو ماڈلز کو اسکور کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے، اور pip install -r requirements.txt سیٹ اپ والی deepseek-ai/DeepSeek-Harness نام کی کوئی ریپوزیٹری موجود نہیں۔ اصل dsh Node.js پر چلتا ہے اور npx کے ذریعے انسٹال ہوتا ہے۔

فارمولا: ایجنٹ = ماڈل + Harness

ماڈل کی تربیت کے علاوہ باقی سب کچھ DeepSeek Harness میں موجود ہے: کاموں کی منصوبہ بندی، ٹول کالز، کوڈ کا اجرا، سیاق و سباق کا انتظام، سیشنز، اجازتیں، اور انٹرفیس۔ DeepSeek کے اپنے بھرتی مواد میں اس پرت کو سیدھے الفاظ میں ماڈل کنٹرول لیئر کہا گیا ہے — وہ حصہ جو سیاق و سباق سنبھالتا ہے، ٹولز کو کال کرتا ہے، فائلیں پڑھتا اور لکھتا ہے، ٹرمینل چلاتا ہے، اور نتیجے کو خود درست کرتا ہے۔

dsh کیا نہیں ہے

جو لوگ اس پروجیکٹ میں نئے ہیں، ان کے لیے تین فرق بار بار سامنے آتے ہیں:

• یہ کوئی لینگویج ماڈل نہیں ہے۔ DeepSeek Harness کسی ادیپٹر کے ذریعے ماڈل سے جڑتا ہے؛ ماڈل DeepSeek کا اپنا ہو سکتا ہے یا کسی بالکل مختلف فراہم کنندہ کا۔
• یہ محض ایک کوڈنگ ایجنٹ نہیں ہے۔ اصل Claude Code اور Codex CLIs اس کے نیچے سب-ایجنٹس کے طور پر چل سکتے ہیں۔
• یہ کوئی بینچ مارک فریم ورک نہیں ہے۔ lm-evaluation-harness (EleutherAI) ایک Python پروجیکٹ ہے جو DeepSeek کے ماڈلز کو پرکھنے کے لیے استعمال ہوتا ہے، نہ کہ DeepSeek کی کوئی پروڈکٹ — یہ دونوں الگ الگ کوڈ بیسز ہیں جو صرف اپنے ناموں میں ایک لفظ مشترک رکھتے ہیں۔

Everything ایک پلگ ان ہے

DeepSeek Harness کی بنیاد Cordis پر ہے، جو ایک پلگ ان رن ٹائم ہے، اور “Everything is a Plugin” کا نعرہ محض تشہیری جملہ نہیں — ماڈلز، ٹولز، اسکلز، سیشنز، سینڈباکسز، فائل سسٹمز، مین لوپ، آرکیسٹریشن، اور UI سب پلگ انز کے طور پر نافذ ہیں۔ packages/ ڈائریکٹری میں 200 سے زیادہ ورک اسپیس پیکجز موجود ہیں، اور کوئی بھی پلگ ان پراسیس کو دوبارہ شروع کیے بغیر فوری طور پر ہٹایا جا سکتا ہے۔

یہ عام ایجنٹ فریم ورک سے کیوں مختلف ہے

ایک عام ایجنٹ فریم ورک ایک مین لوپ اور ہاتھ سے جوڑی گئی صلاحیتوں کا ڈھیر ہوتا ہے؛ کوئی نئی صلاحیت شامل کرنے کے لیے لوپ میں ترمیم، پرامپٹ اسمبلی کو از سر نو تعمیر، اور ٹولز کی دوبارہ رجسٹریشن کرنی پڑتی ہے۔ DeepSeek Harness نے مین لوپ کو خود ایک پلگ ان بنا دیا ہے، اس لیے توسیع کرنے کا مطلب ہے موجودہ پلگ انز کے ساتھ ایک نیا پلگ ان لگانا، نہ کہ بنیادی کوڈ میں ردوبدل کرنا۔

صلاحیت کے جوڑ

ہر قابلِ تبادلہ صلاحیت تین کرداروں میں تقسیم ہے — تعریف، نفاذ، اور استعمال کنندہ۔ ایک نفاذ کو بدلنے سے اس صلاحیت کا برتاؤ ہر اس جگہ تبدیل ہو جاتا ہے جہاں وہ استعمال ہوتی ہے، بغیر کسی فورک کے۔

Cordis: رن ٹائم کا مرکز

Cordis وہ پلگ ان رن ٹائم ہے جو DeepSeek Harness کے نیچے کام کرتا ہے، اور خود کو “spatiotemporal composability” کے فریم ورک کے طور پر بیان کرتا ہے۔ اس کا ڈیزائن پری پرنٹ arXiv 2608.25512 میں دستاویز ہے: “A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability”، ایک 88 صفحات پر مشتمل مقالہ جو August 13, 2026 کو Yifan Shi، Wei Zhang، اور Tianyi Cui نے شائع کیا۔

اس ماڈل کی تعریف دو خصوصیات سے ہوتی ہے۔ Temporal composability کا مطلب ہے کہ کسی کمپوننٹ کو ہٹانے سے اس کے تمام اثرات مکمل طور پر واپس ہو جاتے ہیں۔ Spatial composability کا مطلب ہے کہ کمپوننٹس اپنے انحصارات ظاہر کرتے ہیں اور رد عمل کی بنیاد پر آپس میں جڑتے ہیں۔ DeepSeek نے Cordis کو بیرونی پیکج کے طور پر استعمال کرنے کی بجائے براہِ راست DeepSeek Harness میں شامل کیا ہے۔

Cordis خود DeepSeek Harness سے پہلے کا ہے — یہ ڈویلپر Yifan Shi (جنہیں Shigma کے نام سے جانا جاتا ہے) کا ایک آزاد اوپن سورس پروجیکٹ ہے، اور 2019 سے Koishi چیٹ بوٹ فریم ورک کا پلگ ان کور رہا ہے۔ “کسی پلگ ان کو ہٹانے سے اس کے تمام اثرات ختم ہونے چاہئیں” کا اصول اسی پہلے پروجیکٹ سے نکلا تھا۔

صرف-اضافی سیشن لاگ

ہر رن ایک صرف-اضافی لاگ میں لکھتا ہے: سسٹم پرامپٹس، ریزننگ ٹریسز، ٹول کالز اور ان کے نتائج، سب-ایجنٹ پلاننگ، اور ہر کانٹیکسٹ انجیکشن۔ ریزیوم، فورک، سرچ، اور ری پلے سبھی اسی لاگ کو پڑھ کر کام کرتے ہیں، نہ کہ کسی الگ اسٹیٹ اسٹور سے۔

ویب UI وہ اعداد و شمار سامنے لاتا ہے جو زیادہ تر ایجنٹ رن ٹائمز بالکل چھپا لیتے ہیں: ٹوکن فی سیکنڈ، کیشے ہٹ ریٹ، ٹرن کاؤنٹ، اور گزرا ہوا رن ٹائم۔ جب اس پروجیکٹ پر Hacker News پر بحث ہوئی تو اس تھریڈ نے 747 پوائنٹس اور 314 تبصرے اکٹھے کیے، اور اس سیشن لاگ کی شفافیت بحث میں سب سے زیادہ سراہی جانے والی تفصیلات میں سے ایک تھی۔

چار موڈز: اسٹینڈرڈ، کوڈ، مینیمل، کریئٹر

ایک کمانڈ میں فوری آغاز

چلتی ہوئی انسٹینس تک سب سے تیز راستہ ایک لائن ہے:

npx @deepseek-ai/dsh web

یہ کمانڈ http://127.0.0.1:3080 پر ایک ویب انٹرفیس شروع کرتی ہے اور اسے براؤزر میں کھولتی ہے؛ ہیڈ لیس مشین پر براؤزر لانچ چھوڑنے کے لیے --no-open شامل کریں۔ اسے Node.js ^22.19.0 یا ≥ 24.0.0 چاہیے، اور اگر سورس سے بناتے ہیں تو pnpm 11.7.0 بھی:

1. git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
2. cd deepseek-harness
3. pnpm install
4. pnpm run build
5. pnpm dsh web
6. ایجنٹ کو کسی حقیقی پروجیکٹ کی طرف لگانے سے پہلے SAFETY.md پڑھیں — README اس کا تقاضا کرتا ہے۔
7. پوچھے جانے پر اپنی API کلید شامل کریں؛ یہ $DSH_HOME/.credentials.yaml میں محفوظ ہوتی ہے اور انٹرفیس میں ماسک کی گئی دکھائی دیتی ہے۔

تین مراحل میں پہلی بار چلائیں

Settings کھولیں، Models میں جائیں، اور ایک API کلید پیسٹ کریں — یہ راستہ فوری طور پر فعال ہو جاتا ہے، سرور کو دوبارہ شروع کرنے کی ضرورت نہیں۔ ایک ورکنگ فولڈر شامل کریں اور اسے منتخب کریں؛ فولڈر منتخب ہونے تک ٹاسک Input غیر فعال رہتا ہے۔ پھر ایک کام بھیجیں۔ جو بھی اجازتیں پہلے سے دی گئی ہیں ان سے ہٹ کر کوئی بھی کام کرنے سے پہلے آپ سے تصدیق لی جائے گی۔

دیگر طریقے

ویب UI کے علاوہ، DeepSeek Harness ایک TUI (dsh --profile tui)، اسکرپٹس اور CI کے لیے ہیڈلیس موڈ (dsh --profile headless "task description")، ایک Python SDK (pip install deepseek-harness-sdk، جو اپنا رن ٹائم خود بنڈل کرتا ہے تاکہ سسٹم پر Node.js انسٹال ہونا ضروری نہ ہو — Windows x64 بلڈ 0.1.2-rc.1 میں شامل ہوا)، اور ایک TypeScript SDK بھی فراہم کرتا ہے تاکہ اسے کسی دوسری ایپلیکیشن میں براہ راست ضم کیا جا سکے۔

ماڈلز، فراہم کنندگان اور اخراجات

DeepSeek Harness خود MIT لائسنس کے تحت مفت اور اوپن سورس ہے — واحد متکرر لاگت ماڈل کے ٹوکن استعمال کی ہے۔ DeepSeek API درج ذیل ماڈلز فراہم کرتا ہے: deepseek-v4-flash، deepseek-v4-pro، اور تجرباتی deepseek-v4-flash-vision-exp، سبھی میں 1M ٹوکن کی کانٹیکسٹ ونڈو اور 384K ٹوکن تک آؤٹ پٹ ہے۔ نئی قیمتیں August 16, 2026 کو 16:00 UTC پر نافذ ہوئیں، جو پیک اور آف-پیک اوقات میں تقسیم ہیں (پیک: 01:00–04:00 اور 06:00–10:00 UTC، پیر سے جمعہ)۔

مکمل تفصیل DeepSeek API قیمتوں کے صفحے پر موجود ہے۔ جو لوگ بالکل API لاگت نہیں چاہتے، ان کے لیے @deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai اڈاپٹر DeepSeek Harness کو تھرڈ پارٹی اور مقامی ماڈل بیک اینڈز سے جوڑتا ہے، جن میں Ollama، vLLM، LM Studio، llama.cpp، اور کوئی بھی OpenAI-compatible گیٹ وے شامل ہیں — یعنی مکمل طور پر مقامی ماڈل، بالکل مفت، اسی dsh سیٹ اَپ کے ساتھ چل سکتا ہے۔

Claude Code اور Codex بطور سب ایجنٹس

ایک کم واضح ڈیزائن فیصلہ یہ ہے: DeepSeek Harness حقیقی تھرڈ پارٹی کوڈنگ ایجنٹس کی جگہ لینے کے بجائے انہیں کام سونپ سکتا ہے۔ @deepseek-ai/dsh-subagent-claude-code پیکیج آفیشل Agent SDK کے ذریعے ایک اصل Claude Code CLI کو چائلڈ پروسیس کے طور پر چلاتا ہے، اور @deepseek-ai/dsh-subagent-codex وہی کام Codex کے لیے اس کے app-server --stdio پروٹوکول سے کرتا ہے۔ ہر سب ایجنٹ اپنی مقامی کنفیگریشن اور اجازت نامہ رکھتا ہے — DeepSeek Harness ان ٹولز کے لاگ ان کے طریقے کو نہ روکتا ہے نہ تبدیل کرتا ہے۔ 0.1.2-rc.1 تک، ہر سب ایجنٹ کا ماڈل پیرنٹ سیشن سے الگ کنفیگر کیا جا سکتا ہے۔

ریلیز ٹائم لائن اور موجودہ حیثیت

DeepSeek Harness کی صلاحیتیں پہلی بار 31 جولائی 2026 کو DeepSeek V4 کی سرکاری ریلیز کے اندر خاموشی سے شامل ہوئیں، بغیر کسی الگ پروڈکٹ یا عوامی سورس کے۔ اصل لانچ 13 August، 2026 کو ہوئی: UTC وقت 11:56 پر عوامی ریپوزٹری لائیو ہوئی، @deepseek_ai نے پوسٹ کیا کہ “DeepSeek Harness v0.1 اب ڈویلپر پریویو میں دستیاب ہے”، DeepSeek-V4-Pro-0813 عام دستیابی تک پہنچا، اور Cordis پری پرنٹ اسی دن arXiv پر شائع ہوا۔ 14 August، 2026 ایک الگ تاریخ ہے جو جاننے کے قابل ہے: یہ عوامی ریپوزٹری تاریخ میں نظر آنے والا سب سے پہلا کمٹ ہے، اسی لیے کچھ تحریروں میں اسے وہ دن بتایا جاتا ہے جب کوڈ کھلا — تاہم ریپوزٹری خود 13 تاریخ کو بنائی گئی تھی۔

اس کے بعد سے پراجیکٹ نے تقریباً ہر روز ایک نئی بلڈ شپ کی ہے: ورژن 0.1.1 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp کے ساتھ 21 August کو آیا، اور 0.1.2-rc.1 نے 3 September کو اس کی پیروی کی۔ README بڑے حروف میں خبردار کرتا ہے کہ مطابقت توڑنے والی تبدیلیاں آتی رہیں گی، اور ریپوزٹری پر issues اور pull requests دونوں بند ہیں — فیڈ بیک اس کے بجائے GitHub Discussions یا Discord کے ذریعے جاتا ہے۔

آگے کہاں جائیں

DeepSeek Harness کے ہر حصے کا اس گائیڈ میں اپنا صفحہ ہے، اور وہ کسی بھی ترتیب سے پڑھے جانے کے لیے لکھے گئے ہیں۔

DeepSeek Harness انسٹال کرنے سے شروع کریں اگر آپ بس اسے چلانا چاہتے ہیں، اور اگر یہ آپ کی مشین ہے تو پہلے DeepSeek Harness بر Windows پڑھیں — تقریباً ہر معروف انسٹال ناکامی Windows کی ہے۔ When کچھ ٹوٹ جائے تو ایرر گائیڈ لوگوں کی تلاش کردہ عین عبارت کے مطابق ناکامیوں کا احاطہ کرتا ہے۔

یہ سمجھنے کے لیے کہ آپ کیا چلا رہے ہیں، GitHub ریپوزٹری واک تھرو بتاتا ہے کہ مونوریپو کے اندر اصل میں کیا ہے، اور Cordis اس کے نیچے موجود پلگ ان کرنل کا احاطہ کرتا ہے۔ وہاں سے، پلگ ان گائیڈ دکھاتا ہے کہ صلاحیتیں کیسے شامل، تبدیل اور شپ کی جاتی ہیں، اور subagents وہ حصہ کور کرتا ہے جس کے بارے میں تقریباً کوئی نہیں لکھتا — dsh کا Claude Code اور Codex کو چائلڈ پروسیسز کے طور پر چلانا۔

فیصلوں کے لیے نہ کہ میکانزم کے لیے: قیمت اور ٹوکن اکنامکس یہ کام کرتا ہے کہ August 2026 کی API قیمت تبدیلی نے “Claude Code سے سستا” والی دلیل کے ساتھ کیا کیا، DeepSeek Harness بمقابلہ Claude Code دونوں سمتوں میں ان کا ایمانداری سے موازنہ کرتا ہے، اور لوکل ماڈلز چلانا ان لوگوں کے لیے Ollama، vLLM، LM Studio اور llama.cpp کا احاطہ کرتا ہے جو کوڈ کہیں بھیجنا نہیں چاہتے۔ اگر آپ جاننا چاہتے ہیں کہ یہ کون بناتا ہے، ٹیم صفحہ DeepSeek کے اندر اس گروپ کے بارے میں جو کچھ عوامی طور پر معلوم ہے وہ اکٹھا کرتا ہے۔

FAQ