仓库攻略

LongHorizonHarness 是一个长周期计算机使用（Computer Use）Agent 执行框架。它不训练新模型，而是围绕已有的 Agent（如 Claude Code、OpenCode、DeepSeek Harness）构建一个可靠的"执行验证恢复"循环，让 AI Agent 能在桌面应用和 CLI 环境中连续工作数十小时、可靠地完成复杂工作流…

dshmarket 是 DeepSeek Harness（DSH）协议的可视化插件市场。简单说：你在 DeepSeek Harness 里装插件、换主题、管更新，以前要敲命令行、改配置文件，现在全部在浏览器界面里点一点搞定。 DSH 是一个本地 AI Agent 运行时（类似提前跑好的 agent loop），核心用 MIT 协议开源（deepseekai …

DeepSeek Harness Handbook 是一个独立维护的权威实战手册，面向在生产环境或日常工作中使用 DeepSeek Harness（DSH）的开发者、运维和 AI 爱好者。它不是命令列表，而是一部覆盖完整 Agent 边界的操作指南——从模型路由、工具调用、权限审批、沙盒隔离、持久化 Session、插件体系、MCP（Model Contex…

DeepSeek Harness（DSH）是 DeepSeek 官方开源的 Agent 执行框架，其核心理念是"一切皆插件"——每个能力（模型供应商、工具、记忆、调度、UI 客户端）都是可插拔的组件。AwesomeDeepSeekHarnessPlugins 是由 ZhiyuanFan 维护的每日精选目录，收录 DSH 生态中公开可用的插件、扩展、技能、工具…

DSH 插件市场（DSH Plugin Marketplace）是一个为 DeepSeek Harness（DSH） 打造的插件市场插件，通过在 DSH Web GUI 的设置页面中嵌入一个卡片列表界面，让用户无需命令行即可浏览、安装、更新 GitHub 上全部打有 dshplugin topic 的插件，以及 14000+ 通用 Skills（来自 age…

Evidently 是一个开源的 ML 和 LLM 可观测性（Observability）框架，用 Python 编写，用于评估、测试和监控 AI 系统——从传统机器学习模型到生成式 LLM 应用均可覆盖。 核心能力： 离线评测（Reports）：一次性评估模型或数据质量，输出交互式 HTML 报告或 JSON。 测试套件（Test Suites）：在 CI…

Helicone 是一个开源的 LLM 可观测性（Observability）与 AI 网关（AI Gateway）平台，定位是帮助 AI 工程师一站式完成模型调用监控、成本分析、流量路由、Prompt 版本管理和微调数据准备。它诞生于 Y Combinator W23 批次，GitHub Stars 已超过 5,900（数据截至 202607），是 LLM…

Phoenix 是 Arize 开源的可观测性平台，专为 LLM 应用设计，提供追踪（Tracing）、评估（Evaluation）、数据集管理和实验对比四大核心能力。 在 LLM 应用开发中，最大的痛点之一是「看不见内部」——你不知道 RAG 检索到了什么文档、Token 消耗了多少、哪次调用拖慢了整体响应。Phoenix 用 OpenTelemetry …

whichllm 是一个本地大模型硬件适配工具，一条命令帮你找出"在你的电脑上真正能跑且表现最好"的本地 LLM。它不是模型本身，而是一个智能选型引擎：读取你机器的 GPU/CPU/RAM 配置，去 HuggingFace 实时拉模型列表和基准测试数据，然后给你一份排名。 核心哲学：参数量不等于性能。一个 27B Q5 量化模型可能比 32B Q2 更快更准…

DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是字节跳动开源的 Super Agent Harness，于 2026 年 2 月 28 日凭借 2.0 重写版本登上 GitHub Trending 第 1 名。它将 SubAgent、Memory（记忆）、Sandbox（沙盒）和可扩展 Skill…

DeepSpec 是 DeepSeek 于 2026 年 6 月 26 日 开源的全栈代码库，用于训练和评估推测解码（Speculative Decoding）的 Draft 模型。MIT 许可证，Stars 6k+。 推测解码的核心逻辑：用一个小而快的 Draft 模型批量生成候选 token，再由目标大模型并行验证——被接受的 token 直接采纳，被拒…