上边介绍的桌面客户端、飞书接入、Skill 管理、长期记忆、浏览器操作、主题皮肤，再到把 ChatGPT、Claude、Grok 的订阅直接接进 DSH，这些插件正在不断拓宽 DeepSeek Harness 的能力边界。

一起学习

Hermes Agent 的原生 Windows 支持是个挺重要的更新。之前 Windows 用户只能用 WSL2 曲线救国，现在终于能直接在 Windows 上跑了。这个便携包是我为了省事儿做的，想着既然自己都折腾完了，不如分享出来，让想尝鲜的小伙伴少踩点坑。如果你用上了，有问题可以在评论区问。如果帮到你了，👍送礼物。

源自 Palantir 前沿驻场工程师理念，不再单纯交付模型 / 代码，而是。核心痛点：解决行业三大断层，是业务执行主体。；周红伟体系中将其定义为。模型 = 大脑；Harness = 神经系统 + 运行环境，负责工具调用、权限沙箱、插件管理、链路可观测、任务循环、外部系统互通。。模型、工具、Agent 循环、沙箱、子智能体全部支持热插拔替换，不再绑定单一运行内核。

打造的 FDE 体系化 DeepSeek-V4 部署微调 + DeepSeek-Harness 智能体构建课程，凭借自有专利 + 三套独家版权、全链路生产落地方法论、强合规私有化解决方案、海内外头部企业实战案例，精准匹配全球政企数字化转型刚需，快速风靡国内外 AI 技术圈，是当前全球企业级私有化智能体培训领域的标杆课程。

而且我的目标是在社群里加餐 CodeX 体系化的课程，我用直播这种方式，来让我把我对 CodeX 的理解梳理清楚，并且看一下用户的反馈。6月12号，我想跟我的2450位AI社群的伙伴分享下我对CodeX的理解，于是我花了一天准备了一篇1.3万字的CodeX直播稿。我选择了三个发到视频号上，其中一篇爆了，当天直接到了 4 万的播放，到现在已经有 11 万的播放。CodeX 的流量我还会去追，但我会出

三门课分别是，刚好构成了一条"从工具→内容→系统"的能力升级路径。这个结构本身就是一个很好的卖点。

技能名称功能说明使用场景（需求深度问询）逐一问询挖掘真实诉求，摒弃表面想法，直至需求明确度达95%左右需求描述模糊，或主动触发“深度梳理需求”指令（思路梳理落地）发散+收敛式思考，将零散想法转化为可落地方案仅有初步构想，需要深度梳理与细化（规范驱动开发）编写产品需求文档，明确目标、接口、架构、代码风格、测试要求与边界约束，编码前先完成文档启动新项目、开发新功能、进行大规模代码变更。

不同脚手架的上限不同，比如 Claude Code 设计较好，而 Mini-SWE-agent 本质是纯 Bash 脚手架，通过 Bash 读写文件会消耗更多 Context，导致模型上限更低，这符合预期，但模型对不同脚手架展现了较好的适应性。校验的目的是因为，即使在基础的 Bugfix 场景下，由于使用的是原始 GitHub PR 数据，有的并不规范，或者测试用例不一定能准确涵盖原始描述的 Is

然而，传统开发模式与新兴AI工具之间存在巨大鸿沟，核心技术骨干若无法快速掌握并深度应用这些工具，将在技术演进中面临淘汰风险。通过聚焦业界领先的百度Comate等工具，采用独特的“训战结合”模式，将AI编程能力从概念认知转化为实战技能，解决学员在实际工作中遇到的真实挑战与难点，助力团队在技术竞争中抢占先机。，通过在高仿真实战环境中，由经验丰富的讲师现场指导，学员将学会利用AI工具进行架构设计、性能调