DeepSeek 编程 Agent 怎么选：用 DeepSeek 模型的 Harness 推荐
一句话版：如果你的模型已经定了 DeepSeek，选型就简单了——DeepSeek Harness（DSH）是唯一原生把 DeepSeek 模型当一等公民的编码 agent：官方 provider
deepseek-official即配即用、MIT 开源可审计、本地运行。Claude Code / Codex 也能接第三方端点，但那是旁路配置，不是主路径，且闭源。
本文的立场与 DSH vs Claude Code vs Codex 不同：那篇比的是"三个 agent 本身差在哪"，这篇以**"你已经决定用 DeepSeek 模型"**为起点，倒推哪个 harness 最省心。DSH 侧事实核对自官方源码 0.1.0-rc.7 @ 99f6f02。
先定模型，再定 harness
大多数选型文章从 harness 出发（"哪个 agent 最好"），但对 DeepSeek 用户这是错的顺序。模型是成本与效果的大头，harness 只是外壳。先回答：
- 模型定 DeepSeek 吗？（成本 / 效果 / 数据出境考量）
- 再问：哪个 harness 对 DeepSeek 模型原生支持，而不是"能配"？
按这个顺序，结论收敛得很快。
候选对比
| DeepSeek Harness | Claude Code | Codex | |
|---|---|---|---|
| DeepSeek 模型支持 | 原生：官方 provider deepseek-official，填 API key 即用 | 旁路：可配自定义 OpenAI 兼容端点，非官方主路径 | 旁路：可配自定义端点，体验打折 |
| 默认模型路由 | deepseek-v4-flash（见 多模型） | Claude 系 | OpenAI 系 |
| 开源 / 可审计 | MIT，全源码可读 | 闭源 | 闭源 |
| 运行位置 | 本地进程（127.0.0.1:3080） | 本地 CLI + 远程 | 云端 + 本地 CLI |
| 成本 | 只付模型 API 费 | 订阅/API | 订阅/API |
| 扩展 | 一切皆插件（Cordis） | hooks / MCP / plugins | 受限 |
"能配第三方端点"和"原生支持"是两回事：DSH 的 llm-pi-ai 把模型路由做成插件（多模型），DeepSeek 官方 provider 是出厂默认之一，文档、示例、settings.yaml 默认值都围绕它；Claude Code / Codex 的第三方端点配法没有官方保障，且升级可能随时变化。
决策规则
| 情况 | 选 |
|---|---|
| 模型定了 DeepSeek，想零配置起步 | DSH：npx @deepseek-ai/dsh web，填 key 即用（快速上手） |
| 要求全开源、可审计、数据本地 | DSH（MIT，凭据 0600 托管，见 凭据） |
| 要换/混多个模型（DeepSeek + 其他） | DSH：一个会话内多 provider 路由 |
| 必须待在 Anthropic / OpenAI 生态内 | Claude Code / Codex（DeepSeek 当备胎） |
| 想要厂商兜底的稳定体验 | Claude Code / Codex（接受闭源 + 订阅） |
| 能接受 rc 期破坏性变更 | DSH（Developer Preview，锁版本 + 看 changelog） |
常见问题
DSH 默认用哪个 DeepSeek 模型？
官方 provider deepseek-official 的默认路由模型是 deepseek-v4-flash；可在 Settings → Models 或 settings.yaml 改（见 多模型）。
用 DeepSeek 模型必须用 DSH 吗？
不是必须。Claude Code / Codex 都能配 OpenAI 兼容端点接到 DeepSeek 模型上，且各自生态更成熟。区别在于：那是旁路配置（无官方保障、可能随版本变动），而 DSH 是原生主路径。在意"官方支持"就选 DSH，在意"生态成熟"可以留在原产品。
只付 API 费是真的吗？DSH 本身收费吗？
DSH 本体 MIT 开源、零费用（deepseek-ai/deepseek-harness，MIT License）；你只付模型 API 的钱，也可以接自建网关或本地模型（多模型）。
团队用 DSH 跑 DeepSeek 要注意什么？
三条：锁版本（rc 期会有破坏性变更，见 现状页）；凭据走托管层（.credentials.yaml 0600，见 凭据管理）；沙箱默认受限，评估工具权限再切宽松模式（沙箱与安全）。
结论
模型定 DeepSeek → harness 首选 DSH：原生模型支持 + 开源 + 本地 + 零软件成本，四条都是硬优势。它的短板（rc 期不稳定、生态比商业产品年轻）可以用锁版本和读 changelog 对冲。如果你不能接受任何不稳定，再考虑闭源产品的旁路配置。