dsh 本体是命令行工具加一个 headless 模式，日常用起来总要在终端里进进出出。DeepSeek Desktop 做的事情，是把 dsh 的 Agent 能力包成一个轻量、常驻、安全的 macOS 应用。
图 1 · 主窗口空态：左会话栏、顶状态栏、底输入条
根据问题自己视频回答样式，比如问道：查一下系统资源。
回答内容自行适配回答结果，以比较友好的方式进行展现：
图 2 · metrics 仪表盘卡片：CPU / 内存 / 磁盘 / 电池实时采样
再问「看看最近的文件」，模型换成文件列表卡片，而且支持打开文件目录和文件内容：
图 3 · file_list 卡片：类型徽标、修改时间、大小，外加「打开 / 所在目录」快捷按钮
普通聊天、总结这类问题，没有固定回答模板，完全是自适应生成展示界面。
AI 执行任务时的每一步工具调用都在对话窗口展示：
图 4 · 多步操作聚合成一行：「执行了 4 个操作 · ls -la …、df -h / …」
点开聚合条，每一步的命令与结果都在：
图 5 · 展开后的每一步：命令、参数、结果逐条可查
聊天窗口提供四种权限选择模式：
图 6 · 输入条左侧的权限模式选择器
AI 写文件、执行命令时，对话流里会弹出权限执行确认提示，超过300秒没有确认，则默认拒绝执行：
图 7 · 内联审批条：倒计时归零前必须做决定
侧栏「管理中心」是整个工作台的核心配置：
图 10 · 快速开始：① 创建员工 → ② 设定权限 → ③ 技能与知识 → ④ MCP 连接 → ⑤ 评测验收
图 11 · 数字员工列表：上岗即生效，下岗恢复默认
内置四张模板卡：
研发效能员工（代码审查/修测试/重构）、测试工程师（用例设计/回归验证/缺陷定位）、数据分析师（取数统计/报表解读）、产品助理（写 PRD/整理反馈/竞品调研），选一张改改就能用。
图 12 · 新建员工向导：名称、人设、权限边界
「数字员工」就是DeepSeek Harness五个能力维度的组合：
图 13 · 权限与安全：能力矩阵逐项配置
图 14 · 技能库：我的技能可增删改开关，共享技能只读展示
图 15 · 知识库：Markdown 编辑 + 预览
图 16 · MCP 连接器管理
MCP 是 AI 连接外部系统的标准协议，接通后 AI 能直接替你查数据库、搜日志、分析堆转储。
① 选连接——内置 GitHub、文件系统访问、SQLite 数据库模板，也支持自定义 stdio（command/args/env）与 streamable-http（url/headers）两种 transport
② 填密码——token、连接串按连接器要求填
③ 启用——每个连接器就是插件树上一行 dsh-mcp-client，启用即挂载、禁用即摘除；工具以 mcp__ 命名对模型可用
④ 回对话直接说需求——「帮我查一下订单数据」自然语言沟通
以MySQL为例，根据对话内容，自己生成MySQL查询界面：
图 17 · MCP 分析窗口（Lab）：结构化结果深度查看
18 · 能力评测：实时判分明细
对于AI的能力如何，在数字员工正式启用前，会先进行能力考核测试。
图 19 · 历史会话回放：时间线逐 turn / step 还原
图 20 · 插件面板：按分类分组，支持搜索过滤
AI 的每项能力——执行命令、联网、搜文件——都是一个可开关的组件。
侧栏 ⚙ 设置进配置面板，所有改动写入 ~/.deepseek/settings.json。
「模型服务」按服务商维护接入地址、API Key 和可用模型列表，支持添加多个 OpenAI 兼容服务商，当前使用的厂商直接接入对话，模型也可在输入条右侧快速切换；「使用偏好」里有全局热键和首页快捷操作：
图 21 · 设置面板：模型服务商与使用偏好
每次回答末尾显示 token 用量（↑输入 ↓输出 · 用时，多工具轮次自动累计）；点状态栏「今日消耗」chip，弹出官方 balance 接口实时查来的余额（含充值/赠送明细）加本地记账统计：
图 22 · 用量查询：官方余额 + 本地记账
最后说一下内核，三种内核可切换，启动时按优先级自动裁决：
选择逻辑并不复杂：设置了 DEEPSEEK_API_KEY 且探测到 chat 桥接就用 chat 内核；在设置面板（或 WHALE_KERNEL=agent）切到 agent 就上完整插件树；都没有就落回本地内核兜底。日常问答用 chat，轻、快；要 AI 真实读写文件、跑命令、用技能库、MCP、审批权限，就切 agent。
agent 内核也有已知的边界：多轮靠历史嵌入，每轮是独立的 dsh 会话（无跨轮缓存）；一次一个任务，主窗和浮窗排队；系统需要有 zstd，缺了会退化成只有最终文本、没有实时工具事件。
