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5 分钟把 DeepSeek Harness 打造成顶配工作台:完整配置文档

2026 年 11 月 11 日

本文提供 DeepSeek Harness 桌面端的完整增强配置流程,涵盖插件市场安装、多模态能力(看图/出图/出视频)、本地语音转文字、浏览器自动化操作等八大步骤。全程无需手写代码,所有操作通过自然语言指令触发,支持 Agnes 免费图像与视频生成、本地 whisper 模型语音转写,以及 ego lite 浏览器驱动的电商比价任务。

配好以后长这样

做完以后,你的 DeepSeek Harness 能看图、能出图、能出视频、能听视频,还能自己打开浏览器帮你干活。

配好以后:看图、出图、出视频、听视频、上网干活
配好以后:看图、出图、出视频、听视频、上网干活

第 1 步:安装 DeepSeek Harness 官方桌面端

全程不用写代码。除了第 1 步要你自己装软件,后面每一步都是把文档里的那句话复制给 DeepSeek Harness,它会自己去装、去配、去测试。

  1. 下载并安装 DeepSeek Harness 官方桌面端,装完直接启动。
  2. 接上 DeepSeek,二选一:
    • 登录 DeepSeek 账号:打开「设置 → 账号与余额」登录,就能直接用,余额也在这一页看。
    • 填 API Key:去 DeepSeek 开放平台(platform.deepseek.com)登录 → API keys → 新建一个 Key,复制。回到 Harness:设置 → 模型 → DeepSeek → 编辑 → 粘贴到「API 密钥」→ 保存,红点变绿就好了。
  3. 新建一个对话,发一句「你好」,它回复了就说明配好了。
DeepSeek Harness 桌面端首页
DeepSeek Harness 桌面端首页
设置 → 模型:填好 API Key,红点变绿
设置 → 模型:填好 API Key,红点变绿

第 2 步:装插件市场 + 上下文洞察

插件市场 dshmarket 不是官方自带的,需要单独装。装好以后,社区里几千个插件都能在一个页面里搜、一键安装。我最推荐先装的是上下文洞察(dsh-context):每次对话花了多少钱、调用了哪些工具、哪天用得最多,全在一页里。

复制给它:

帮我安装 dshmarket 插件市场,再从市场里安装 dsh-context(上下文洞察),装好后把上下文洞察的面板打开。
插件市场 dsh-market 的 GitHub 页面
插件市场 dsh-market 的 GitHub 页面
一句话让它自己装
一句话让它自己装
装好后的插件市场
装好后的插件市场
上下文洞察:花了多少钱、调用了哪些工具、哪天用得最多
上下文洞察:花了多少钱、调用了哪些工具、哪天用得最多

第 3 步:看图

这个不用装。DeepSeek 已经原生支持看图,模型选 DeepSeek V4.1 Flash,把图片直接拖进对话框就行。

例子:让它帮你检查视频封面。 拖一张封面进去,然后发:

从短视频封面的角度,用文字列出 3 处最该改的地方,每一处告诉我怎么改。不用画图,也不用写代码。

它会先把封面缩到手机信息流里的大小去看,再给出很细的修改意见:哪里的字缩小后看不清、人物位置对不对、标题有没有说清楚观众能得到什么。

小提示:如果你让它「直接在图上标出来」,它会自己写代码画标注、画完再检查好几遍,要等五分钟以上。只要文字结论的话,几十秒就出来。

把封面拖进对话框
把封面拖进对话框
它给出的修改意见
它给出的修改意见

第 4 步:出图(Agnes,免费)

  1. 打开 Agnes 中国站控制台:platform.agnes-ai.cn,注册登录。
  2. 在左边点 「API 密钥」,再点 「创建新的密钥」,起个名字,复制生成的 Key。
  3. 5 分钟把 DeepSeek Harness 打造成顶配工作台:完整配置文档 配图 10
  4. 把 Key 存进你电脑上的一个文本文件里,比如 ~/agnes_key.txt(这样 Key 不会出现在对话和代码里)。
  5. 回到 DeepSeek Harness,复制给它:
参考这个文档 https://www.agnes-ai.com/zh-Hans/docs/agnes-image-25-flash ,帮我接入 Agnes 出图能力。接口地址用中国站 https://api.agnes-ai.cn/v1 ,模型用 agnes-image-2.5-flash。我的 Key 存在 ~/agnes_key.txt,从文件里读,不要写进代码。接好以后生成一只坐在窗台上的橘猫测试一下。

它会自己写好接口、跑一次测试,十几秒就出一张 2K 的图。之后想出图,直接跟它说「用 Agnes 生成……」就行。

发给它的那句话
发给它的那句话
测试生成的橘猫
测试生成的橘猫
再让它出一张视频封面底图
再让它出一张视频封面底图

注意:一定用中国站的接口地址;平台上的「订阅」不用点,flash 模型直接就能用。

第 5 步:出视频(Agnes,免费)

在同一个对话里接着发:

用同样的方式接入 Agnes 视频生成,文档是 https://www.agnes-ai.com/zh-Hans/docs/agnes-video-25-flash ,模型用 agnes-video-2.5-flash,720P,时长 5 秒。如果提示排队已满,就每隔 20 秒重试一次。测试:生成一段雨夜的城市街道,镜头慢慢推近。

配置好后它会自己提交、等待、把视频下载到本地。免费的视频要排队,快的话几分钟,高峰期可能十几分钟。

下面是它生成的视频(5 秒、720P,带环境声),截了 4 帧:

接入出视频的那句话
接入出视频的那句话
它生成的雨夜街道视频(5 秒,截了 4 帧)
它生成的雨夜街道视频(5 秒,截了 4 帧)

第 6 步:听视频(本地转文字,不花钱)

把一整段视频转成逐字稿,全程在你电脑上跑,不上传、不花钱。拿来拆对标视频特别好用。

电脑上还没有转写模型: 复制给它

帮我在本机装一个免费的本地语音转文字模型(Mac 用 mlx-whisper,Windows 用 faster-whisper),装好后把 @你的视频 转成逐字稿。全程本地运行,不调用任何在线接口。转完帮我把重复的句子合并、明显的错别字改掉,原文另外保留一份。

第一次要装环境、下载模型,会多等几分钟;第二次就快了。

电脑上已经有本地模型: 直接告诉它模型在哪:

我本地有一个语音转文字的模型,入口是 <你的模型路径>,请用它把 @你的视频 转成逐字稿,别装别的环境,也别调在线接口。

它运行本地程序之前会先弹窗问你同不同意,点同意就行。10 分钟的视频,几分钟就转完。转完它还会自己读一遍,把重复的句子合并、把同音错字改掉,原文另外保留。

整理好的逐字稿
整理好的逐字稿

第 7 步:让它帮你操作浏览器

  1. 先安装 ego lite 浏览器:官网 lite.ego.app,下载后打开,按引导完成首次设置。
  2. 需要登录的网站(比如京东),先在 ego lite 里登录好。
  3. 复制给它:
用 ego lite 浏览器帮我做这件事:先运行 ego-browser skill 读一下用法。然后打开京东,搜「机械键盘 300 元以内」,按销量排序,点进前 3 个不同的商品,看价格、轴体和差评里最多的问题,最后给我做一张对比表,告诉我买哪个。中途要登录或验证的话,停下来等我处理。

它会自己打开京东、搜索、一个个点进商品页翻差评。遇到登录或验证码,它会停下来等你处理。它是直接读网页里的文字,差评能一条条统计出来;它还发现销量前几名里有两款其实是同一把键盘换了个轴,自己去了重。

它自己打开京东搜索
它自己打开京东搜索
一个个点进商品页翻差评
一个个点进商品页翻差评
最后交给你的对比表
最后交给你的对比表

第 8 步(可选):操作电脑上的其他软件

它也能操作备忘录、日历、访达这些软件(用 agent-desktop),但目前还不太稳定、比较慢,建议先只让它做一两步的小事,并且不要把审批权限全部放开:它是真的能删除文件的。

帮我安装 agent-desktop(npm install -g agent-desktop),运行 agent-desktop status 和 agent-desktop permissions --guide 检查权限,缺什么权限告诉我,我自己去系统设置里开。然后用它打开「备忘录」,新建一条笔记,标题是「测试」。

macOS 会要求在「系统设置 → 隐私与安全性 → 辅助功能」里给权限,这一步要你自己点。

做完以后回到上下文洞察,就能看到这一整套一共花了多少钱。

最省事的用法:把这整份文档复制给 DeepSeek Harness,跟它说「按这份文档,帮我一步一步配好,需要我操作的地方停下来告诉我」。

费用说明:DeepSeek 对话按用量收费;出图、出视频用的 Agnes flash 模型在本文写成时(2026-11)是免费的,以 Agnes 平台公告为准;听视频用的是本地模型,不花钱。

JOTO 企业落地观察

  • 企业若希望将DeepSeek Harness用于业务场景,需重点关注插件市场(如dshmarket)带来的能力扩展性。这类系统降低了智能体工程中工具链集成门槛,但企业仍需自行评估各插件的稳定性、安全审计覆盖及长期维护支持能力。
  • Agnes flash模型在中国站免费开放,为企业提供了可即插即用的AIGC能力。这对需要快速搭建营销素材生成、培训视频制作等轻量级内容产线的企业而言,意味着可跳过模型训练与部署环节,但需注意其服务SLA与平台策略变更风险。
  • 本地whisper模型配合视频转文字,使企业能将外部动态内容(如竞品发布会、客户访谈录像)实时转化为结构化文本。这类系统的关键取舍在于:是否接受本地算力消耗换取数据不出域,以及如何将生成稿自动注入现有RAG知识工程流水线。
  • ego lite浏览器自动化能力虽强,但其直接操作真实生产环境(如京东下单、登录后台)的特性,对企业AI安全治理构成挑战。团队必须建立明确的动作白名单、人工确认节点与操作回溯机制,不能仅依赖自然语言指令的表面意图判断。

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