Автор: Ван Бо, Цзяцзы Гуаньнень
«Джяцзы Гуаньнянь» узнал от информированных лиц, близких к DeepSeek, что внутри DeepSeek создается новая команда Harness, направленная на разработку продуктов-кодовых агентов, которые внутренне сравниваются с Claude Code от Anthropic.
Недавно старший исследователь DeepSeek Чэнь Дэли также подтвердил это в социальных сетях, заявив: «DeepSeek формирует новую команду Harness для разработки продуктов и исследований в направлении Harness», и прямо отметил: «Проще говоря, это аналог Claude Code — DeepSeek Code Harness».
Это не обычный набор на работу.
В вакансии указано, что DeepSeek открывает две ключевые позиции: менеджер продукта Harness и инженер-разработчик Harness, место работы ограничено Пекином. Офис DeepSeek в Пекине расположен в центре информации Ронкэ в районе Хайдянь, недалеко от Пекинского и Циньхуа университетов. По официальной классификации, эта зона называется «AI-инновационной полосой百年京张», а в народной речи она также относится к недавно популярному «региону Ван Хуэйвэня».
Основное определение: Модель + Оправа = Агент
В описании вакансии ключевая формула размещена в самом заметном месте:
Это предложение можно почти рассматривать как внутреннее определение DeepSeek пути продуктизации на следующем этапе: сама модель является лишь основой для агента; именно управление контекстом вне модели, вызов инструментов, планирование задач, чтение и запись файлов, изменение кода, выполнение в терминале, сбор обратной связи и замкнутый цикл оценки — это ключевые компоненты, позволяющие агенту действительно интегрироваться в рабочие процессы.
В дополнение к объявлению о вакансии: «Мы превращаем передовые возможности моделей DeepSeek в ведущие продукты-агенты. Вся работа, кроме самой модели, относится к сфере Harness». Кроме того, эта должность будет участвовать во всем процессе создания настольного агентского продукта DeepSeek и «определять понимание DeepSeek того, что такое Harness».
Анализ «Цзяцзы Гуаньньянь»: DeepSeek не просто стремится создать плагин-помощник для кода, а заполняет промежуточный слой, необходимый для интеграции модели в реальные рабочие процессы.
За последний год отрасль доказала: сильные навыки программирования не означают, что разработчики действительно будут их использовать; способность модели писать код не означает, что она может постоянно выполнять инженерные задачи.
То, что действительно меняет способ работы разработчиков, — это не отдельная модель Claude, а Claude Code; не отдельная модель GPT, а Codex; не ответ с кодом в чат-окне, а инженерный агент, способный входить в терминал, понимать проект, читать и записывать файлы, выполнять команды, исправлять ошибки, управлять Git и вызывать инструменты.
Раньше DeepSeek был strongest в моделях. Теперь он начинает дополнять эту модель «рукой» сверху.
I. Почему DeepSeek делает акцент на Harness
В контексте традиционных продуктов ИИ «помощник по коду» обычно означает два типа продуктов: один — плагин автодополнения в IDE, другой — вопросно-ответный чат для кода.
Но повторяющимся словом в этом наборе персонала DeepSeek был не Code Assistant, а Harness.
В инженерном контексте Harness изначально означает «тестовый жгут» или «рамку выполнения», но в контексте агентов он ближе к внешней системе, которая позволяет модели реально действовать. Модель отвечает за понимание, рассуждение и генерацию, а Harness обеспечивает подключение этих возможностей к реальной среде.
В описании вакансии указано, что эта роль требует разработки дорожной карты продукта DeepSeek Harness, координации между исследователями, инженерами, открытым сообществом и конечными пользователями, а также глубокого взаимодействия с исследователями команды по обучению моделей для совместного развития модели и Harness.
Это ключевое предложение.
Это означает, что DeepSeek стремится не просто обернуть существующие модели в оболочку, а превратить сам продукт Agent в часть эволюции модели. Раньше типичной логикой крупных компаний, работающих с большими моделями, было то, что исследовательская команда сначала обучала модель, а затем продуктовая команда создавала приложения на основе ее возможностей. Но в эпоху Agent этот порядок нарушается. Продукт больше не является просто выходом для возможностей модели — он становится полигоном для ее обучения.
Неудача кодового агента в реальном проекте может быть вызвана не проблемами взаимодействия с продуктом, а неправильным способом сжатия длинного контекста моделью; возможно, не проблемой цепочки вызовов инструментов, а нестабильной стратегией разбиения задач моделью; или же не недостатком кодовых способностей, а отсутствием у нее постоянного понимания инженерных ограничений, обратной связи от тестов и намерений пользователя.
Таким образом, ценность команды Harness заключается не только в «создании продуктов», но и в превращении реальных задач разработки в источник обратной связи для постоянного развития модели.
Второй вопрос: Почему DeepSeek обязательно должен дополнить Code Harness?
DeepSeek давно сделала ставку на кодовые способности. От DeepSeek-Coder до DeepSeek-Coder-V2 инвестиции DeepSeek в модели для кода постоянно увеличивались, улучшая поддержку языков, длину контекста и способности к сложным задачам. Проблема заключается не в наличии кодовых способностей, а в том, что ранее эти возможности оставались на уровне модели и не стали частым продуктом в повседневной работе разработчиков.
Популярность Claude Code доказывает один факт: конкуренция в области AI-программирования переходит от соревнования возможностей моделей к соревнованию за входные точки в рабочие процессы разработчиков.
Это также тот урок, который DeepSeek теперь обязан восполнить. Более тонко то, что до того, как официальная команда DeepSeek приняла меры, сообщество разработчиков уже создало для нее версию «Claude Code для DeepSeek».
Открытый проект под названием DeepSeek-TUI ранее стал популярным в сообществе разработчиков. Это агент для кодирования, работающий в терминале, который может читать и записывать файлы, выполнять команды Shell, искать веб-страницы, управлять Git и координировать подагенты через интерфейс TUI.
Популярность DeepSeek-TUI свидетельствует о двух проблемах:
Базовая зрелость сознания: модель DeepSeek уже обладает базовой способностью действовать как кодовый агент в сознании разработчиков. Иначе сообщество не стало бы естественным образом создавать продукты в стиле Claude Code.
Отсутствие на официальном уровне: DeepSeek не хватает официального Harness.
Для разработчиков привлекательность DeepSeek-TUI очевидна: низкая стоимость, доступность в Китае, длинный контекст и относительно низкий порог для развертывания. Многие разработчики в Китае не хотят использовать Claude Code, а ограничены ценой, стабильностью доступа, системой учетных записей и корпоративным соответствием.
Но у сообщественных проектов также есть естественные границы:
Даже если сторонний открытый проект активен, ему трудно действительно отслеживать темпы эволюции внутренних возможностей модели;
Он может быть адаптирован вокруг API, но не может обратно определять, как обучать модель;
Он может оптимизировать запросы, цепочки инструментов и взаимодействие, но сложно систематически ввести огромный объем обратной связи от реальных задач в улучшение модели.
Здесь именно и заключается смысл официального Harness.
DeepSeek самостоятельно разрабатывает Code Harness и обладает преимуществами, которых нет у нескольких проектов сообщества: совместная работа команды модели, право на проектирование интерфейсов, замкнутый цикл обучающих данных, внутренние реальные сценарии задач и долгосрочная способность поддерживать экосистему разработчиков.
Открытые сообщества уже проложили путь: разработчики действительно нуждаются в версии Claude Code на базе DeepSeek. Теперь DeepSeek собирается вернуть этот путь и превратить его в свой основной продукт.
А начало набора персонала официальным представителем DeepSeek означает, что он наконец готов выйти на рынок самостоятельно.
Чэнь Дэли упомянул в ноябре прошлого года на Всемирной конференции по интернету Учжэнь 2025 года: «Одним из наших ключевых преимуществ является долгосрочная ориентация и стремление к передовым интеллектуальным прорывам. В процессе этого мы отказались от многих второстепенных направлений и не занимаемся краткосрочными и быстрыми проектами».
После войны моделей началась настоящая война агентов. DeepSeek теперь заполняет самый важный слой между моделью и действием — Harness.
DeepSeek наделяет свои модели руками.