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置顶可能是目前聊Personal Agent最有含金量的一期播客，信息量爆表甚至还有些意犹未尽
275.AI办公的热闹还没散，个人Agent的战争已经开始｜拆解Town、Instinct、Grok Bot与Muse
乱翻书
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DeepSeek Harness的开箱即用是一个精心设计的幌子
DeepSeek Harness桌面端发布了，官方的宣传语是“现在，开箱即用”。
这句话对，也不对。
对的部分是，你确实不再需要折腾Node环境、手写YAML配置或者对着命令行敲半天。下载一个安装包，登录DeepSeek账号它就能跑起来。
对于一个曾经需要配两样环境才能勉强启动的开源框架来说，这是实实在在的门槛降低。
不对的部分是，“开箱即用”这个词暗示了一个完整的产品，而DeepSeek Harness的本质恰恰是一个拒绝成为完整产品的产品。
国外科技媒体XDA做了一个很直观的实验，让DeepSeek Harness和Claude Code在同一个任务上各跑一遍，结果两者写出了字节级完全相同的代码。
这说明模型层面的能力差距已经微乎其微，真正的分野出现在它们被允许以什么样的方式触碰你的电脑，以及最终把什么东西交付给使用者。
DeepSeek Harness并非一个更好的Claude Code，它更像是一个插件运行时穿了一件桌面应用的外衣。
因为在Harness里连Agent Loop本身都是一个插件，模型、工具、Session、Sandbox、定时任务甚至UI全部可以被替换和重组。
这意味着DeepSeek交到你手里的其实是一个空壳，一个极其灵活、极其开放但需要你自己往里填东西的空壳，你打开它要面对的是一个近乎白板的界面和一套“一切皆插件”的哲学。
尽管官方预置了一些常用功能让你不至于无从下手，但真正的能力边界取决于你愿意往里装什么，以及社区里有没有人做出了你想要的东西。
于是“开箱即用”的真相就变成了开箱是真的，但即用的那个“用”和普通用户理解的“用”不是一回事。
对于写代码的极客来说，这个空壳是天堂。你可以把Codex或Claude Code直接作为Sub-Agent接进来，让它们替Harness干活。
你还可以写一个探针插件去读别人的API Key，因为安全权限在早期版本里形同虚设，你可以享受一种近乎无限的自由。
对于普通办公用户来说，这个空壳是迷宫。来自早期的实测反馈很直接，界面对不写代码的人算不上友好，上传的开发者预览版“毛边随处可见”。
复杂任务跑二十分钟就报错，偶尔还会卡在死循环里出不来。当你被告知“一切皆插件”，但有时根本不知道需要哪个插件，也不知道去哪里找。
而插件生态本身，正在以一种极其野蛮的方式生长。
开源社区里已经有超过一万个打着“dsh-plugin”标签的仓库，看起来很繁荣。但有人把这一万多个仓库逐个拆开筛了一遍，发现93%的插件根本装不上，因为没有遵循Harness的打包规范。
剩下的少数能装上的插件质量参差不齐，有的装完直接把整个应用搞崩，连启动都成问题。
没有插件市场，没有签名校验，没有版本兼容矩阵，没有安全审核通道。关于插件生态的全部官方指引，就是在README里写一句“打个标签方便别人发现你”。
其中一个排名靠前的“热门插件”是2020年就做好的简历生成器，只因为加了一个蹭热度的标签，就混进了插件列表中。
这就是“一切皆插件”在现阶段的真实代价，DeepSeek把内核的每一颗螺丝都交给了你，但绝大多数人对螺丝毫无兴趣。
他们想要的是一把能直接用的锤子，而Harness递给他们的是一个装满零件和说明书却没有装配图的工具箱。
那DeepSeek为什么要这么做？为什么不做成一个像Claude Code那样开箱即用的完整产品，把所有脏活累活替用户干完？ 因为梁文锋要的，从来就不是一个编程工具。
Harness是DeepSeek从“模型供给”走向“平台生态”的关键一环，或者更直白一点说，DeepSeek在做一件在商业上极其反直觉的事。
它主动放弃了对模型调用的强制绑定，你可以在Harness里接OpenAI的模型，接Anthropic的模型，接你公司内部的私有模型网关。
它算的是另一笔账，当Agent的竞争从“谁的模型更聪明”转向“谁能让任务稳定、低成本地跑完”，模型能力会迅速商品化。
真正决定用户留在哪个生态里的是Harness好不好用、插件丰不丰富、工作流顺不顺畅，DeepSeek在用自己最强的开源工程能力和成本优势，去抢一个比API调用量更大的Agent时代的工作流入口。
所以你现在看到的混乱、毛边、插件装不上、界面不友好，都是这场战略转移的早期成本。它故意把一个不完整的东西扔出来，让社区去填。它故意不建官方市场，让生态先野蛮生长。
它在赌的是当足够多的开发者在Harness上构建自己的工作流和插件之后，这个生态本身就会成为护城河。
到那时候，模型用谁家的已经不重要了，因为所有人都在用DeepSeek定义的这套“插件运行时”来组装自己的Agent。
这是一个极其大胆的长期赌注，只不过它和“开箱即用”这四个字，毫无关系。
对于今天打开这个应用、想让它帮忙整理一份PDF或者生成一个图表的普通用户来说，DeepSeek Harness更像是一份邀约。
邀约你加入一个尚未完工的工地，参与建造一个可能在未来成为Agent操作系统的东西。
如果你愿意接受这个邀约，它会有巨大的潜力。但如果你只想要把趁手的锤子，那就走错了地方。
（以上内容由DeekSeek生成，后期经少量人工编辑）
DeepSeek Harness桌面端发布了，官方的宣传语是“现在，开箱即用”。
这句话对，也不对。
对的部分是，你确实不再需要折腾Node环境、手写YAML配置或者对着命令行敲半天。下载一个安装包，登录DeepSeek账号它就能跑起来。
对于一个曾经需要配两样环境才能勉强启动的开源框架来说，这是实实在在的门槛降低。
不对的部分是，“开箱即用”这个词暗示了一个完整的产品，而DeepSeek Harness的本质恰恰是一个拒绝成为完整产品的产品。
国外科技媒体XDA做了一个很直观的实验，让DeepSeek Harness和Claude Code在同一个任务上各跑一遍，结果两者写出了字节级完全相同的代码。
这说明模型层面的能力差距已经微乎其微，真正的分野出现在它们被允许以什么样的方式触碰你的电脑，以及最终把什么东西交付给使用者。
DeepSeek Harness并非一个更好的Claude Code，它更像是一个插件运行时穿了一件桌面应用的外衣。
因为在Harness里连Agent Loop本身都是一个插件，模型、工具、Session、Sandbox、定时任务甚至UI全部可以被替换和重组。
这意味着DeepSeek交到你手里的其实是一个空壳，一个极其灵活、极其开放但需要你自己往里填东西的空壳，你打开它要面对的是一个近乎白板的界面和一套“一切皆插件”的哲学。
尽管官方预置了一些常用功能让你不至于无从下手，但真正的能力边界取决于你愿意往里装什么，以及社区里有没有人做出了你想要的东西。
于是“开箱即用”的真相就变成了开箱是真的，但即用的那个“用”和普通用户理解的“用”不是一回事。
对于写代码的极客来说，这个空壳是天堂。你可以把Codex或Claude Code直接作为Sub-Agent接进来，让它们替Harness干活。
你还可以写一个探针插件去读别人的API Key，因为安全权限在早期版本里形同虚设，你可以享受一种近乎无限的自由。
对于普通办公用户来说，这个空壳是迷宫。来自早期的实测反馈很直接，界面对不写代码的人算不上友好，上传的开发者预览版“毛边随处可见”。
复杂任务跑二十分钟就报错，偶尔还会卡在死循环里出不来。当你被告知“一切皆插件”，但有时根本不知道需要哪个插件，也不知道去哪里找。
而插件生态本身，正在以一种极其野蛮的方式生长。
开源社区里已经有超过一万个打着“dsh-plugin”标签的仓库，看起来很繁荣。但有人把这一万多个仓库逐个拆开筛了一遍，发现93%的插件根本装不上，因为没有遵循Harness的打包规范。
剩下的少数能装上的插件质量参差不齐，有的装完直接把整个应用搞崩，连启动都成问题。
没有插件市场，没有签名校验，没有版本兼容矩阵，没有安全审核通道。关于插件生态的全部官方指引，就是在README里写一句“打个标签方便别人发现你”。
其中一个排名靠前的“热门插件”是2020年就做好的简历生成器，只因为加了一个蹭热度的标签，就混进了插件列表中。
这就是“一切皆插件”在现阶段的真实代价，DeepSeek把内核的每一颗螺丝都交给了你，但绝大多数人对螺丝毫无兴趣。
他们想要的是一把能直接用的锤子，而Harness递给他们的是一个装满零件和说明书却没有装配图的工具箱。
那DeepSeek为什么要这么做？为什么不做成一个像Claude Code那样开箱即用的完整产品，把所有脏活累活替用户干完？ 因为梁文锋要的，从来就不是一个编程工具。
Harness是DeepSeek从“模型供给”走向“平台生态”的关键一环，或者更直白一点说，DeepSeek在做一件在商业上极其反直觉的事。
它主动放弃了对模型调用的强制绑定，你可以在Harness里接OpenAI的模型，接Anthropic的模型，接你公司内部的私有模型网关。
它算的是另一笔账，当Agent的竞争从“谁的模型更聪明”转向“谁能让任务稳定、低成本地跑完”，模型能力会迅速商品化。
真正决定用户留在哪个生态里的是Harness好不好用、插件丰不丰富、工作流顺不顺畅，DeepSeek在用自己最强的开源工程能力和成本优势，去抢一个比API调用量更大的Agent时代的工作流入口。
所以你现在看到的混乱、毛边、插件装不上、界面不友好，都是这场战略转移的早期成本。它故意把一个不完整的东西扔出来，让社区去填。它故意不建官方市场，让生态先野蛮生长。
它在赌的是当足够多的开发者在Harness上构建自己的工作流和插件之后，这个生态本身就会成为护城河。
到那时候，模型用谁家的已经不重要了，因为所有人都在用DeepSeek定义的这套“插件运行时”来组装自己的Agent。
这是一个极其大胆的长期赌注，只不过它和“开箱即用”这四个字，毫无关系。
对于今天打开这个应用、想让它帮忙整理一份PDF或者生成一个图表的普通用户来说，DeepSeek Harness更像是一份邀约。
邀约你加入一个尚未完工的工地，参与建造一个可能在未来成为Agent操作系统的东西。
如果你愿意接受这个邀约，它会有巨大的潜力。但如果你只想要把趁手的锤子，那就走错了地方。
（以上内容由DeekSeek生成，后期经少量人工编辑）
7 01
过去几年，整个AI圈的聚光灯全打在技术大佬和算力狂人身上。但最近，大家又开始疯狂约产品经理喝咖啡了。
当行业开始愿意为经验和认知付费，就说明大模型的基建红利期接近尾声，产品经理们接棒登场的时代快要到来了。
回过头看，任何一次技术浪潮的演进都遵循极其相似的规律。技术突破的早期门槛极高，资源极度稀缺，这个时候权力和注意力必然集中在搞出底层突破的科学家和工程师手里。
然而一旦技术成熟到可以溢出，模型变得同质化，底层API变得廉价，真正决定胜负的就是“你能用大模型做出什么让人愿意掏钱的东西”了。
今天我们就处在这个尴尬的交接期，大模型聪明绝顶，但普通用户根本不知道拿它干嘛。大家都在拼凑对话框，做着千篇一律的套壳应用，同质化严重到令人窒息。
这个时候，为什么产品经理的价值突然凸显了？因为产品经理的核心能力从来都是敏锐地捕捉那些未被满足的真实需求，并在极其有限的技术边界内设计出最丝滑的交互体验。
在这个阶段，你需要去定义什么样的场景才配得上Agent，你需要去克制地删掉那些炫技但无用的AI功能，你需要去解决用户交出自己的隐私和账号权限时的信任危机。
技术定义了AI的天花板，但产品经理决定了它的地板到底能踩得多实。
但如果你还拿着移动互联网时代那套“画原型、堆功能、做A/B测试”的旧地图，注定找不到新大陆。这波接棒登场的产品经理们，面临的是一场极其残酷的淘汰赛。
你需要知道哪些任务应该交给极小、极快的模型去秒回，哪些复杂的决策必须扔给云端大模型在后台慢慢推演。你需要极其精准地拿捏“代办”与“请示”的边界，既不做一个毫无作为的聊天框，也不做一个越权接管一切的赛博暴君。
更重要的是，在这个阶段单纯的软件套壳已经很难活下去了。大厂有大厂的闭环生态，创业公司有创业公司的深水区。只有当你把AI的能力转化为某个极度具体、且拥有明确商业回报的流程时，你的产品才算找到了真正的PMF。
行业里经常说AI时代不再需要那么多产品经理了，因为AI可以自己写代码、自己画界面。但事实恰恰相反，当执行的门槛被无限拉低，创意、品味、对人性的洞察和商业常识就变成了最稀缺的资产。
大家频繁地约饭喝咖啡本质上是在为焦虑买单，也是在为寻找那个能把这些技术变成真金白银的破局点买单。当技术狂热退潮，大家终于开始回归商业常识。
没必要再去盲目相信被神化的AGI叙事，如果不能让人们真切地感觉到生活变好了一点、办事变顺畅了一点，大模型什么都不是。
接下来的舞台将属于那些既能看懂技术局限又能看透人心和商业本质的人，这也是所有新技术走向大众普及的必经之路。
当行业开始愿意为经验和认知付费，就说明大模型的基建红利期接近尾声，产品经理们接棒登场的时代快要到来了。
回过头看，任何一次技术浪潮的演进都遵循极其相似的规律。技术突破的早期门槛极高，资源极度稀缺，这个时候权力和注意力必然集中在搞出底层突破的科学家和工程师手里。
然而一旦技术成熟到可以溢出，模型变得同质化，底层API变得廉价，真正决定胜负的就是“你能用大模型做出什么让人愿意掏钱的东西”了。
今天我们就处在这个尴尬的交接期，大模型聪明绝顶，但普通用户根本不知道拿它干嘛。大家都在拼凑对话框，做着千篇一律的套壳应用，同质化严重到令人窒息。
这个时候，为什么产品经理的价值突然凸显了？因为产品经理的核心能力从来都是敏锐地捕捉那些未被满足的真实需求，并在极其有限的技术边界内设计出最丝滑的交互体验。
在这个阶段，你需要去定义什么样的场景才配得上Agent，你需要去克制地删掉那些炫技但无用的AI功能，你需要去解决用户交出自己的隐私和账号权限时的信任危机。
技术定义了AI的天花板，但产品经理决定了它的地板到底能踩得多实。
但如果你还拿着移动互联网时代那套“画原型、堆功能、做A/B测试”的旧地图，注定找不到新大陆。这波接棒登场的产品经理们，面临的是一场极其残酷的淘汰赛。
你需要知道哪些任务应该交给极小、极快的模型去秒回，哪些复杂的决策必须扔给云端大模型在后台慢慢推演。你需要极其精准地拿捏“代办”与“请示”的边界，既不做一个毫无作为的聊天框，也不做一个越权接管一切的赛博暴君。
更重要的是，在这个阶段单纯的软件套壳已经很难活下去了。大厂有大厂的闭环生态，创业公司有创业公司的深水区。只有当你把AI的能力转化为某个极度具体、且拥有明确商业回报的流程时，你的产品才算找到了真正的PMF。
行业里经常说AI时代不再需要那么多产品经理了，因为AI可以自己写代码、自己画界面。但事实恰恰相反，当执行的门槛被无限拉低，创意、品味、对人性的洞察和商业常识就变成了最稀缺的资产。
大家频繁地约饭喝咖啡本质上是在为焦虑买单，也是在为寻找那个能把这些技术变成真金白银的破局点买单。当技术狂热退潮，大家终于开始回归商业常识。
没必要再去盲目相信被神化的AGI叙事，如果不能让人们真切地感觉到生活变好了一点、办事变顺畅了一点，大模型什么都不是。
接下来的舞台将属于那些既能看懂技术局限又能看透人心和商业本质的人，这也是所有新技术走向大众普及的必经之路。
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