В этой статье:

• Какие модели поддерживает и сколько стоит

Бриф статьи
DeepSeek Harness превратился из консольного инструмента в десктопного AI-агента. Разбираемся, как его установить, сколько стоит работа и как заставить ИИ создавать собственные плагины. Пошаговая инструкция для новичков.

30 сентября 2026 года команда DeepSeek объявила, что DeepSeek Harness теперь доступен как десктопное приложение для macOS и Windows. Установочные файлы появились на официальной странице продукта вместе с версией 0.2. Раньше агента запускали только из терминала, теперь его можно поставить как обычную программу.

DeepSeek Harness for desktop is now available on macOS and Windows. https://t.co/hpDsyMYvLs

— DeepSeek Harness (@DeepSeekHarness) September 30, 2026

DeepSeek Harness (сокращенно dsh) ― ИИ-агент с открытым исходным кодом. Он читает и пишет файлы, запускает команды, ищет информацию в сети и выполняет задачи по расписанию. Первую версию DeepSeek выложила на GitHub 13 августа 2026 года под лицензией MIT. С тех пор репозиторий собрал более 200 000 звезд.

Главная особенность Harness ― архитектура «все ― плагин». Модель, инструменты, сессии, цикл работы агента и даже интерфейс собраны из сменных модулей. Новые модули пользователь может установить сам или попросить агента написать их прямо в чате.

Редакция Incrypted разобралась, как устроен DeepSeek Harness, что изменилось в версии 0.2, сколько стоит работа агента, и попросила агента написать плагин-таймер.

  • DeepSeek Harness ― открытый ИИ-агент от DeepSeek для повседневных задач, программирования, поиска информации и автоматизации.
  • С версии 0.2 доступны установщики для macOS (Apple silicon) и Windows (64 бит). Веб-версия по-прежнему запускается одной командой через Node.js.
  • Любая функция агента ― плагин. Агент может сам написать и установить новый плагин по текстовому описанию.
  • По умолчанию работает модель DeepSeek-V4.1-Flash. Также поддерживаются модели Anthropic, OpenAI, Kimi, GLM и любые OpenAI-совместимые сервисы.
  • Проект находится в статусе превью для разработчиков: аудит безопасности не проводился, а обновления могут ломать совместимость.

Что такое harness и зачем он нужен

Сама по себе языковая модель умеет только отвечать текстом. Чтобы она могла работать с файлами, запускать программы и доводить задачу до конца, нужна «обвязка» ― harness. Это слой между моделью и рабочей средой: набор инструментов, песочница, хранилище сессий и цикл, в котором агент планирует шаги, выполняет их и проверяет результат.

На странице первого релиза DeepSeek описывает идею так: модель ― это «душа» агента, а harness позволяет ему понимать окружение, пользоваться инструментами и работать в реальных условиях. Подобную обвязку имеют Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI. Harness ― ответ DeepSeek на эти инструменты.

На главной странице продукта DeepSeek выделяет пять направлений работы агента.

  1. Повседневные задачи ― сортировка файлов, анализ данных, подготовка документов и презентаций.
  2. Программирование ― изучение репозиториев, исправление ошибок, разработка функций, запуск тестов.
  3. Исследования ― поиск информации, проверка фактов, цитирование источников.
  4. Фоновые задачи ― запуск скриптов, пакетная обработка файлов, отслеживание прогресса.
  5. Плагины ― установка готовых расширений или создание собственных.

Код Harness полностью открыт. Его можно изучить, изменить и подключить к любой модели, а не только к моделям DeepSeek.

Принцип «все ― плагин»

Большинство агентов устроены монолитно. Цикл работы, набор инструментов и хранилище сессий в них зашиты в код, а расширять поведение можно только в тех точках, которые оставили разработчики. Harness построен иначе.

Агент работает на базе Cordis ― фреймворка для плагинных систем. Его теоретическую основу описывает научная работа исследователей Пекинского университета и DeepSeek, соавтором которой выступает глава команды Harness Тяньи Цуй (Tianyi Cui). Ключевая идея ― каждый компонент объявляет, что ему нужно для работы, а система запоминает все изменения, которые он вносит. Поэтому плагин можно отключить «на ходу», и вся остальная система продолжит работать без перезапуска.

В Harness плагинами оформлены модели, инструменты, скиллы, сессии, песочницы, хранилища, цикл агента, планировщик и интерфейс. Любой из этих блоков можно заменить в конфигурации, не трогая исходный код.

Из плагинов собраны и четыре готовых режима работы. Их описание приведено на странице первого релиза:

Каждый запуск агента записывается в журнал сессии. В нем сохраняются системные промпты, рассуждения модели, вызовы инструментов и их результаты. Этот журнал можно просмотреть, продолжить с любого места, разветвить или воспроизвести заново. 

Что нового в версии 0.2

Первые версии Harness запускались из терминала командой npx. Для многих пользователей это оставалось барьером: требовалось ставить Node.js и разбираться с командной строкой. Версия 0.2 убрала это ограничение.

Изменения собраны в заметках к релизам 0.2.0-rc.1 и 0.2.0-rc.2.

Десктопные приложения. Установщики для macOS и Windows включают собственную среду Node.js. Из меню приложения можно поставить консольную утилиту dsh без отдельной установки Node.js или pnpm.

Менеджер плагинов. Отдельная страница, на которой плагин ставится по названию npm-пакета, адресу репозитория на GitHub или пути к локальной папке. Здесь же его можно отключить, удалить, прочитать описание и посмотреть источник кода.

Автоматизация. Встроенный плагин превращает повторяющуюся работу в задачи по расписанию с историей запусков. Частоту и инструкции можно менять.

Работа с документами. Агенту можно передать текстовые документы, таблицы и PDF, чтобы он упорядочил материалы, проанализировал данные, построил графики или собрал презентацию.

Боковая панель. Созданные файлы и изменения в коде собираются в чате и открываются в панели справа. Поддерживается просмотр Word, Excel, PDF, HTML, Markdown и кода.

Поиск в сети без ключа. Если пользователь вошел через аккаунт DeepSeek, агент ищет информацию в интернете без отдельного API-ключа поискового сервиса.

3 октября вышла тестовая сборка 0.2.1-alpha.1. В ней на странице плагинов появилась кнопка «Let Agent create a plugin», а также экспериментальный слой совместимости с модами Claude Code. По словам разработчиков, его задача ― проверить, что возможности API модов Claude Code в целом укладываются в возможности плагинов Harness. Полной совместимости слой пока не дает.

В планах команды ― усиленная песочница и безопасность, развитие команд агентов, долговременная память, автоматизация браузера и других программ с графическим интерфейсом, удаленный доступ со смартфона, а также совместная работа над сессиями.

Какие модели поддерживает и сколько стоит

По умолчанию Harness использует DeepSeek-V4.1-Flash. Эту модель компания выпустила в сентябре 2026 года на смену V4-Flash.

Согласно документации API, V4.1-Flash поддерживает контекст до 1 млн токенов, ответы длиной до 384 000 токенов, режим рассуждений и работу с изображениями.

Сам Harness бесплатен, но запросы к модели оплачиваются по тарифам API. DeepSeek делит сутки на пиковые и непиковые часы: в непиковое время цена вдвое ниже. Пиковые часы ― с 01:00 до 04:00 и с 06:00 до 10:00 UTC по будням. Выходные целиком считаются непиковыми.

Как установить DeepSeek Harness

Десктопная версия ставится так же, как любая другая программа. Ниже порядок действий для Windows, на macOS шаги почти не отличаются.

Сначала нужно открыть страницу DeepSeek Harness. Сайт сам определяет систему и предлагает нужный установщик ― на Windows кнопка называется Download for Windows. Стрелка справа от нее открывает список других платформ.

Страница DeepSeek Harness. Данные: Incrypted.

Установщик почти не задает вопросов. В первом окне можно сменить папку для установки (Choose location) или сразу нажать Install now. 

Окно установщика. Данные: Incrypted.

После установки достаточно оставить отмеченным пункт Launch now и нажать Finish ― приложение запустится автоматически. 

Завершение установки. Данные: Incrypted.

На приветственном экране приложение предлагает два способа входа: через аккаунт DeepSeek (Sign in) или по API-ключу (Add API Key).

Приветственный экран DeepSeek Harness. Данные: Incrypted.

Редакция выбрала вход по ключу. Ключ создается в разделе API Keys на платформе DeepSeek, для запросов на счету должен быть баланс. Ключ нужно вставить в поле и нажать Save and continue. Кнопка Set up later позволяет отложить настройку, а Back to sign in ― вернуться ко входу через аккаунт.

Экран Add an API key to get started. Данные: Incrypted.

После входа открывается главное окно. Приложение автоматически создает рабочую папку Default workspace ― агент будет читать и изменять файлы только в ней. Для серьезных задач лучше добавить отдельный каталог, а не указывать домашнюю папку или диск целиком. Причина объясняется в разделе об ограничениях.

Пользователи Linux пока не получили десктопную версию. Им, как и разработчикам, доступна веб-версия. Для нее нужно установить Node.js и выполнить в терминале одну команду:

Copy npx @deepseek-ai/dsh web

По данным из описания репозитория, интерфейс откроется в браузере по адресу http://127.0.0.1:3080. Десктопное приложение построено на том же веб-интерфейсе и использует ту же логику работы агента, поэтому возможности обеих версий совпадают.

Обзор интерфейса

Интерфейс Harness похож на привычные ИИ-чаты, но с упором на работу с файлами. Пустая сессия встречает пользователя заголовком Into the Unknown с пометкой Preview. 

Главное окно DeepSeek Harness. Данные: Incrypted.

Левая панель содержит кнопку новой сессии (New Session), раздел плагинов (Plugins) и список рабочих папок (Workspaces) с историей сессий в каждой из них. Иконки справа от заголовка Workspaces позволяют искать по сессиям и добавить новую папку. В стандартной установке раздела автоматизации в панели нет: задачи по расписанию включаются отдельным плагином.

Центральная зона ― чат с агентом. Над строкой ввода находятся два переключателя: рабочая папка и режим работы (по умолчанию Standard mode). Под каждым ответом отображается ход работы: какие файлы агент прочитал и какие команды запустил.

Строка ввода поддерживает команды через / и ссылки на файлы и другие сессии через @. Кнопка + прикрепляет файлы. Переключатель Workspace Write задает режим доступа: агент может изменять файлы только внутри рабочей папки. Справа находится выбор модели и уровня рассуждений.

Меню выбора модели и уровня рассуждений. Данные: Incrypted.

По умолчанию стоит модель DeepSeek-V4.1-Flash с уровнем рассуждений High. В том же меню можно переключиться на модель другого провайдера, если она подключена в настройках.

Правая панель открывается, когда агент создает или изменяет файлы. В ней можно просмотреть документ, таблицу, PDF или веб-страницу, а также сравнить изменения в коде.

На странице Plugins собраны восемь официальных плагинов. Четыре из них помечены как экспериментальные и по умолчанию выключены:

  • Agent Teams ― командная работа нескольких агентов с общей доской задач;
  • Auto Authorization Review ― режим, в котором модель сама оценивает каждый вызов инструмента перед выполнением;
  • Automation tasks ― запуск задач в заданное время или по расписанию;
  • Voice input ― локальное распознавание речи с помощью SenseVoice.
Страница Plugins. Данные: Incrypted.

Остальные четыре плагина ― Shell, Agent loop, Subagent и Web search ― включены всегда. Через них настраиваются ограничения терминала, цикл работы агента, субагенты и поисковый провайдер.

Сторонние плагины устанавливаются кнопкой Add plugin. В открывшемся окне можно указать название npm-пакета, адрес репозитория на GitHub или путь к локальной папке.

Окно Add plugin. Данные: Incrypted.

В этом же окне Harness предупреждает: плагины работают с правами пользователя и могут повредить программу или раскрыть данные, поэтому устанавливать стоит только проверенные. Кроме того, установленные плагины пока не обновляются автоматически ― для обновления плагин нужно удалить и поставить заново.

Практика: плагин-таймер «помодоро»

Техника «помодоро» делит работу на отрезки по 25 минут с короткими перерывами. Результат такой задачи сразу видно в интерфейсе, поэтому по нему можно проверить, что плагин встроился в программу.

Шаг 1. Создаем новую сессию

Достаточно нажать New Session в левой панели ― рабочую папку можно оставить по умолчанию ― агент создаст файлы плагина в ней.

Шаг 2. Описываем плагин

Описание стоит дать сразу подробным: какие режимы нужны, где должен располагаться таймер и что произойдет по окончании отрезка. Чем точнее требования, тем меньше уточнений понадобится потом. 

Copy Write a Pomodoro timer plugin for me. It should be a small floating window that stays on top of the interface. Requirements: 25-minute focus sessions and 5-minute short breaks, Start/Pause and Reset buttons, a visible countdown, a sound and a desktop notification when a session ends, and a counter of completed focus sessions for today. Install the plugin and verify that it works.
Copy Напиши для меня плагин-таймер «помодоро». Это должно быть небольшое плавающее окно поверх интерфейса. Требования: отрезки фокуса по 25 минут и короткие перерывы по 5 минут, кнопки «Старт/Пауза» и «Сброс», видимый обратный отсчет, звук и системное уведомление по окончании отрезка, счетчик завершенных сессий фокуса за сегодня. Установи плагин и проверь, что он работает.

После отправки агент начнет работу. Вмешиваться не нужно: процесс полностью виден в чате. 

Шаг 3. Наблюдаем за работой агента

Агент начинает с изучения системы плагинов. Рабочая папка пуста, поэтому он ищет, где установлен Harness, читает конфигурацию профиля и документацию, а затем разбирает архив приложения, чтобы понять, как подключаются пакеты. Каждое действие отображается в чате отдельной строкой: «Ran commands», «Read files, ran commands, searched code». 

Начало работы агента. Данные: Incrypted.

В шапке сессии видно название задачи, режим работы и число фоновых процессов. Под строкой ввода выводится статистика: количество ходов и шагов, скорость генерации, израсходованные токены и доля попаданий в кеш. Уже на первых шагах доля попаданий в кеш составила 92% ― а такие токены, согласно тарифам, обходятся в 50 раз дешевле обычных.

Дальше агент пишет код плагина и тесты к нему. По ходу он находит и исправляет собственные ошибки: например, неверную проверку округления таймера и смещение в цикле выборки. В итоге все 16 автоматических тестов проходят успешно. Этот этап у редакции занял 11 минут 12 секунд.

Шаг 4. Разрешаем установку

Перед установкой агент остановился и задал вопрос. Чтобы подключить плагин, ему нужно записать файлы в домашнюю папку Harness (C:\Users\<имя>\.dsh): создать ссылку на пакет в папке профиля и добавить строку загрузчика в файл cordis.patch.yml. Режим Workspace Write разрешает запись только в рабочую папку, поэтому без согласия пользователя агент этого не сделает.

Запрос с тремя вариантами установки плагина. Данные: Incrypted.
  1. Approve the DSH-home writes ― разрешить запись в домашнюю папку Harness, установить плагин и проверить его в работающем приложении. Этот вариант агент помечает как рекомендуемый.
  2. Leave it uninstalled ― не устанавливать плагин и получить готовые команды и README для ручной установки.
  3. Install into the app’s own node_modules ― установить плагин прямо в папку программы в Program Files. Это более глубокое вмешательство, которое может потребовать прав администратора.

Редакция выбрала первый вариант и нажала Submit. Запись в этом случае затрагивает только профиль Harness, а не системные папки.

Выбор варианта еще не дает агенту права на запись. Перед запуском команды Harness выводит отдельный запрос Waiting for approval: операция требует полного доступа (danger-full-access), потому что пишет за пределы рабочей папки. В запросе показана сама команда ― встроенная утилита dsh устанавливает плагин из папки plugins\pomodoro-timer внутри рабочей папки в профиль desktop.

Запрос с командой установки плагина. Данные: Incrypted.

Кнопка Allow once разрешает только эту команду, Reject ― отклоняет ее. Редакция нажала Allow once.

Ответ агента после установки. Данные: Incrypted.

Такие запросы ― часть модели безопасности Harness. Агент не выходит за пределы рабочей папки самовольно: сначала объясняет, что и куда собирается записать, а затем отдельно просит подтвердить каждую опасную команду. 

Шаг 5. Проверяем результат

Когда агент сообщит, что плагин установлен, таймер появится в интерфейсе.

Плавающее окно таймера поверх интерфейса Harness. Данные: Incrypted.

На странице Plugins он отобразится в списке установленных плагинов вместе с описанием. 

Плагин в списке установленных на странице Plugins. Данные: Incrypted.

Стоит проверить каждое требование из промпта: запустить отсчет, поставить на паузу, сбросить таймер и дождаться окончания отрезка. Для быстрой проверки агента можно попросить временно сократить отрезок фокуса до одной минуты. 

Шаг 6. Изучаем журнал работы агента

Последний шаг ― для тех, кто хочет понять, как агент принимал решения. Над чатом каждой сессии есть вкладка Trajectory. По описанию DeepSeek, в ней собраны все записи журнала сессии с разбивкой по источнику. 

Вкладка Trajectory. Данные: Incrypted. 

В журнале видны системный промпт, сообщения пользователя, рассуждения модели, вызванные инструменты, переданные параметры и результат каждого вызова. Если плагин работает не так, как ожидалось, журнал помогает найти шаг, на котором агент ошибся.

На этом примере видно, как Harness расширяет сам себя: новая функция появилась в интерфейсе по текстовому описанию, без ручного программирования. Тот же подход работает и для других задач ― например, для собственных инструментов агента или новых панелей интерфейса.

Безопасность и ограничения

DeepSeek прямо предупреждает, что Harness ― экспериментальная разработка. В документе о безопасности сказано, что проект не проходил аудит безопасности и его нельзя считать защищенным или готовым к промышленному использованию.

Агент выполняет команды, которые сгенерировала модель, загружает сторонние плагины и получает доступ к сети, процессам, учетным данным и файлам. Ошибка модели, сбой, неверная настройка или вредоносный плагин могут повредить компьютер, удалить файлы или раскрыть данные. Песочница и запросы разрешений снижают риск, но не гарантируют изоляцию.

Разработчики дают несколько рекомендаций:

  • запускать агента с минимально необходимыми правами;
  • по возможности использовать виртуальную машину, контейнер или отдельное рабочее окружение;
  • хранить резервные копии файлов, к которым у агента есть доступ;
  • не давать агенту доступ к конфиденциальным данным и ключам;
  • проверять плагины, настройки и предлагаемые команды перед запуском.

Для криптопользователей из этого следует простое правило: рабочая папка агента не должна содержать файлы кошельков, seed-фраз и ключей от бирж.

Помимо безопасности, у Harness есть и другие ограничения.

Статус превью. В описании репозитория заглавными буквами указано, что обновления будут ломать совместимость. Например, в версии 0.2.0-rc.2 из каталога сторонних моделей удалили часть старых идентификаторов, и сохраненный выбор модели может потребоваться сделать заново.

Платформы. Официальные установщики есть только для macOS и Windows. На Linux доступна лишь веб-версия.

Магазин плагинов. Официального каталога плагинов пока нет. Сторонние расширения ставятся вручную, проверять их пользователь должен сам, а обновлять ― через удаление и повторную установку.

Совместимость с Claude Code. Слой совместимости с модами Claude Code экспериментальный. Часть модов, по данным разработчиков, пока не запускается.

С учетом этих ограничений Harness подходит прежде всего для экспериментов и некритичных задач. Для работы с ценными данными стоит дождаться стабильной версии или использовать изолированное окружение.

Куда движется DeepSeek Harness

На момент написания материала Harness уже прошел путь от инструмента для разработчиков, который запускался из терминала, до приложения с установщиком, входом через аккаунт и страницей плагинов. По сути, DeepSeek вышла на рынок десктопных ИИ-агентов, где уже работают Claude Cowork и Codex.

Отличие Harness от конкурентов ― открытый код и ставка на плагины. Пользователь может заменить в агенте любой компонент, от модели до интерфейса, или поручить агенту написать недостающую функцию. Связка с недорогой моделью V4.1-Flash снижает стоимость таких экспериментов.

DeepSeek также заявила, что будет настраивать следующие модели под работу внутри Harness. Это значит, что агент и модели компании будут развиваться вместе. Следующие этапы, которые назвала команда, ― долговременная память, управление браузером и программами, а также доступ со смартфона.

FAQ

Что такое DeepSeek Harness и чем он отличается от обычного ИИ-чата?
DeepSeek Harness (сокращенно dsh) ― ИИ-агент с открытым исходным кодом от DeepSeek, который вышел на GitHub 13 августа 2026 года под лицензией MIT. Обычный чат только отвечает текстом, а Harness читает и пишет файлы, запускает команды, ищет информацию в сети и выполняет задачи по расписанию. По сути, это «обвязка» вокруг модели: набор инструментов, песочница, хранилище сессий и цикл, в котором агент планирует шаги, выполняет их и проверяет результат. Главная особенность ― архитектура «все ― плагин»: модель, инструменты, сессии, цикл агента и даже интерфейс собраны из сменных модулей. Каждый запуск записывается в журнал, который можно просмотреть, продолжить с любого места или воспроизвести заново.
Как установить DeepSeek Harness на Windows, macOS и Linux?
С версии 0.2, вышедшей 30 сентября 2026 года, на официальной странице DeepSeek Harness есть установщики для Windows (64 бит) и macOS (Apple silicon). Сайт сам определяет систему и предлагает нужный файл, например Download for Windows. В установщике достаточно нажать Install now, а после установки оставить отмеченным Launch now и нажать Finish. Node.js отдельно ставить не нужно: он встроен в приложение. Десктопной версии для Linux пока нет, там доступна веб-версия: нужно установить Node.js и выполнить команду npx @deepseek-ai/dsh web, после чего интерфейс откроется в браузере по адресу 127.0.0.1:3080. Возможности веб-версии и десктопного приложения совпадают.
Как подключить API-ключ DeepSeek к Harness и сколько стоит его использование?
На приветственном экране приложение предлагает два способа входа: через аккаунт DeepSeek (Sign in) или по ключу (Add API Key). Ключ создается в разделе API Keys на платформе DeepSeek, для запросов на счету должен быть баланс. Ключ вставляют в поле и нажимают Save and continue. Сам Harness бесплатен, а запросы к модели оплачиваются по тарифам API ― от $0,15 за 1 млн входных токенов. В непиковые часы цена вдвое ниже, выходные целиком считаются непиковыми. Токены из кеша обходятся в 50 раз дешевле обычных: в нашем тесте доля попаданий в кеш уже на первых шагах составила 92%.
Какие модели ИИ поддерживает DeepSeek Harness и можно ли подключить Claude или GPT?
По умолчанию Harness работает на DeepSeek-V4.1-Flash. Эта модель вышла в сентябре 2026 года, поддерживает контекст до 1 млн токенов, ответы до 384 000 токенов, режим рассуждений и работу с изображениями. Кроме моделей DeepSeek, агент поддерживает модели Anthropic и OpenAI, то есть Claude и GPT, а также Kimi, GLM и любые OpenAI-совместимые сервисы. Переключиться на другую модель можно в меню справа от строки ввода, если провайдер подключен в настройках, там же выбирается уровень рассуждений. Модель в Harness тоже оформлена как плагин, поэтому ее можно заменить в конфигурации, не трогая код.
Как создавать и устанавливать плагины в DeepSeek Harness без программирования?
Самый простой способ ― описать плагин текстом в чате и попросить агента написать и установить его. Мы так заказали таймер «помодоро»: агент сам изучил систему плагинов, написал код и 16 тестов, исправил собственные ошибки и уложился в 11 минут 12 секунд. Перед установкой он запросил разрешение на запись в профиль Harness, после чего таймер появился в интерфейсе и в списке на странице Plugins. Готовые плагины ставятся кнопкой Add plugin: по названию npm-пакета, адресу репозитория на GitHub или пути к локальной папке. В тестовой сборке 0.2.1-alpha.1 на странице плагинов появилась кнопка «Let Agent create a plugin». Плагины работают с правами пользователя, поэтому ставить стоит только проверенные. Обновляются они пока только удалением и повторной установкой.
Безопасно ли использовать DeepSeek Harness и какие права доступа нужны ИИ-агенту?
DeepSeek прямо предупреждает, что Harness ― превью для разработчиков: аудит безопасности не проводился, и считать проект защищенным нельзя. Агент выполняет команды, сгенерированные моделью, загружает сторонние плагины и получает доступ к сети, процессам, учетным данным и файлам. По умолчанию действует режим Workspace Write: агент меняет файлы только в рабочей папке. Любая команда за ее пределами требует отдельного подтверждения danger-full-access с кнопками Allow once и Reject. Разработчики советуют запускать агента с минимальными правами, по возможности в виртуальной машине или контейнере, хранить резервные копии и не давать ему доступ к ключам. Для криптопользователей правило простое: в рабочей папке агента не должно быть файлов кошельков, seed-фраз и ключей от бирж.

Сообщение DeepSeek Harness: как запустить AI-агента, который создает собственные плагины появились сначала на INCRYPTED.