DeepSeek Harness チーム 10-31 が deepseek-ai 下でオープンソース化した研究用プロトタイプ：単一の GitHub リポジトリのみを対象とするアクティブなコーディングエージェントで、DSH プラグインパッケージとして提供されています。GitHub（オプションで Feishu）を監視し、許可リスト内のユーザーがエージェントアカウントに @ メンションして要件を提示すると、チケットを作成し、独自のセッションとディレクトリ内で作業を実行します。完了後は元のディスカッションに戻り、結果（例：プルリクエスト）を提出します。ローカルの Web パネルには、人間の対応が必要な事項のみが表示されます。
スター数 2490
信頼度：高（100） · イベント日時 2026-10-31
理由
- 過去 24 時間以内の新しい公式動向：リポジトリ 10-31 の作成（独立メディアの報道では 09:32 UTC）、MIT ライセンス；同日、Harness チームは公式 WeChat アカウントで『Super-agent 設計の探求：より自律的な Agent システムへ』という記事を公開しました。第一財経の報道によると、内部インスタンスはすでに日常的な問題の再現と修正、コードレビューへの対応、および DeepSeek Harness 自体のイテレーションに参加しています（公式 WeChat アカウントの原文は本欄では開けませんでした）。
- 構造は「1 つのメインセッションによるディスパッチ ＋ チケットごとの実行セッション」です：メインセッションは dsh-superagent-router プリセットを使用して作業を引き受けるかどうかを判断し、各チケットに対して worker-<チケット番号> セッションと独立したディレクトリを作成します。複数のチケットを並行して処理でき、上限を設定可能です。フロントエンドのコマンドは 5 秒後にバックグラウンドへ移行し、ターン終了後もバックグラウンドタスクは最大 30 分間実行を継続します。
- 設計原則は docs/000 に記載されています：人間の注意を最小限に抑えること。許可リスト内のユーザーが直接 @ メンションした場合のみリクエストとして扱われます。誰も要求していない能動的な作業はチームがルールを定義する必要があり、デフォルトでは observe モードで「本来何をするか」を記録するだけで実際には実行しません。作業中は発言せず、結果が出た場合、判断が必要な場合、または完了できない場合のみ返信します。
使い方
- 前提条件：Node.js 22.19+ または 24+、pnpm、git 2.32+、tmux、Python 3.8+、GitHub CLI 2.48+、DSH は package.json の engines 範囲内（デプロイメントドキュメントでは npm install -g @deepseek-ai/[email protected] に固定）、および DSH 用のモデルサービスの設定。
- 公式では、コーディングエージェントにセットアップを任せることを推奨しています：リポジトリをクローンした後、エージェントに「Read SETUP.md in this repository and set up dsh-superagent with me」と指示します。エージェントはリポジトリ、エージェントアカウント、作業を割り当てられるユーザー、自動マージの有無などを一度に一つずつ質問し、完全な計画を提示してから実行します。手動手順は docs/006-deployment.md を参照してください（専用の superagent プロファイル、パネルのデフォルトは 127.0.0.1:3082）。
- インストール後、許可リスト内のアカウントでリポジトリのイシューに @<エージェントアカウント> <要件> とコメントすると、約 1 分以内にパネルにチケットが表示されます。
リスク
- README には、これが研究用プロトタイプであり、DeepSeek の公式製品ではないことが明記されています：コードの大部分はコーディングエージェントによって作成されており、欠陥が存在する可能性があります。内部バージョンや記事で説明されている実装とも完全には一致せず、記事内の一部の設計は将来の方向性を示すものであり、プロトタイプでは実装されていません。
- 実行セッションは danger-full-access 権限で、実行ユーザー自身のシステムアカウントを使用してコマンドを実行し、承認を必要としません。パス指定によるプログラムの実行や、ユーザーのホームディレクトリの読み取りが可能です。ドキュメントでは、エージェントの認証情報のみを保持する独立したシステムアカウントでの分離を推奨しています。エージェントは専用の GitHub ユーザーアカウントである必要があります（GitHub App は使用不可）。github.com のみサポートし、GitHub Enterprise Server はサポートしていません。Feishu を使用するには、別途ボットアプリと lark-cli を構築する必要があります。
- スター数（収集時 2490）は注目度を表すに過ぎません。現時点では公開されたベンチマークや使用データはなく、内部での使用状況は公式 WeChat アカウントの記事やメディアの転載に基づいています。
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