DeepSeek Harness是一个开源项目，其核心公式为Agent=模型+Harness，通过将模型与工具、循环等组件解耦，实现“一切皆插件”。它基于Cordis元框架，支持热插拔、可逆副作用和四种运行模式，并具备安全审批、日志记录和子Agent功能。尽管存在安全漏洞，但展示了AI自主扩展能力的潜力。

DeepSeek发布V4 Pro模型，编程和Agent能力受期待。同时推出DeepSeek Harness开源平台，支持快速部署、多模型接入和插件化扩展。用户可通过NPM或源码安装，访问Web Chat，并添加第三方API。插件生态尚处早期，未来潜力待观察。

DSH因DeepSeek品牌获得流量，但与Pi不同，它主张插件化、模块可变的“自进化”理念。作者认为DSH无新理论，工程探索虽引发开发者狂欢，但产品层面仍是零或负数，可能给DeepSeek带来隐患，因用户期待的是桌面级Agent而非编程框架。其商业价值未知，但技术可能在未来产品中爆发。

DeepSeek开源了开发者预览版Agent驾驭框架Harness（dsh），采用MIT协议，核心设计为“一切皆插件”，由Cordis元框架驱动。模型、工具、循环等均可插拔，通过profile和bundle灵活组装。会话日志作为唯一真相源，支持分叉、回放。压缩与记忆功能仍处预览阶段，提供四种运行模式，旨在构建可扩展的Agent地基。

DeepSeek开源了DeepSeek Harness框架，利用范畴论为AI Agent构建骨架，核心是“一切皆插件”，由Cordis系统驱动，确保插件可组合、可替换。通过态射和单子结构，系统实现容错、可追溯和确定性，使Agent行为可预测。开发者无需改动源码即可扩展功能，数学在类型层面保证组合正确性。

DeepSeek开源DeepSeek Harness，采用“一切皆插件”架构，公开模型思维链，支持热插拔与透明追踪。对比测试显示Harness影响任务成功率，提供四种模式适配不同场景。开源首日获31.2k星，社区热议插件化利弊，核心优势在于可追溯的思考过程，赢得开发者信任。

本文介绍了一个基于.NET和WPF的工业视觉开发平台，旨在解耦相机驱动与视觉算法框架。该平台通过插件化架构支持多相机和视觉框架的动态切换，提高开发效率和系统稳定性，适合长期维护的视觉项目。

kube-scheduler负责将K8s Pod调度到工作节点，依据Pod规格（如CPU、内存、亲和性等）选择最佳节点。调度过程分为预选和打分，最终选择得分最高的节点进行绑定。开发者可创建自定义调度器，支持插件化调度框架。

CurvaLauncher 是一款开源的 WPF 桌面启动器，具备快速启动应用、数学计算、文本翻译、全盘搜索和二维码处理等功能，操作简单，适合多种场景，并支持插件化开发以提高开发效率。

这篇文章介绍了作者最近在病中写完的一个小的个人软件Toolkit，是一个专为程序员设计的极简、插件化的工具集。该工具集支持快速搜索和使用各类工具，具有插件本地安装、免费开源、数据存储在本机等特点。作者还搭建了一个官网，并寻找志同道合的朋友一起完善该软件。

本文介绍了使用mosdns插件解决DNS污染问题的方法。mosdns是一个插件化的DNS转发器，可定制DNS处理逻辑。文章详细介绍了mosdns的安装和配置步骤，并提供了相关配置文件和下载地址。最后，文章提到了验证分流效果的方法。