Во втором уроке вы пройдёте путь от пустого компьютера до первой выполненной агентом задачи. Разберём два способа установки DeepSeek Harness (команда dsh) на 04.10.2026: desktop-приложение без терминала и запуск через Node.js. Отдельно остановимся на входе в систему, выборе рабочей папки и типичных проблемах на Windows: они встречаются чаще всего и у них есть рабочие обходы. После урока вы сможете установить DSH, подключить модель, выполнить первое задание и найти в интерфейсе, сколько токенов оно стоило.

Неофициальный курс AI University. Тексты, примеры и задания написаны нашей командой по открытой документации DeepSeek и репозитория DeepSeek Harness на 04.10.2026; курс не связан с компанией DeepSeek и не одобрен ею. Программа в статусе developer preview и быстро меняется, сверяйтесь с документацией.

Два пути: desktop или через Node

У DeepSeek Harness на 04.10.2026 два официальных способа запуска, и выбор зависит от того, насколько вам привычен терминал.

Первый путь, десктоп-приложение, появился 29.09.2026. Это Electron-оболочка вокруг того же веб-интерфейса, Node и пакетный менеджер pnpm уже встроены внутрь, ставить их отдельно не нужно. Доступен для macOS на процессорах Apple silicon и для Windows x64. Сборки для Linux официально не существует: в документации desktop-приложения прямо сказано, что Linux не входит в число поддерживаемых целей.

Второй путь, через Node.js и команду npx, работает на всех трёх системах, включая Linux, но требует установленного Node и минимального знакомства с командной строкой.

Оба пути приводят к одному и тому же интерфейсу: desktop просто упаковывает веб-приложение в отдельное окно. Разница в том, что desktop слушает порт, который выдаёт операционная система, а запуск через npx по умолчанию открывает 127.0.0.1:3080.

Важное напоминание из первого урока: скачивать установщики и пакет нужно только с официальных источников. Для desktop это ссылки с deepseek.com/harness, ведущие на download.deepseek.com/desktop/, для Node-пути это пакет @deepseek-ai/dsh в npm. Сторонние сайты с похожими названиями и посторонний python-проект с той же командой dsh официальным DeepSeek Harness не являются.

Desktop без терминала: macOS и Windows

Если вы не хотите разбираться с Node, это самый быстрый путь.

Откройте deepseek.com/harness и найдите раздел загрузки desktop-версии.
Для Mac на Apple silicon скачайте файл dsh-latest-macos-arm64.dmg, для Windows x64, файл dsh-latest-windows-x64.exe.
Установите приложение как обычную программу и запустите его.
При первом запуске приложение откроет то же окно, что и веб-версия, только порт будет выбран автоматически операционной системой, а не фиксированный 3080.

Отдельно стоит знать две вещи. Во-первых, начиная с версии 0.2.0-rc.2 в desktop есть пункт меню «Manage dsh command», который ставит командную команду dsh в систему без отдельной установки Node или pnpm, если вам позже захочется работать и из терминала. Во-вторых, desktop-версия собирает продуктовую аналитику по собственной политике, отдельной от веб-версии; подробнее о данных и телеметрии поговорим в уроке 5.

Если у вас Linux, этот путь не подойдёт: переходите сразу к установке через Node.

Через Node: установка и первый запуск Web UI

Для этого пути понадобится Node.js. Проверьте версию:

node -v

В исходном репозитории DSH зафиксировано требование ^22.19.0 || >=24.0.0, то есть подходит Node 22.19 и новее из 22-й ветки, либо 24-я и более новые версии. Здесь стоит сразу сказать, что источники расходятся: у самого опубликованного npm-пакета @deepseek-ai/dsh это требование формально не прописано, и документация просто советует «установить Node.js», не называя минимальную версию. Для курса разумная рекомендация, Node 22.19+ или 24+. По отзывам пользователей, на Node 23.x команда завершается молча, без текста ошибки, что косвенно подтверждает требование из репозитория. Если у вас нестандартная версия Node и что-то идёт не так, сначала попробуйте переключиться на 22.19+ или 24+ и проверьте актуальное требование в документации своей версии DSH.

Дальше запустите веб-профиль:

npx @deepseek-ai/dsh web

Команда скачает пакет, поднимет веб-сервер на http://127.0.0.1:3080 и попробует открыть браузер автоматически. Если вы работаете по SSH, браузер не откроется, в терминал просто напечатается адрес, который нужно открыть вручную на своей машине.

Полезные флаги веб-профиля:

npx @deepseek-ai/dsh web --port 8080
npx @deepseek-ai/dsh web --no-open

Первый меняет порт, если 3080 занят, второй отключает автоматическое открытие браузера. Флаг --host 0.0.0.0 намеренно не поддерживается: если нужен доступ с другой машины, в документации предлагается публикация через обратный прокси с флагами --public-url и --trusted-host, но это тема для продвинутых и выходит за рамки этого урока.

Вход в DSH: аккаунт или API-ключ

После запуска нужно подключить модель одним из двух способов.

Первый вариант: вход аккаунтом DeepSeek через браузер. Подходит, если вы уже пользуетесь сайтом DeepSeek и не хотите отдельно управлять ключами.

Второй вариант: ввод API-ключа. Ключ создаётся на platform.deepseek.com, в разделе управления API-ключами личного кабинета. Ключ подставляется в настройках DSH: Settings → Models, поле для ключа DeepSeek. Сохранение подхватывается без перезапуска программы.

Технически ключ работает по протоколу Anthropic Messages через адрес https://api.deepseek.com/anthropic, если вы когда-нибудь будете настраивать подключение вручную или через переменную окружения DEEPSEEK_API_KEY, это пригодится. В этом же окне настроек можно подключить и другие семейства моделей: Anthropic, OpenAI, Kimi, GLM или любой совместимый шлюз, а также добавить Claude Code и Codex в качестве субагентов внутри DSH, но это материал урока 4.

Вызовы моделей платные независимо от способа входа: бесплатна только программа-обвязка. Чтобы пользоваться API-ключом, на балансе личного кабинета platform.deepseek.com должны быть средства. Какие способы оплаты доступны именно из вашего региона, лучше проверить прямо на сайте платформы в момент пополнения, этот список может меняться.

Если на экране входа появляется ошибка no-response, это означает, что запрос на вход не дошёл до сервера, обычно из-за сети или прокси, и стоит проверить соединение. Если видите код ACCOUNT_SIGN_IN_REQUIRED или ACCOUNT_TOKEN_INVALID, нужно просто войти заново.

Рабочая папка: заведите отдельный workspace

Прежде чем задавать агенту первую задачу, DSH попросит выбрать рабочую папку, workspace. Поле ввода сообщения остаётся недоступным, пока workspace не выбран, это сделано намеренно.

Агент умеет читать и редактировать файлы в выбранной папке, запускать команды и действовать по плану, который сам же составляет. Он работает в границах выбранного каталога, но не стоит проверять эти границы на домашней папке или на папке с рабочими проектами, в которых есть что терять. Для первого знакомства заведите отдельную тестовую папку, например ~/dsh-test или C:\Users\ВашеИмя\dsh-test, положите в неё несколько тестовых файлов и укажите DSH именно её.

Это не только вопрос удобства, но и вопрос безопасности: песочница DSH на этом этапе развития ограничивает только запись, а чтение и сеть у агента открыты, и на Windows защита работает не полностью. Подробный разбор данных и песочницы будет в уроке 5, а сейчас достаточно простого правила: отдельная папка для экспериментов, никогда не домашний каталог целиком.

Первая задача: от quickstart до своей

Официальный быстрый старт предлагает простой пример: открыть workspace с каким-нибудь репозиторием или набором файлов и попросить агента описать содержимое, например так:

Summarize this repository and identify its main packages.

Агент прочитает файлы в рабочей папке, составит план и выдаст короткое резюме. Это хороший способ проверить, что подключение к модели работает и ключ принят, прежде чем давать агенту задачи посерьёзнее.

Дальше стоит попробовать что-то своё, близкое к реальной работе, но безобидное по последствиям. Два простых варианта для тестовой папки:

Первый: положите в папку десяток файлов с бессистемными именами и попросите агента переименовать их по понятному шаблону, например по дате создания или по содержимому первой строки файла.

Переименуй файлы в этой папке по шаблону:
дата_YYYY-MM-DD_короткое-описание.txt,
где дата и описание берутся из содержимого файла.
Покажи список переименований перед тем, как применить изменения.

Второй: положите несколько CSV-файлов с однотипными данными, например продажи по месяцам, и попросите собрать из них единый отчёт.

В папке несколько CSV-файлов с продажами по месяцам.
Собери из них один отчёт: общая сумма по каждому месяцу
и итог за весь период. Сохрани результат в отчёт.md.

Интерфейс спрашивает подтверждение только перед операциями, которые требуют одобрения по текущей политике прав. В режиме workspace-write правки файлов внутри рабочей папки разрешены без отдельного вопроса, поэтому в запросе выше мы прямо просим агента сначала показать список переименований: это и есть ваша точка контроля.

Windows: когда npx зависает, и чек-лист порта 3080

На Windows установка через npx встречается с проблемами чаще, чем на macOS, по крайней мере судя по обсуждениям на GitHub. По сообщениям участников этих обсуждений, иногда npx @deepseek-ai/dsh web зависает: процесс занимает одно ядро процессора на сто процентов, память постепенно растёт, а сетевого трафика нет вообще. Причина, по разбору тех же участников, в том, что менеджер пакетов npm долго перебирает большое дерево зависимостей, тогда как pnpm с тем же деревом справляется быстрее. Разработчики подтвердили в обсуждении, что разбираются с этим, но на момент написания курса единого официального исправления для всех случаев нет.

Если вы столкнулись с зависанием, по опыту пользователей помогает переход на глобальную установку пакета вместо разового запуска через npx:

npm cache clean --force
npm install -g @deepseek-ai/dsh
dsh web

Если после этого PowerShell пишет, что dsh не является внутренней или внешней командой, попробуйте просто открыть новое окно терминала: путь к глобальным пакетам иногда подхватывается только при следующем запуске оболочки.

Также в обсуждениях встречаются ошибки вида plugin tree failed to load, когда не загружаются нативные модули sharp или node-pty. По опыту одного из участников, помогает очистка кэша npx (в обсуждении указан путь ~/.npm/_npx; путь для Windows ниже типовой и официально не описан, перед удалением убедитесь, что это именно папка _npx внутри кэша npm):

Remove-Item -Recurse -Force "$env:LocalAppData\npm-cache\_npx"

после чего команду запуска стоит повторить. В официальных релиз-нотах версии 0.2.0-rc.1 упоминается исправление npm-установки в части Linux-окружений при отсутствии опциональных предсобранных нативных пакетов, так что часть подобных ошибок на новых версиях DSH может уже не встречаться.

Стоит сказать честно: по этому вопросу советы в сообществе расходятся. Одни пользователи советуют ставить пакет через pnpm, другие, наоборот, предупреждают, что динамические импорты DSH плохо уживаются с изолированной установкой через pnpm. Какой вариант сработает у вас, зависит от версии Node, версии npm и самого DSH, поэтому если один способ не подошёл, разумно попробовать второй, а не упорствовать с первым.

Отдельный чек-лист, если браузер не открывает 127.0.0.1:3080:

1. Сервер вообще стартовал?
   node -v && npm -v
   npx @deepseek-ai/dsh web --help

2. Порт занят другим процессом?
   macOS/Linux: lsof -nP -iTCP:3080 -sTCP:LISTEN
   Windows (PowerShell): Get-NetTCPConnection -LocalPort 3080 -State Listen
   Если занят, запустите на другом порту:
   npx @deepseek-ai/dsh web --port 8080

3. Браузерный или системный прокси перехватывает localhost?
   Добавьте 127.0.0.1 и localhost в исключения прокси,
   попробуйте оба варианта адреса.

4. Страница открывается, но пустая?
   curl -I http://127.0.0.1:3080/
   Проверьте консоль браузера, очистите кэш.

5. Работаете внутри WSL2?
   Проверьте проброс localhost между WSL2 и Windows
   и правила Windows Firewall.

Этот список собран по опыту пользователей, а не из официальной документации, так что относитесь к нему как к отправной точке для диагностики, а не как к исчерпывающей инструкции.

Попробуйте сами

Установите DSH одним из двух способов: desktop-приложением, если у вас macOS на Apple silicon или Windows x64, либо через npx @deepseek-ai/dsh web. Критерий результата: интерфейс открылся в браузере или в окне desktop-приложения, и вы успешно вошли через аккаунт DeepSeek или API-ключ с platform.deepseek.com.
Заведите отдельную тестовую папку вне домашнего каталога, подключите её как workspace и выполните две задачи из раздела «Первая задача»: переименование файлов и сборку отчёта из CSV. Критерий результата: оба задания агент выполнил, вы увидели список переименований до того, как агент их применил, и проверили результат в папке.
Найдите в интерфейсе DSH, сколько токенов было потрачено на выполнение этих двух задач. Критерий результата: вы нашли раздел с расходом токенов или использованием модели в настройках или в сессии и можете назвать примерное число.

Итоги

У DSH два официальных пути установки на 04.10.2026: desktop для macOS на Apple silicon и Windows x64 без Node, и запуск через npx @deepseek-ai/dsh web для любой системы, включая Linux, с Node 22.19+ или 24+ (минимальная версия для самого npm-пакета официально не задокументирована, в своей версии стоит проверить отдельно).
Вход возможен аккаунтом DeepSeek через браузер или API-ключом с platform.deepseek.com; вызовы моделей платные в любом случае, доступные способы оплаты стоит проверять прямо на сайте.
Перед первой задачей обязательно заведите отдельную тестовую папку как workspace: не открывайте агенту домашний каталог целиком, особенно пока песочница ограничивает только запись.
На Windows установка через npx иногда зависает или падает на нативных модулях; рабочие обходы, глобальная установка пакета и очистка кэша npx, подтверждены в обсуждениях сообщества, но не гарантированы официально.
Если 127.0.0.1:3080 не открывается, проверяйте по порядку: стартовал ли сервер, не занят ли порт, не перехватывает ли прокси localhost, и отдельно смотрите настройки WSL2, если работаете из него.
В следующем уроке разберём, из чего складывается стоимость работы агента: модели, цены вне пика и в пиковые часы, и как не потратить бюджет впустую.

Установка и первый запуск