Hey, ich bin Philipp 👋
Claude Code ist praktisch, aber fest verdrahtet: Du bekommst das Modell, die Werkzeuge und die Ablauflogik so, wie Anthropic sie vorgesehen hat. DeepSeek Harness geht den anderen Weg. Alles darin ist ein Plugin — das KI-Modell, die Werkzeuge, das Gedächtnis und sogar die Logik, nach der der Assistent arbeitet. Du kannst jeden dieser Bausteine austauschen, und wenn du willst, läuft das Ganze komplett auf deinem eigenen Rechner. Es ist Open Source unter MIT-Lizenz und kostet nichts.
1Node.js installieren
Die einzige Voraussetzung, die das Projekt nennt, ist Node.js. Wenn du es noch nicht hast, hol es dir von nodejs.org und nimm die als „LTS“ markierte Version. Danach kannst du im Terminal prüfen, ob es da ist.
node --version
2Starten — ein einziger Befehl
Du musst nichts dauerhaft installieren. Wechsle im Terminal zuerst in den Ordner, mit dem du arbeiten willst — dieser Ordner wird später dein Arbeitsbereich. Dann startest du die Oberfläche:
npx @deepseek-ai/dsh web
Der Befehl startet eine Weboberfläche und gibt die Adresse im Terminal aus; standardmäßig ist das http://127.0.0.1:3080. Der Browser öffnet sich von selbst — mit dem Zusatz --no-open unterbleibt das. Wichtig: Das Programm merkt sich den Ordner, in dem du es gestartet hast, als Standard-Ort im Dateisystem.
Wenn du lieber den Quellcode nimmst, weil du selbst etwas ändern willst, geht auch der Weg über das Repository. Dafür brauchst du zusätzlich Git und pnpm.
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git cd deepseek-harness pnpm install pnpm run build pnpm dsh web
3Ein Modell hinterlegen
Ohne Modell kann der Assistent nichts. In der Oberfläche gehst du auf Einstellungen und dort auf Modelle. Die DeepSeek-Karte hat ein Feld für den API-Schlüssel — eintragen und speichern, fertig. Ein Neustart ist nicht nötig, die Änderung greift bei der nächsten Anfrage.
Der Schlüssel ist nur schreibbar: Nach dem Speichern bekommt die Seite ihn nie wieder im Klartext zu sehen, sondern nur eine unkenntlich gemachte Beschreibung. Abgelegt wird er in der Datei .credentials.yaml in deinem DSH-Ordner; die Einstellungen selbst halten nur einen Verweis darauf.
4Arbeitsbereich auswählen
Eine frisch gestartete Oberfläche hat noch keinen Arbeitsbereich, und solange keiner gewählt ist, bleibt das Eingabefeld gesperrt — das irritiert am Anfang. Klick auf Arbeitsbereich auswählen, füge den Projektordner hinzu, in dem du den Startbefehl ausgeführt hast, und wähle ihn aus.
5Die erste Aufgabe
Jetzt kannst du eine Sitzung starten. Die Dokumentation schlägt als ersten Test vor, sich den eigenen Projektordner erklären zu lassen:
Summarize this repository and identify its main packages.
Der Assistent darf Dateien in deinem Arbeitsbereich lesen und ändern, Befehle ausführen, Teilaufgaben abgeben und einen Plan führen. Wenn eine Aktion nach den eingestellten Berechtigungen eine Freigabe braucht, fragt die Oberfläche vorher nach.
Ein anderes Modell — auch eins auf deinem Rechner
Das ist der eigentliche Punkt an DeepSeek Harness. Über Anbieter hinzufügen wählst du einen fertig hinterlegten Anbieter wie Anthropic oder OpenAI, trägst dessen API-Schlüssel ein und speicherst — Adresse, Protokoll und Modell-Liste bringt das Programm schon mit.
Für alles andere gibt es Eigenen Anbieter hinzufügen: ein Firmen-Gateway, ein selbst betriebener Server — und damit auch ein Modell, das auf deinem eigenen Rechner läuft. Du brauchst dann vier Angaben: eine kleingeschriebene Anbieter-Kennung, die Basis-Adresse, das API-Protokoll und mindestens ein Modell. Die Kennung ist dauerhaft, weil Anfragen, gespeicherte Sitzungen und Zugangsdaten sich darauf beziehen — umbenennen geht nicht, nur neu anlegen und den alten löschen.
Wenn etwas nicht läuft
Die häufigsten Meldungen aus der Doku
- MISSING_CREDENTIAL: Der Schlüssel fehlt — über die Modell-Seite hinterlegen.
- UNKNOWN_MODEL: Das gewählte Modell ist nicht konfiguriert — ein eingerichtetes auswählen oder es beim eigenen Anbieter ergänzen.
- Modell-Abruf antwortet mit 401: Schlüssel prüfen. Dienste ohne Modell-Liste erfordern, dass du die Modelle von Hand einträgst.
- Schlüssel und Adresse stimmen, aber jede Anfrage wird abgelehnt: Das Gateway erwartet eine andere Anfrageform. In der Doku stehen zwei Schalter, die fast immer helfen.
- Nur die Denk-Modelle scheitern: Deren Systemanweisung geht mit einer Rolle raus, die manche Gateways ablehnen — auch dafür gibt es einen Schalter.
Wichtig zu wissen
Was die Sicherheitshinweise des Projekts empfehlen
- Mit so wenig Rechten wie möglich arbeiten.
- Am besten in einer wegwerfbaren virtuellen Maschine oder einem Container laufen lassen.
- Vorher Sicherungen deiner Daten anlegen.
- Plugins und Befehle ansehen, bevor du sie ausführen lässt.
- Keine sensiblen Zugangsdaten in Reichweite legen, solange du das Risiko nicht bewusst in Kauf nimmst.
Und die nüchterne Einordnung: Das ist ein Baukasten für Leute, die sich einarbeiten wollen. Wer einfach einen Assistenten will, der ohne Nachdenken funktioniert, ist bei Claude Code besser aufgehoben. Wer die Kontrolle über jeden Baustein will — und die Daten auf dem eigenen Rechner behalten möchte — bekommt hier etwas, das es sonst nicht gibt.
Quellcode, MIT-Lizenz und die Sicherheitshinweise in der Datei SAFETY.md.
Ausführlich, aber auf Chinesisch — der Browser übersetzt sie zuverlässig.