https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/commit/86d5dd438437fbc7b5b1e57d97ccc03d8fbd3eb4 一直是 DeepSeek 的自来水， 从 2.5 时代就一直在网上安利 这一波的操作让我有些失望，一盘没做好的菜就端上桌了 没有在官网有任何说明， 倒是自己的 agent 产品”偷偷“对齐了一波 这不纯纯为难做产品的打工人吗 DeepSeek, 失望, 产品
@carousel95 我的问题， 没有交代上下文 这两天网上流程用 DeepSeek Harness 的极简模式可以达到之前所谓的灰度测试时的高水准 官方仓库的极简模式明确说"The minimal preset owns the complete RL agent composition." 简单说就是复刻模型后训练时强化学习时的运行环境 系统提示词固定"You are a helpful software engineer assistant." 只有两个工具"bash"和"str_replace_editor", 工具 schema 也是复刻训练时的 只有这样，才能做到官方的跑分 但真实的，解决现实任务的 agent ，怎么可能满足这个环境
我和 OP 的看法不一样，我觉得这样才是互联网一开始的样子，有了之后就开源，然后大家一起迭代生态，而不是非要封闭开发成一个完成品再来说开放商用 当初 Linux 开始被商用的版本是 0.98.x ，那个时候一样的属于半成品，就有发行商开始做商用版本了，社区依旧很友好的在一起迭代修补
