新闻、仓库与研究，按时间排列。
dsh-tinyfish 插件为 DeepSeek Harness 接入 TinyFish 的免费网络搜索与网页抓取，每次调用 $0，结果以浏览器级提取器输出的干净 Markdown 返回。它默认接管 web_search 与 web_fetch 两个通道，支持 direct（tinyfish.ai 免费 key）和 monid 两种渠道，均不收费。插件可在 DSH Web 界面直接安装，也可通过 npm 或 GitHub Packages 安装 @viztor/dsh-tinyfish。
作者在 GitHub 发布 TestGen Agent，一个独立 Python 工具，可为 Java 项目自动发现方法并生成 JUnit 4 单元测试，支持 OpenAI（GPT-4o-mini）、Anthropic（Claude）及 Anthropic 兼容端点如 DeepSeek，含自动编译修复（最多 3 次）、可选 JaCoCo 覆盖率引导改进和 JSONL 断点续跑。在捆绑的 Maven 演示项目上用 deepseek-v4-flash 端到端跑通：40 个测试文件全部编译通过，38 个可运行中 36 个通过，PiTest 突变得分 83.8%（67/80），接近人工基线 83.98%。
推荐理由：作者用 PiTest 突变得分而非编译通过率来衡量 LLM 生成的测试质量，并公开了演示运行数据与诚实短板，方法可直接复用。
作者开源了 LLM_TEACH_ASSISTANT，一个由 Go 后端、Python AI 计算服务和 Vue 3 前端组成的智能教学助理，支持从教务平台下载作业并自动批改、试卷主观题批改、学术诚信分析和对话式成绩查询。系统通过 Go/Eino 主助手与页面 Agent 调用 DeepSeek API，Python 侧经 gRPC 提供 OCR、查重、AIGC 检测与评分，RPA Worker 用 Playwright 操作浏览器，人工键鼠输入经 WebSocket 传递、不经模型且不持久化密码与验证码；仓库当前适配 https://learning.xidian.edu.cn/portal ，提供一键启动脚本与批改 Skill 设计文档。
GitHub 开源了 physics-to-math-research v0.1-alpha.2（公开 Alpha），一个用于 Claude Code 的中英双语 Skill，审查科学问题是否被恰当数学化、检查 claim 的实质承诺与推断依据，并通过有界诊断推导检验数学结论是否被无依据升级为因果或机制性 claim。新版可在有依据且可行时补全最小的必要操作步骤；当前验证仍有限，欢迎 alpha 用户用真实问题报告可复现失败。
xywen97 在 GitHub 发布 SideTaskBench，用于评测 Coding Agent 在修复用户仓库时是否会被参考资料引导执行未经授权的第三方旁支任务，包含 25 个主任务、30 个原子任务和 25 个 host-tailored 单元。主表显示 wrapped 条件下 DeepSeek-V4-Flash 与 Qwen3.8-Max 的旁支任务实际交付率均约 40%，主任务通过率保持稳定；加入授权边界提示后 DeepSeek-V4-Flash 交付率降至 0%，Qwen3.8-Max 降至 21.88%；重复采样放大风险，8 次预算下 96% 的配对至少被成功完成一次旁支交付。
推荐理由：给出可复现的实验设计和主表数据，读者可以对照自己使用的 Coding Agent 评估旁支任务风险和边界提示的实际效果。
Blackman99 在 GitHub 发布 codsh，一个面向 DeepSeek 及任意 OpenAI 兼容端点的自主终端编码 Agent，直接构建在 DeepSeek Harness（dsh）上而非 fork。旗舰功能 /ship 将一句话需求经 7 阶段工程流水线（预检、目标澄清、设计访谈、Spec、Tickets、并行 worktree TDD 落地、验收合并）转为已验证代码，并提供终端与浏览器中的实时任务流全景。项目还支持自动解决 Git 合并冲突、Ctrl+C 暂停后续跑、多终端分级兼容和第三方网关配置，仓库以 MIT 许可开源。
Echo-Smith 在 GitHub 开源了面向中文内容创作的自托管 AI 写作工作台 LuminWrite-OSS，采用 MIT 协议。核心包括三层长期记忆加注入遥测、WritingContract 治理型写作运行时、基于 PostgreSQL 17（pgvector + ParadeDB）的自托管 RAG，支持 BYOK 接入 DeepSeek / Qwen / Kimi 等 OpenAI 兼容模型，Quickstart Compose 约 3 分钟可部署。
推荐理由：作者把中文写作拆成检索到成稿再到记忆沉淀的工程流程，分层记忆注入遥测与治理运行时设计可作同类系统的参考。
viztor 发布 dsh-opencode-patch，一个 DeepSeek Harness（DSH）主机插件，在网络层补齐 OpenCode 网关要求的 x-opencode-session、官方 CLI User-Agent、client/project 头和免费档 read/bash 工具定义，解决 403 FreeTierError、400 MissingSessionID 和 Auto Review 连接失败等问题。
开发者在 GitHub 发布本地优先的 AI 音乐工作区 tsov（v0.1，AGPL-3.0）：录一段哼唱后走 quick-lane（RMVPE 哼唱转写、GAME 人声转写、量化、音阶对齐）生成可编辑 MIDI，再由 LLM Agent 通过统一事务命令层完成编曲、配器、混音与导出，每次修改以 diff 展示且可撤销。整个流程在浏览器本地运行，仅 LLM 调用离开本机，默认接 DeepSeek deepseek-v4-flash，也支持任意 OpenAI 兼容端点；Windows 优先，macOS/Linux 未测试，附 600+ 测试与 v0.1.1 预编译包（win64 3.5 GB，因超出 GitHub 资产限制经夸克网盘分发）。
elephant-memory 是 DeepSeek harness（dsh 0.2.x）的插件，实现 Victor Taelin 的 UniiChat 规格，把同文件夹内每段对话汇成一份持久记忆，每轮以固定大小摘要开头，agent 可用 zoom、recall_search 等工具逐层展开到原话。摘要由会话自身的模型在后台写入，要求上下文窗口至少 65,536 tokens。一次 201 轮实测（deepseek-flash 官方 API）显示每轮输入中位 98.4% 命中缓存，turn 等待中位 5.1 秒，总花费 $2.82，其中写摘要占 74%；7 个逐字回忆问题全部按原文答对。
推荐理由：README 给出了 201 轮实测的缓存命中率和写摘要成本数据，读者可以据此评估这套长记忆方案的真实开销。
bradeGithub 发布 DSH-Plugins-Marketplace，为 DeepSeek Harness（DSH）提供插件市场，自动索引 GitHub dsh-plugin topic 下的插件，收录 9500+ 插件与 20000+ 通用 Skills。支持 Web GUI 卡片式一键安装、版本检测与自动更新，CI 每 2 小时增量扫描，浏览侧通过静态索引多级降级分发实现 0 次 GitHub API 调用。桌面端与 CLI 提供不同安装方式，市场本体自更新仅采纳 SSH 签名的 release tag。
Alisio 发布首个稳定版 0.1.0，是一个可扩展、provider 无关的终端 coding-agent 框架，接任何 OpenAI 兼容模型，需 Node.js >= 22.16 或 Bun。本地工具默认只读，写操作、进程和网络调用需逐次确认，长对话压缩为结构化 checkpoint，并内置可禁用的 SQLite FTS5 持久记忆插件 @alisio/plugin-memory。提供类型化插件 SDK、plan mode、MCP 支持和 Linux/macOS/Windows 独立二进制，MIT 协议。
推荐理由：README 明确列出了权限模型、上下文压缩结构和插件 SDK 的设计细节，想研究终端 coding-agent 搭法可以参考它的取舍。
开源插件 dsh-taskfold 为 DeepSeek Harness（DSH）编码智能体提供任务级上下文折叠，将已完成任务折叠为带标题的摘要，原文可随时用 fold_recall 取回。作者以一次 411 步、26 次折叠的真实会话实测，总 prompt tokens 从 142,654,308 降至 52,127,098（−63.5%），峰值上下文占用从 59.5% 降到 20.7%，支持 dsh 0.2.0-rc.2，经 npm、分支或 .tgz 安装。
该仓库是 SparkElf 转载的 DeepSeek Harness（dsh）说明，这是 DeepSeek AI 开发的开源 agent harness，采用一切皆插件的架构并由 Cordis 驱动。项目处于开发者预览阶段，会有破坏性兼容变更；可通过 npx @deepseek-ai/dsh web 在本地 127.0.0.1:3080 启动 Web UI，或克隆 https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git 后用 pnpm 从源码构建运行，许可证为 MIT。
开发者独立构建的 LLM 生活模拟 Slow Vale 中国服已有 800+ AI 居民共享一座持续运行的城市，游戏内时间超过 350 天。每个角色每天约 300–400 次 LLM 调用，平均上下文约 30,000 token；10 月 7 日当天用 deepseek-flash 处理约 44.24 亿 token、163,742 次请求，费用 472.33 元人民币，缓存命中率超 90%。作者详述了并发推理与世界状态变更分离、动态动作空间改为普通文本 JSON 以保住前缀缓存、用 runbook 管理 AI 协作开发等做法；项目约 40 万行代码、2200 次提交、日均部署 3–5 次，中国服 DAU 从 9 月 10 日的 177 增至 10 月 7 日的 865。
推荐理由：开发者给出了持久多智能体系统的并发控制、动态动作空间与缓存命中率设计的具体做法，工程方法可直接迁移。
作者开源 lab1 仓库，在四张 RTX 4090 上完成十五个实验：95M/201M 从零预训练（FineWeb-Ede 困惑度 30.2/18.1）、GSM8K 上 GRPO 使 Qwen2.5-1.5B-Instruct pass@1 提升 0.21、Countdown pass@1 从 0.02 提至 0.98，以及四阶段编码 Agent 课程。报告给出每个实验的完整设置、表格与预测账本，bench_observation_price.py 可在一小时内测量任意 Hugging Face 模型移除可见测试后的性能损失（RL 模型损失 0.16 且全部落在修复环节）。
推荐理由：作者在四张 RTX 4090 上跑通十五个实验并开放全部脚本与预测账本，读者可逐条对照复现 RL 与 SFT 的真实增益。
GitHub 仓库 ggfgfgf-on/dsh-trajectory-anchor 发布 0.5.0，是一个自包含的 DeepSeek Harness 插件包，集成首轮轨迹锚定、EWMA 轨迹评分、anchorGate 晋级门控、bootstrap 上下文抑制和 Layer-4 训练数据导出，一行命令安装且零社区插件依赖。校准显示词法漂移信号召回率仅 0.8%–4.3%、精确率低于 19.2% 随机基线，词法信号在 α=0.001 时会话级误触发率 15.9%，因此 rollback 与 notify 默认关闭，随附 responsePolicy. 判定 FAIL、零能力通道，插件默认仅观察与审计。
GitHub 用户 unbelievablejohn 发布 haa-llm-securitypro 原型，让模型在生成答案前先输出置信分，低分直接拒答，高分答案再由异厂商模型（智谱 GLM 主答、DeepSeek 验证）独立核对并做程序层实体比对。在 54 条自建样本上，验证层把 confident-wrong 从 7 条降到 1 条，减少 86%，过度拒答保持 1 条未增加。项目还给出置信分实为非连续刻度（30 到 88 之间无样本）、智谱 GLM 置信分波动是 DeepSeek 的 9 倍、ECE 达 33.1%、20 条 Red Team 对抗用例被攻破率 10%、以及 790 题 TruthfulQA 外部验证等结果，并附完整代码与各评测报告。
推荐理由：项目用对照实验和重复测量量化了模型自报置信分的失真，验证层对高置信错误的削减有数据支撑，方法可迁移到自建检索或作答流水线。
DigitalEnterpriseTransformation 在 GitHub 发布 llm-gateway，用统一入口对接 vLLM、SGLang、DeepSeek、OpenRouter、阿里百炼和 KIMI，对外只暴露一个 reasoning_effort 思考开关，并把三种上游思考流形态归一为 delta_reasoning / delta_content 双通道。库用法提供可插中间件的对象流，HTTP 用法兼容 OpenAI SDK，附带模型目录归一、结构化日志与等价性测试。
推荐理由：原文详细说明了把六家不同思考参数与思考流形态归一成统一双通道接口的做法，适合关心多供应商路由与流式中间件插入的读者参考。
kongbai9420 在 GitHub 发布 dsh-boss-worker v0.1.0-beta.1，一个面向 DeepSeek Harness (DSH) 的多模型主从协同插件，主控模型负责任务拆解与审查，子模型并行执行编码与测试。核心机制包括 writeScopes 文件写入范围隔离、lead_worker_review 独立验收门禁、maxRetries 返工预算、任务级动态模型路由，以及支持断点恢复与全自动托管（Autopilot）模式，基于 MIT 许可证开源。
/u/dergachoff 用 4 个真实 brief 和 52 条消息对比 Haiku 5.5 与 DeepSeek V4.1 Flash，后者经 OpenRouter 以至少 8-bit 精度运行。研究子智能体任务中，Haiku 低档更快且便宜约 4 倍，但同样两个 brief 反复失败，例如始终找不到含精确 HEX 和 Pantone 色值的品牌 guideline 页面，高档 60 次工具调用也没找到；DeepSeek 低档耗时 721 秒、$0.35。聊天标题任务 DeepSeek 胜 28 对 8，Haiku 常把标题写成回答第一句，还把一条 prompt injection 测试消息当成了标题。评判由 Opus 盲评 A/B 双序完成，每组只跑一次，作者说明这不是大型基准测试。
WeatherCore 在 GitHub 发布 mini OpenClaw，复刻并优化 OpenClaw 核心体验，以本地文件系统为唯一数据源，记忆存于 memory/MEMORY.md、会话存于 sessions/*.，摒弃数据库黑盒。技术栈为 FastAPI + LangChain 1.x create_agent + Next.js 14，技能遵循 Anthropic Agent Skills 范式，Agent 通过 read_file 读 SKILL.md 自学能力；System Prompt 由六文件动态拼接，支持 Monaco 在线编辑即时生效、对话压缩归档、tiktoken Token 统计，最低配置只需一个 DEEPSEEK_API_KEY。
推荐理由：原文完整给出了文件式记忆、技能即插件和六文件 System Prompt 的实现方式，读者可以直接复用这套透明 Agent 架构。
GitHub 开源项目 ai-universe-simulator 是一个基于大语言模型的生成式、可交互、无限流文字模拟游戏平台，玩家可实时介入 AI 动态生成的涌现式世界并改写故事线。已上线公网可直接游玩，包含规则怪谈、末日生存、克苏鲁、修仙、人生模拟等 6 个可玩世界，并支持「识海遗蜕」等世界观混合模式。技术栈采用 React + Vite 前端、Spring Boot 后端与 SSE 流式传输，以 DeepSeek V4-Flash 为主力模型，部署于 Fly.io，配套 ADR-001 至 ADR-031 的技术决策记录。
GitHub 开源项目 DataPilot 发布，用自然语言完成数据的查询、增删改、Excel 导入导出、一致性检查和 PDF 报表生成，采用手写 Agent Loop 替代 Workflow，默认接入 DeepSeek。项目提供 Vue 3 三栏 WebUI 和 SSE 流式可视化，内置三层确认机制、软删除恢复和审计日志；评测显示底层 34/34、Agent 层 15/15 用例通过。已知限制包括不支持跨表 JOIN、无权限控制和 RAG。
推荐理由：原文完整给出了架构分层、确认机制和评测结果，读者可以借鉴其用自然语言驱动数据库操作与报表生成的工程做法。
GitHub 仓库 ctwo22/llm-agent-practice 把 LLM Agent 核心机制逐个拆开实现，覆盖 OpenAI SDK 基础调用、手写 Function Calling 与 ReAct 循环、MCP 协议接入和多 Agent 顺序/并行/路由编排。项目使用 Python 3.14+ 与 DeepSeek API Key，依赖从 44 个包精简为 6 个直接依赖，并以独立提交记录多个 bug 的根因与修法，下一步计划接入向量库构建带引用的 RAG 问答系统。
研究者提出自主测试智能体 QuSema，利用量子语义与文档约束作为源码级语义 oracle，在量子库中查找静默 bug。其已适配 Qiskit 和 PennyLane，在 20 个历史静默 bug 基准上平均定位数超过 Claude Code 和 Codex，且 DeepSeek 配置成本低于 Claude Code。QuSema 还发现 40 个经开发者确认的未知 bug，其中 30 个为静默 bug。
开源项目 campus-course-kb 基于 FastAPI + LangChain + Chroma + DeepSeek 构建校园课程 RAG 智能问答后端，支持课程学分、先修课等自然语言提问。系统经意图分类走 FAQ 快路径或向量检索，FAQ 命中链路内 0.4 ms，实测比走 RAG 快约 5 倍；相关性不达标直接拒答，答案附课程编号、来源文件、章节等可追溯出处。项目内置 30 条评测集与 Recall@3/5/10 指标、Docker 部署及 GitHub Actions CI/CD，定位为作品集 / 课程设计项目。
Hongru Cai 等人提出 EngramEdit，通过条件记忆架构（如 DeepSeek Engram）实现解耦的 LLM 事实知识更新，保持 Transformer 主干固定。方法先计算使模型在多种表达下都能预测更新事实的目标记忆表示，再联合更新共享 n-gram 嵌入，并对频繁复用的嵌入施加更强惩罚以保护无关知识。实验显示编辑成功率接近完美，更新后的知识可用于未见表达和多跳推理，CoT 提示下准确率接近最强基线的三倍，且无关知识与通用能力在事实更新累积时基本保持不变。论文地址 https://arxiv.org/abs/2610.10533v1
推荐理由：论文给出了一种在固定 Transformer 主干上编辑条件记忆事实知识的方法，CoT 场景准确率约为最强基线的三倍。
作者开源SmartTest，输入OpenAPI契约自动生成pytest测试套件并完成失败归因与质量度量，MIT协议。订单靶场检出4个真实缺陷、零假阳性，修复版归零，另两个靶场召回与精确率均100%。架构上契约层用规则引擎保证100%可复现，模型只生成场景数据并经三道关卡拦截幻觉；接DeepSeek实测暴露9类问题，模型通路将场景数从2提升到10但未多报缺陷。CI含13道门禁与239条单元测试。
TimeCraker 在 GitHub 发布 coding-plan-bench 测速台，测量 TTFT/TPS/Total 并在同条件组内排名，支持 Anthropic 兼容与 OpenAI 兼容双协议。内置智谱 glm-5.3 / glm-5.3-flash / glm-5.3-flashx 同 key 三档直对比，外加方舟、千帆、DeepSeek、Kimi 渠道；提供浏览器直连、受信代理、Windows 本地版三种连接方式，Key 不入应用存储。2026-10-05 实测 32/32 成功，GLM-5.3 端到端中位 19.9s / 89 TPS，GLM-5.3-Flash 34.7s / 64 TPS。
开发者为 DeepSeek Harness 桌面应用制作了一个语言插件，在语言选择器中新增 29 种语言，共 73,312 条词条（29 种语言 × 2,528 个 key），不改动核心代码。未翻译字符串回退到英文，每次提交前有质量门禁校验占位符数量、产品名不翻译及书写系统混用，并为阿拉伯语、乌尔都语、希伯来语和波斯语提供从右到左支持。项目以 MIT 协议开源，基于 0.2.0-rc.2 构建。
JansenChang 在 GitHub 发布了 Claude Code 终端插件 claude-terminal-translate：中文提问先经 DeepSeek 翻成英文再发给 Claude，Claude 的英文回答下方自动附 DeepSeek 中文翻译，代码、路径、命令和 URL 原样保留。插件通过 /plugin install 安装并填入 DeepSeek API key，支持 /translate on/off 开关、失败自动重试最多 3 次，仅在终端 CLI 中验证；作者称目的之一是规避风险控制，并提示开启后提问和回答全文会发送到 api.deepseek.com，处理敏感内容时可用 /translate off 关闭。
Reddit 用户在 128 GB M5 Max Mac 上以 Q2 运行 341 GB 的 DeepSeek V4.1 Flash，将 ds4.c 从 85k 行裁剪到 34k 行、只保留 DeepSeek 和 Metal 后端，配合 kernel 融合与双 SSD 流式读取，解码从 12.1 提升到 24.4 tok/s，8K 上下文后首个 token 时间从 1.38 s 降到 0.18 s。所有改动要求输出 token 与上游逐位一致，仓库为 github.com/Chida82/sf-ds4-1flash，通用流程在另一个仓库 StarForge。
推荐理由：作者给出完整的实测方法和逐项数据，还把裁剪和优化流程整理成可复用的仓库，思路可直接迁移。
EIGHTfs 开源了 DeepSeekHarness-NAS 仓库，为 DeepSeek 官方开源 Agent 框架 DeepSeek Harness 提供群晖 DSM (.spk) 与飞牛 fnOS (.fpk) 适配包，NAS 原生运行无需 Docker。内置反向代理与局域网硬闸（公网 IP 一律 403）、门户 token 免密登录、Web UI 多模型配置，支持 DeepSeek 官方模型及自定义 OpenAI 兼容端点；发版走 GitHub Actions 自动构建，产物为裁剪后的预构建包（源码链路约 114MB），并附网页远程安装工具。
GitHub 开源项目 TideShift 汐储面向 1MW/2MWh 工商业磷酸铁锂储能系统，把电池热损耗、温升约束与寿命衰减写进 MILP 约束与目标函数，日净收益从 711.71 元提升到 1427.90 元（+100.6%），年化 52.1 万元。系统采用负荷预测、储能调度、需求响应三 Agent 协同（LangGraph + LLM 解释层），离线规则模式 32 条用例任务成功率 0.969、数字保真 1.000。项目定位为交流与教学用的参考实现，内置数据为合成数据，默认监听 127.0.0.1:8800。
开源项目 Unfold（知脉）是一个由 LLM 驱动的本地学习应用：输入领域、通过用途问答确定目标后，逐层生成知识大纲、讲解与练习，学习数据全部存于本地数据库。后端采用 FastAPI、PostgreSQL 与 SSE，前端为 React、TypeScript 和 Vite，支持 fake 模式（无模型费用）和接 DeepSeek API 的真实模式，费用通过持久账本预留结算。本地验收含 213 项 Python 测试和 10 项 Chromium 流程，源码采用 MIT 许可证。
dsh-mini 是一个基于 DeepSeek Harness 引擎的开源便携 AI 编程助手，整个程序仅一个 7.6 MB 文件，约为同类工具（359 MB）的 1/50。它零运行时依赖、免安装，支持 Windows、Linux 和 Android（Termux），最低 512 MB 内存即可运行，可连接 DeepSeek 或其他兼容 LLM 获取 AI 回答。
一项 25 组配对任务实测显示，本地运行 Qwen 3.8 27B 的质量为 89.5 分，DeepSeek Flash API 为 92.6 分（满分 100），12 项任务套件各胜 6 项。编码任务上两边全部通过：本地 10/10 智能体运行全绿，修复 4 个 bug 两边各 5/5 轮全部成功。代价是本地耗时为云端的 2.5–5.5 倍，但除电费外零成本，云端 12 项任务仅花费 0.14 credits。
CorePulse核心律动是一个开发中的开源（MIT 许可）本地电脑智能诊断与维修助手后端，由 LLM 负责理解决策、Java 后端负责控制执行。项目通过 Function Calling 调用 OSHI、smartctl、FurMark 等真实工具采集硬件信息、检测磁盘 S.M.A.R.T.、执行压测，并用 RAG 检索本地维修知识库。主模型为 DeepSeek，备用模型为阿里百炼兼容接口中的 Qwen，删除、修复、压测等高风险操作需用户确认后由后端执行。
ne0juan 在 GitHub 开源了 ai-paper-daily，一个全自动中文 AI 资讯站，每天北京时间 08:00 / 13:00 / 19:00 抓取、筛选、翻译并存档内容，在线阅读地址为 https://dailyaibot.com。项目用 GitHub Actions 定时运行、Cloudflare Pages 免费托管，大模型默认走 DeepSeek deepseek-chat，每天成本约几毛钱；内容含今日风向、资讯与观点、热门项目、架构评测和论文等栏目，论文 PDF 与文章存档托管站内。用户可 fork 仓库并配置 CLOUDFLARE_API_TOKEN 与 LLM_API_KEY 自行部署，代码以 MIT 协议开源。
推荐理由：原文给出了完整的数据源、打分规则和部署配置，读者可以直接 fork 复刻一个自己的中文 AI 资讯站。