近日，DeepSeek（深度求索）Harness组负责人透露，该团队目前目标远大、工作繁重，正在持续招聘人才。社区讨论指出，DeepSeek可能并不打算基于现有的OPENCODE等开源项目进行简单的二次开发，而是致力于从底层自主构建，力求在代码模型领域取得突破性成果。这一动向表明，备受期待的专用代码模型“DeepSeek Code”在短期内可能不会迅速推出，因为团队正专注于构建高标准的评测与基准测试（Harness）体系。对于开发者和AI创业者而言，这释放出DeepSeek在AI Coding领域坚持长期主义和自主创新的信号，其底层评测框架的完善将为未来高精度代码生成奠定坚实基础。
开源项目 boss-skill 发布 v3.9.5 版本，重点引入了对 Harness 的全新工程化理解。作者指出，Harness 的核心价值不在于提升 Agent 的智力，而在于通过构建“工程化骨架”让 Agent 的工作流程更加可信。本次更新的关键在于引入了 workflow-plan.json 层次。系统在初始化时，会将原有的 pipeline pack 和 artifact DAG 编译为一份明确的 workflow plan，清晰定义了流水线中的阶段、智能体节点、网关节点及其依赖关系。这一改进实现了“流程定义”与“运行实例”的解耦。通过 workflowHash 等描述定义，通过 runId 描述具体执行，使得流程可被审计、比较和缓存，同时支持运行实例的暂停、恢复和重试，解决了以往恢复逻辑混乱的问题，为 Agent 落地提供了更坚实的工程化支撑。