dsh-runner

# dsh-runner > Автономный агент DeepSeek Harness (`dsh`) как внешний исполнитель задач: > изолированная папка-workspace, полный JSONL-лог каждого шага, никакого > доступа к файлам вне задачи. Загружай этот скилл, когда нужно **запустить агента на реальной задаче в отдельном окружении**: починить баг в клоне репозитория, сгенерировать код по описанию, прогнать одну задачу на разных моделях и сравнить результат. ## 🎯 When to use Use this skill when: - Просят «запусти агента на репо», «почини баг автономно», «агентная задача» - Нужен изолированный прогон: агент не должен трогать файлы вне workspace - Нужен полный лог сессии (JSONL) для аудита каждого шага - Нужно сравнить 2+ модели на одной задаче (по качеству и токенам) - Нужен Web UI для интерактивной работы с агентами (`dsh web`) Do NOT use when: - Задача простая и решается напрямую (мелкая правка, вопрос) — прямое редактирование быстрее, чем подъём агента - Нет API-ключа и нет OpenAI-совместимого endpoint — dsh без них не запустится - Нужна классическая оценка качества модели на бенчмарках (MMLU и т.п.) — это lm-evaluation-harness, а не dsh - Нужен полный контроль каждого правки с апрувами — оставайся в основном агенте ## 📦 Files - `SKILL.md` — этот файл - `scripts/dsh_task.py` — запуск одной агентной задачи (Python SDK, JSON-RPC) - `references/runbook.md` — чек-листы, типовые ошибки, примеры конфигов ## 🧰 Usage ### 0. Требования (один раз) ```bash # Python 3.10+; SDK: pip install deepseek-harness-sdk # API...