假期里试了一个新玩法：需求说出来，插件自己长进软件里。作者拿「错题本」当试验品——拍照导入、自动切题归档、讲解错因并出同类题，从梳理需求到写代码全程旁观。它中途抓出过需求里自相矛盾的地方，也翻过车。

现在用 AI 写代码，已经不算什么新鲜事了。

但大多数时候，我们是让它在自己的项目里写代码，写完了，代码还是我们的项目。

国庆这几天我试了 DeepSeek Harness，玩法有点不一样：你让它做的东西，最后会直接长进它自己的软件里。

它节前刚出了桌面版，这两天我基本都泡在里面。

一开始我也是先看官方演示。官方拿来展示「创造模式」的例子是一个番茄钟：你说一句需求，它自己写个插件，直接出现在软件里。

看完我心里有点痒。番茄钟能做，那更复杂的呢？一个真有人每天在用、环节又多的东西，它能不能做出来？

我想到的是错题本。

孩子错了题，大多数家长当场讲一遍，过几天同类题照样错。传统错题本要手抄，很少有人能坚持下来。

所以我给它提了个需求：家长拍照导入，自动切题归档；点开错题，AI 讲错因、出同类题。

接下来这一路，从梳理需求、画原型到写代码，我基本就是看着它干活。中间它停下来反问过我好几次，有一次还抓出了我需求里自相矛盾的地方。它也翻过车，插件第一次装进去，点开就是一行红字。

需求文档、原型、几千行代码、几十项测试，基本都是它写的。

但用下来，我反而越来越确定一件事：以后做软件，最值钱的可能不再是会写代码。

写代码很多时候是在把事情做对，定需求是在决定做什么事。前者有标准答案，AI 越来越擅长；后者没有标准答案，得有人拍板。

先看看最后做出来的效果，再讲它是怎么一步步做出来的。

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Harness 和别的 Agent 有什么不一样

这次桌面版是 v0.2 预览版，macOS 和 Windows 都有，登录 DeepSeek 账号就能用。

它最特别的地方是一个设计思路：一切皆插件。工具、技能、界面，连左侧边栏的每个入口，都是插件拼出来的。别的 Agent 像一套装修好的房子，你最多换换家具；Harness 更像毛坯房加一套标准水电接口，房间怎么隔你说了算。

另外交代一下，Harness 支持自定义模型，我手上有 Kimi 的年套餐，所以这次全程用的是 Kimi K3，截图右下角看到不用奇怪。

三条提示词，只说它猜不到的

整个过程拆成三步：梳理需求、设计原型、开发插件，每步一条提示词。

第一步的提示词我本来写得特别细，PRD 的章节、优先级、验收标准全列好了，写完又删了大半。骨架都替它搭好了，它写得再漂亮，也只能说明我会写 PRD。所以我只留了它猜不到的东西：核心差异、目标用户、使用场景、硬约束。

我想在 Harness 里开发一个「错题本工作台」插件，出现在左侧边栏。

它和传统错题本不一样：家长把孩子的错题拍照导入，自动识别切分并按知识点归档；看任意一道错题时，右侧有 AI 讲解错因、生成同类练习题；还能把一段时间的错题组成复习卷打印出来。

用户是小学到初中学生的家长，不一定懂技术，通常是晚上辅导作业时用。数据只存在本地。

你先帮我梳理需求，有不确定的地方先问我，确认后输出一份需求文档，后面的原型设计和开发都以它为准。

最后那句“有不确定的地方先问我”，后来证明是最值钱的一句。

第一步：它先抓住了我需求里的矛盾

它没急着写文档，先摸了一遍 Harness 插件体系能提供什么，然后弹出 6 个问题。

第一个就把我问住了。

它说，你要求“数据只存在本地”，可识别和讲解都得调大模型，照片在推理那一刻会发到模型服务商那边，这条边界怎么定？

我写提示词时完全没意识到，“只存本地”和“调云端模型”放在一起就是自相矛盾。我选了“仅推理时上传”，错题本的价值全压在识别和讲解的质量上，手写体加拍歪的照片，本地小模型扛不住。

科目我选了数学和英语，并要求学科做成可配置的。只做数学，它大概率会把学科写死；加一门性质完全不同的英语，能逼它把结构设计得可扩展。

23 分钟后，需求文档 v1.0 出来了。

文档很扎实，但我挑出三个问题。家长是用手机拍作业的，它却默认“照片先传到电脑”，我要求加上手机扫码直传；它说只上传题目内容，可整页拍照再由 AI 切题，孩子姓名、学校也会跟着发出去；“已掌握”状态得允许家长手动改。

5 分钟后全部改完，还改得很实在，比如把“局域网能不能访问 Harness”列为开发前必须先验证的风险。

有个细节我印象很深。它顺手出的原型设计里，AI 辅导栏没用 Harness 自带的右侧栏，而是做在详情页里。原因是它核查发现，右侧栏是跟着会话走的，不适合一个独立的工作台。

这个判断，不是照着文档逐条执行能得出来的。

第二步：20 分钟，原型全出来了

需求文档 v1.1 没问题。请基于 requirements.md 和 prototype.md，把原型做成可点击的 HTML 静态原型。

要求覆盖需求文档里的所有页面，页面之间能跳转，用贴近真实的示例数据。风格和 Harness 现有界面保持一致。如果做的过程中需要调整 prototype.md 里的设计，同步更新文档。

完成后对照需求文档自检一遍，告诉我有没有遗漏的页面，以及设计过程中发现的需求不清楚的地方。

它动手前先去取了 Harness 真实的主题配色，然后拆了 7 个任务，连我担心会漏掉的手机上传页都单独列了出来。

大约 20 分钟，所有页面交付。示例错题是用 SVG 画的手写体照片，还带老师的红笔批改，挺像那么回事。

第三步：它给自己组了个开发团队

基于需求文档和原型，完成错题本工作台插件的开发，最终出现在 Harness 左侧边栏并能正常使用。

你作为技术负责人，合理安排团队分工，高效完成这个任务。开工前先给我看技术方案和任务拆分，确认后再开发。

先跑通主链路（拍照导入 → 识别入库 → 查看 AI 讲解），再完善其他功能。界面以原型为准，如果开发中需要改动，先说明原因。

完成后给我一份交付报告：需求完成情况、测试结果和已知问题。

它先做技术调研，翻了 Harness 的安装包找官方插件的写法，得出一个关键结论：用动态方式定义的插件，重启就没了，不适合家长长期用，要打包成本地插件装进去。

然后任务列表出来了。

T0 先验证安装和接口通路，T1 把接口契约写成文档冻结，然后后端交给 subagent A、前端交给 subagent B，两条线并行，最后联调主链路。

我只写了一句“合理安排团队分工”，它给出的答案是两个 subagent 加一份冻结的接口契约。前后端能严丝合缝接上，靠的就是先把接口定死，很多真实团队都栽在这一步。

T0 需要我配合，刷新 Harness 看侧边栏。

错题本出现在侧边栏了。点进去，一行红字：API 请求失败。

一半成功，一半翻车。

我把报错发回去，它查日志、加埋点，7 分钟后让我再刷新，通了。

中途我回答问题时，它原来那轮执行被打断了，我一度担心排好的任务白费。结果 Harness 有个“进行中的目标”，我一回复它就自动续上，上下文一点没丢。

我用一张测试卷走了一遍。选好照片，AI 自动找出了 2 道题，在原图上用蓝框标出位置，题目、孩子的答案、考点都识别好了，我只需要核对。漏了题可以自己在照片上框，两道其实是一道的，也能一键合并。

收好之后点开一道错题，右边点「讲错因」。

讲解分成四块：这题考什么、容易错在哪、正确思路、给家长的话。最后这块我挺喜欢，它不只讲题，还会告诉家长下次怎么陪孩子检查。

测试卷毕竟是打印体，我又拍了一张真实的英语作业。手写体歪歪扭扭，还有老师的红笔批改。它照样认出了孩子把 Finally 和 But 填反了，切到「出同类题」，出的也是同类型的语篇填空。孩子写完可以让 AI 判，也可以家长自己点对错，连续两轮全对，这道题会自动标成「已掌握」。

这些识图、讲解、出题的能力，插件自己一个模型都没配，用的就是 Harness 里已经接好的 Kimi K3。插件管功能，模型由宿主统一提供，这也是“一切皆插件”的好处。

最后我去插件管理页看了一眼。错题本安安静静地躺在“已安装”里，和官方插件排在一起。

有意思的是，往上翻，给我组团队开发的“智能体团队”“子智能体”，本身也是官方插件。帮我造插件的，和被造出来的，在 Harness 里是同一种东西。

写在最后

做完这一趟，我印象最深的不是它写了多少代码，而是第一步里的一个小细节。

它能自己去翻 Harness 的插件机制，能发现我需求里“只存本地”和“调云端模型”的矛盾，却默认家长会把照片先传到电脑上。

可现实里，哪个家长不是拿手机拍作业？

这件事挺有代表性。AI 越来越擅长把事情做对，但用的人是谁、在什么场景下用，它常常想当然。

Harness 的“一切皆插件”，让我看到了另一种可能。以后很多小工具，不用等哪家公司来做，你把需求说清楚，它就能长进你自己的软件里。家长要个错题本，做自媒体的要个选题库，都可以自己造一个。

门槛降下来之后，拼的就是谁更清楚自己要什么。

国庆假期还长，如果你手上也有一个一直想要、但市面上没人做的小工具，不妨装上 Harness，试着把需求讲给它听。

讲不清楚也没关系，它会问你的。

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