lingda-harness:基于 DeepSeek 生态的个人 AI 工作台项目

Lingda Harness(灵搭)是由 VON- 维护的开源个人 AI 工作台,将对话、可复用的 Skill、工作流和可扩展工具整合到一个 Web 界面中。 项目基于 DeepSeek Harness 及其 Cordis 插件架构,扩展了内容编写页面、插件分类,以及可选的媒体生成和 Token 分析工具。

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Lingda Harness

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Lingda Harness(灵搭)是由 XJ-Cyber 维护的开源个人 AI 工作台,将对话、可复用的 Skill、工作流和可扩展工具整合到一个 Web 界面中。

项目基于 DeepSeek Harness 及其 Cordis 插件架构,扩展了内容编写页面、插件分类,以及可选的媒体生成和 Token 分析工具。

项目仓库 | 使用文档 | 反馈问题

功能

  • **对话与模型:**配置模型提供方及 OpenAI 兼容端点,选择智能体预设,使用文件与工具完成任务。详见 Web UI 指南。
  • **Skill 与内容编写:**浏览内置 Skill、导入 Skill ZIP 包,并管理工作流、工具和文本知识库。详见内容编写与 Skill 导入。
  • **Token 分析:**可选的 Token trace 插件展示请求用量、上下文来源和工具信息,并支持导出 JSON。详见 Token trace。
  • **媒体生成:**可选的图片与语音插件通过已配置的提供方生成内容,并返回附件。

开发者预览

Lingda Harness 处于开发者预览阶段,功能和接口仍在迭代,可能出现不兼容变更。可选插件需要单独配置;媒体生成还需要配置对应的提供方。

运行本项目前,请阅读安全说明。

运行

安装 Node.js 24 及以上版本,或 22.x 系列中不低于 22.19 的版本。

使用 npx 一键启动

直接运行已发布的 lingda-harness 包,无需克隆仓库或安装 pnpm:

npx --registry=https://registry.npmjs.org/ lingda-harness@latest web

命令使用 npm 官方源,避免镜像同步延迟。首次启动会下载运行依赖,后续启动复用已安装的运行环境。数据默认存放在 ~/.lingda。配置与发布细节见发行包指南。

默认访问地址为 http://127.0.0.1:3081,上游 DSH 仍使用 3080 端口。本机启动时会打开浏览器,通过 SSH 启动时只打印宿主机 URL。添加 --no-open 可跳过打开浏览器,添加 --port 3082 可使用其他端口。按 Ctrl+C 退出。

从源码运行

如需基于仓库源码开发,还需按照 package.json 的要求安装 pnpm 11.7.0:

git clone https://atomgit.com/XJ-Cyber/lingda-harness.git
cd lingda-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm run dsh web

pnpm run build 会准备仓库产物。pnpm run dsh web 会直接使用这些已构建产物,不会重新构建。仓库沿用 dsh 命令和 @deepseek-ai/* 包名;npm 上的 @deepseek-ai/dsh 是上游发行版本。

更新

对于源码 checkout,可以在设置 → 通用设置 → 软件更新中检查 https://atomgit.com/XJ-Cyber/lingda-harness,并从它的默认分支执行干净的快进更新。不需要手动配置 Git 远程。更新器会安装锁定依赖、重新构建生成产物并重启 Host。命令行流程仍然可用:

git pull --ff-only
pnpm install
pnpm run build

已打包的 Desktop 应用提供设置 → 通用设置 → 软件更新,会检查配置的签名 Desktop 发布流,安装匹配的壳与 dsh 运行时后重启。通过源码 checkout 启动的浏览器 Web 页面使用本地 Host 更新器。存在未提交修改、分叉、detached HEAD 或本地领先时会拒绝更新,必须手动处理。

开始第一次对话

  1. 打开设置 → 模型,按照模型配置指南添加提供方和 API 凭据。
  2. 添加并选中一个工作区目录。
  3. 创建对话,选择模型并发送任务。

文档

反馈与贡献

请通过本仓库的 Issues反馈问题和建议。欢迎提交 Pull request,并说明问题、改动内容及相关验证结果。

面向 agent:请遵循 AGENTS.md。

来源与许可

Lingda Harness 在 DeepSeek Harness 的基础上独立维护,保留上游版权声明与 MIT 许可证。Cordis 的设计参见论文 A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability。

第三方依赖及其许可证见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。

项目介绍

Lingda Harness(灵搭)是由 VON- 维护的开源个人 AI 工作台,将对话、可复用的 Skill、工作流和可扩展工具整合到一个 Web 界面中。 项目基于 DeepSeek Harness 及其 Cordis 插件架构,扩展了内容编写页面、插件分类,以及可选的媒体生成和 Token 分析工具。

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