裸装的 DeepSeek Harness 是毛坯房，介绍一些不错的插件补齐 Agent 该有的样子。
dsh-market 是入口，装完才谈得上装别的@ 文件引用增强、Skills 管理、皮肤市场DeepSeek Harness 把 AI 编程工具的每个组件都做成可插拔插件——模型适配器、工具注册、日志，连 AI 循环本身都能换。
多模态模型的真正瓶颈不是 "看不清"，而是 "指不准"。
Reference Gap（指代断裂）：模型看到了目标对象，但在推理链中无法稳定引用"到底是哪一个"。"左边那个""他旁边的"这类自然语言描述在视觉空间里不是精确地址——场景越复杂、相似物体越多，语言变量就越容易在几步推理后漂移到另一个实体上。
解法：把边界框和坐标点变成推理链的中间变量。 每写下一个框 = 在草稿纸上钉一颗钉子，后续推理围绕这些坐标展开，不再依赖模糊的自然语言指代。论文将框和点定义为"视觉原语（Visual Primitive）"——本质上就是把人类"用手指点着数"的动作形式化到了 token 序列里。
工程压缩比 7056×：2916 patch tokens → 3×3 空间压缩 → 324 → CSA 注意力缓存压缩 → 81。语言模型 DeepSeek V4 Flash（284B/13B MoE）+ 从头训练 DeepSeek ViT，视觉 token 限制在 81–384，不靠无限堆 token。
数据说话：~90 个视觉缓存条目跑出 77.2 分，Gemini 3 Flash 用 1100 个拿 76.5 分。视觉 token 不是越多越好，关键是模型有没有办法把"这个对象"稳定地绑定到图像坐标上。