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目录
一、引言
二、认识网页工作台
三、实战：创建并运行预算脚本
3.1 发出有边界的请求
3.2 等待工具执行完成
3.3 核对文件与执行轨迹
四、怎样继续扩展
五、注意事项
六、总结
一、引言
让模型给出一段 Python 代码，与让智能体把代码写进工作区、真正运行并返回结果，是两种不同的体验。本篇用一个可手算核对的小任务，走完 DeepSeek Harness 的文件生成与执行流程。
任务是统计三笔支出[18, 25, 12]。我们要求它只在新建的演示目录里操作，不联网、不装依赖，最后给出真实终端输出。这样既能体验工具调用，也容易判断结果是不是正确。
二、认识网页工作台
在AI Store找到DeepSeek Harness，点击进入。首次打开可能看到预览版说明，阅读后点击“继续”。本次使用的 0.2 系列仍标有“预览版”，后续版本的布局可能变化。
左边是工作区和会话列表；中间是任务输入与回复区域；底部显示 Agent 模式、权限及模型。托管工作台已选中workspace，不需要把本机目录上传才能开始这个示例。
特别留意完全权限提示。本文通过专用演示目录限制任务范围，但提示词不是文件系统沙箱。实际使用自己的重要项目时，仍应先做好版本管理与备份。
三、实战：创建并运行预算脚本
3.1 发出有边界的请求
创建新会话，输入：
请只在 /workspace/csdn-demo-20261009 这个新目录中创建 budget.py： 给定 expenses=[18,25,12]，输出总额和均值，要求只用 Python 标准库。 运行它并给出真实终端输出。 不要安装依赖，不联网，不修改其他目录或文件。路径只是本文演示用的目录名。复现时可换成自己的新目录；如果目录已经存在，先检查内容，避免覆盖旧文件。
3.2 等待工具执行完成
发送后不要立即追加同样的请求。智能体会先检查目录、创建文件，再运行脚本。等任务显示“已完成”后，检查回复和文件变更卡片。
这次页面显示“已编辑 budget.py”，并返回：
总支出: 55 均值: 18.33手算可以验证：18 + 25 + 12 = 55，55 / 3保留两位小数是18.33。这个例子足够小，不必仅凭模型说“成功”就相信结果。
3.3 核对文件与执行轨迹
在会话上方切换到轨迹，可以检查工具调用顺序。本次记录包含创建演示目录、写入budget.py、执行python3 /workspace/csdn-demo-20261009/budget.py，以及最后列出目录文件。
生成的核心代码如下：
expenses = [18, 25, 12] total = sum(expenses) average = total / len(expenses) print(f"总支出: {total}") print(f"均值: {average:.2f}")“对话”适合阅读结果，“轨迹”适合核对实际执行。对于修改项目、运行测试这类任务，后者尤其重要。
四、怎样继续扩展
确认第一轮结果正确后，可以再提出一个独立的小修改，例如处理空列表：expenses=[]时不要除以零，而是显示“暂无支出”。明确要求保留原有示例，并补一个简单的测试，再查看变更与运行结果。
这是比一次性要求“做个完整财务系统”更稳妥的学习路径：先让一个小脚本跑通，再增加输入、边界条件和测试。
五、注意事项
- 文件位于云端工作台，不是浏览器所在电脑。不要去本机的同名路径找文件。
- 已完成的回复不等于每一步都符合预期；涉及文件操作时，要检查变更和终端输出。
- 使用标准库可以减少首次体验中下载依赖、网络和版本差异带来的干扰。
- 页面显示的 token 用量包含上下文等开销，不应按回复字数估算费用。
- 体验结束可通过 AI Store 的“暂停工作台”入口释放运行资源。
六、总结
本文完成了从自然语言需求到文件创建、脚本执行和结果核对的闭环。相比只复制一段聊天代码，Harness 的价值在于把工具执行放进同一个任务上下文，同时保留可检查的过程。
如果觉得对你有帮助，欢迎关注、收藏或留言交流使用体验。
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