如果你今年准备找测试开发工作，我建议你认真看看DeepSeek Harness-北京尧图网络

关注「软件测试就业联盟」公众号陪你走好校招求职的每一步问个扎心的问题你的简历上是不是也写着熟悉 Python、熟悉 Selenium、了解 pytest如果十份简历里有九份长这样面试官凭什么记住你今天给一个具体的差异化机会DeepSeek Harnessdsh。2026年8月13日DeepSeek 开源了这款 Agent 产品MIT 许可8 月中旬 Star 数已超过 15 万理念是一切皆插件。为什么说它是差异化机会因为它够新——多数人还停留在刷到新闻够开放——代码全部可看可改够可上手——一条命令就能跑起来也够深——插件架构、自进化的理念想挖多深都行。下面三个项目今天就能动手每个都附上简历写法。项目一安装并跑通 dsh产出一份实测报告为什么第一件事是写体验报告因为测试开发本来就是发现问题并证明它的工作而体验报告是你证明自己能给一个全新系统找出问题的最直接证据。多数人止步于我跑过你多做一步我评估过差距就出来了。动手部分门槛不高需要 Node.js 环境快速体验官方快速启动方式npx deepseek-ai/dsh web启动后打开 http://127.0.0.1:3080也可以从源码运行git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.gitcd deepseek-harnesspnpm installpnpm run buildpnpm dsh web模型接入需要配置 API Key如环境变量 DEEPSEEK_API_KEY除了原生接 DeepSeek 模型也能通过 LLM 适配器接入其他模型。提醒一句官方明确说明当前是 developer preview 阶段、会有破坏性变更报告里记得记录版本号结论才可复现。报告建议覆盖四块能力面文件操作、命令执行、检索、Skills、任务编排、会话管理、模式对比标准、PTC、极简、创造四种模式各适合什么任务、短板记录响应偏慢、复杂长任务稳定性不足、偶发循环打转、API 成本随任务长度放大、总体结论。我们的实测结论是八个字能干活但得盯着。你的报告要有自己的数据和案例不要抄结论。写报告有两个小技巧。一是每个结论都带证据说响应慢就附上任务和耗时说循环打转就贴上日志。二是控制变量固定同一版本、同一模型、同一套任务让结论可复现——这本身就是一次测试设计的练习。简历写法参考“独立完成 DeepSeek Harness 实测评估覆盖 6 大能力域与 4 种运行模式定位并量化响应、稳定性、成本四类问题输出评估报告。”项目二给 mini-dsh 写一个工具插件项目一是会用项目二是懂它。推荐社区教学项目 mini-dsh一个用 TypeScript 从零实现的 dsh 简易版零运行时依赖25 个测试全绿核心拆成插件系统、会话日志、LLM 缝隙、工具系统、Agent 循环五大件。它很适合入门依赖为零代码量不吓人一两个周末就能读完。任务是给它加一个工具插件比如单位换算。由于 dsh 内部接口还在演化官方已警告破坏性变更下面的插件骨架只是简化示意不是真实 API具体接口以 mini-dsh 源码为准// 简化示意非 dsh / mini-dsh 真实接口仅表达插件形态export function unitConvertPlugin(ctx: {registerTool: (t: unknown) () void;}) {const dispose ctx.registerTool({name: “km_to_mile”,description: “把公里数换算成英里”,async execute({ km }: { km: number }) {return { mile: km * 0.6214 };},});// 卸载时撤销副作用对应 Revertible Effects可回滚副作用的思路return () dispose();}别忘了给插件写测试正常换算、边界值 0、非法输入负数、非数字。还可以再加一条插件装载又卸载之后系统是否恢复原状——这借鉴了 dsh可回滚副作用的设计思想面试时提一句能显示你懂架构而不只是会写函数。简历写法参考“基于开源教学项目 mini-dsh 开发工具插件并补齐测试覆盖正常/边界/异常三类用例全部测试通过理解 Agent 插件化架构。”项目三做一组AI 生成用例 vs 人工用例对比实验这个项目最贴近这份工作未来的日常。设计不复杂选一份需求说明一路用 AI 生成用例一路自己人工设计等价类、边界值然后从五个维度对比覆盖度、边界命中率、断言具体度、可执行性、评审修正成本。把数据如实记下来你大概率会发现AI 胜在数量人工胜在边界与异常深度混合模式收益最高——但结论要用你自己的数据说话。这个项目的隐藏价值在于它提前演练了你未来的日常——AI 写初稿你做评审。等别人还在纠结AI 会不会取代测试你已经有了第一手的方法论。简历写法参考“设计 AI 生成用例与人工用例的对照实验量化五个维度差异沉淀一份可复用的用例评审清单。”为什么是这三个三个项目构成一条闭环项目一学会评估 Agent项目二学会理解 Agent项目三学会与 AI 协作。面试官想看到的从来不是完美作品而是你已经进场了——在大多数人还在观望的时候。最后提醒两个常见坑。其一简历上只写体验过 dsh没有数据、没有结论那不叫体验叫打卡。其二照搬别人的报告结论面试官追问两层就露馅。这三个项目的含金量恰恰都来自你自己做、你讲得深。本文整理自霍格沃兹测试开发学社的原创分享更多测试开发与 AI 测试实战内容我们下一篇见。本文部分内容参考了霍格沃兹测试开发学社整理的相关技术资料主要涉及软件测试、自动化测试、测试开发及 AI 测试等内容侧重测试实践、工具应用与工程经验整理。

如果你今年准备找测试开发工作，我建议你认真看看DeepSeek Harness

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