DeepSeek 用一套框架撬开了 Agent 时代的底层大门
大模型竞争的重心，正在发生一次不易察觉却足以改写产业格局的下沉。过去两年，行业习惯把目光锁死在参数规模、上下文长度与榜单分数上，仿佛谁在基准测试里多拿零点几个百分点，谁就握住了下一代人工智能的船舵。
Codex 换国产模型，DeepSeek / Kimi / GLM 谁最适配
阶段四第六篇。Codex 默认接的是 OpenAI。可你想换成国产模型——DeepSeek、Kimi、GLM——能不能换？怎么换？换完谁最好用？这一篇把这三家在一台机器上挨个接给你看。
12 个超火的 DeepSeek Harness 插件，大肥鱼已经落后 N 个版本了。。。
没想到，最近 DeepSeek Harness 又火了一把，大概是发布了 Super Agent 架构的原因?官方前两天公布了一组数据，截至 11 月 4 日，DSH 的日活跃用户已经达到 154 万，月活跃用户 548 万。
DeepSeek量化实操：5000只股票如何低成本分析？
让 DeepSeek 分析5000只股票，真的需要向 AI 发送5000次请求吗？如果只是想每天自动发现异常波动、筛选研究目标，答案往往是否定的。与其让大模型逐只读K线，不如先用 Python 做全市场扫描，再让 DeepSeek 分析最值得关注的少数标的。
拆解 DeepSeek Harness 官方再推荐的 4 款插件，附安装方法和开发思路
北京时间 11月8日晚，DeepSeek 团队负责人崔添翼又一次在社区推荐插件，并阐述官方对插件生态的思路。研究完DeepSeek Harness官方推荐的四款插件，我的判断是：第三方开发者真正值得争取的机会，在于把一项具体工作做顺，而不是与官方比赛谁能增加更多按钮。
一个插件，让你的 DeepSeek Harness 白嫖免费大模型
先别急着充API。上周我算了一笔账：用DeepSeek Harness跑评测和日常问答，一个月API账单三百多，其中一大半花在“重复测试”和“随便问问”上。后来装了一个插件，把Harness接进了几个免费大模型池，同样的活照样干，账单直接归零。
不领工资的同事：DeepSeek 高阶用法，你可能只用了AI一成的本事
一、先说一句实话：你可能只用了 AI 一成的本事你有没有过这种憋屈时刻：AI 说得头头是道，方案写得漂亮，可最后活儿还是你自己干——复制、粘贴、改格式、找文件、排表格，一套折腾下来，一个小时没了。问题不在 AI 笨，在于你用的那个「聊天框」，本来就只会说话。
把付费 AI 卷哭了！VS Code 装上这个插件：DeepSeek V4+GLM 5.2 免费用
先说结论：我上个月把某付费 AI 编程助手的续费关了。一个月 20 美金，一年小两千块，结果动不动就“请求超时”“今日额度已用完”。最气人的是有次赶项目，写到凌晨两点，它弹窗告诉我“本月高级模型次数已耗尽”。那一刻我盯着屏幕，感觉自己像个被拿捏的冤大头。
DeepSeek分析5000只股票，Python数据接口怎么选？
想让 DeepSeek 一次分析 5000 只股票，最先遇到的难题往往不是 AI 模型能力，而是Python 股票数据接口不稳定、批量获取速度慢、行情字段不统一。尤其是同时处理 A 股、港股和美股时，数据准备可能比 AI 分析更耗时间。
DeepSeek又崩了：429和503不能一起重试
今天下午，知乎上「如何看待 11 月 7 日 DeepSeek 再次崩溃」的话题冲到 233 万热度。同一时间打开官方状态页，顶上写的是「Everything is running smoothly」，最近一条事故记录停在 11 月 6 日，45 分钟的部分中断。