那还用说吗？肯定是其他家都用不了的时候啊。

阅读 https://www.v2ex.com/t/1234805 并总结内容，简单回答下面的问题：
1. 这是什么？一两句话介绍背景。
2. 这能用来做什么？每个点一句话。

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1. 这是什么？
一个按"手头要干的活"分类检索 AI Agent 产品的目录站，解决"看一堆 Logo 却不知道哪个能用来干活"的问题，普通用户和开发者都能用。

2. 能用来做什么？
按活找产品：从"写邮件、改文档、查资料"这类需求点进去，直接跳官网，不用关心框架名。
做产品调研：多维对比产品（能做什么、做不到什么、怎么收费、同类替代），开源和商业产品放在一起看。
考证数据：访问量、星标、粉丝等指标公开可查，判断产品热度而不是听厂商自报。
后续规划：为开发者出一张开源 Agent 技术栈 landscape （框架、运行环境、工具链），目前还没做。

每个人的需求差距很大，最好全部都尝试一下。

阅读 https://www.v2ex.com/t/1234808 重新整理主贴内容，去掉 AI 味道的措辞，去掉排比，只保留这个项目的背景和功能

背景
DeepSeek Harness （ dsh ）开源后，社区已有工具（插件市场、Awesome 列表、桌面壳）只解决"找插件"的问题，装完插件仍要手写 YAML 组装。该项目补上编排环节：在画布上拖拽连线，代替写配置。

功能
依赖处理：未显式连线的部分由 Cordis 依赖注入自动装配；已连线的按拓扑序写回；检测到环报错回退
服务隔离：发布 Cordis service 的插件自动包进独立 realm ，避免整个 preset 挂载被拒
重复挂载防护：同作用域同名插件给出提示
配置表单：由运行时 Schema 驱动，与 dsh 设置编辑器同源，插件升级后字段不漂移
验证：点击"验证"会用当前组合真实创建一个空白会话，以框架自身的判定结果为准
输出：编排结果编译为 dsh 原生 preset ，内置标准、极简、PTC 三套模板
交付：macOS 桌面应用，API key 存本机、会话数据留在本地

@zhanying 看那玩意干嘛，openai 直接返回 usage

让 codex 写份文档，将所有需要 LLM 注意的地方都写出来，喂给 DeepSeek 。

转了，一小时后卸载，转回 pi 。等过几个月正式版出来再试试。

要减去退货率

那绝对是吉列锋隐 5

“随着框架的更迭，可以适配的模型等级应该越来越低但实际看到的是对模型要求越来越高”

因为框架是业务的基础，不管你做电商项目还是其他项目，业务会越来越复杂，项目框架复杂度也会增加，于是模型不但要充分理解框架，还要充分理解业务，对模型的要求是会越来越高的。

措辞 AI 味太重了。“但是单独只是改执行，不改提示词” 单独什么？这是人看的吗？

不吃早饭，只喝一盒牛奶。到了十点之后如果实在饿再考虑吃东西，但那时候不会困了。

首选第三方搜索 MCP ，国内各个云厂商都提供，国外的话，主要选择有两个：Brave 搜索和 duckduckgo 。详情你可以再搜下。

点个赞。如今碰到这种新项目，我都有点担心是不是 vibe coding 出来的，所以把代码库让 agent 过了一遍，提示词用的是：

> 审核整个代码库，查找代码是否存在边界不清晰、职责混乱、重复代码等设计水平低下的表现。

检查结果令人放心。

太可怕了。这个用最新的大模型去排查，不知道能不能排掉。

假设你最后做出来了，你自己一周用几次

你想说的是 LLM 吧。对于千亿级别以上的 LLM ，agent 做得好的话，可以大幅抹平 LLM 之间的差距，最后只剩下内置知识库规模的差别。

光抱怨没用，去查下细节，每轮对话用了多少 token ，做一个复盘，汲取教训。

因为两台设备无法在不同时登录的情况下同步聊天记录，所以多设备登录一旦做了，用户设备多起来的话，聊天记录将到处散落，用户又要骂娘了。楼主死了这条心吧。