DeepSeek Harness: مزودك الخاص عبر JoinGonka Gateway

الـ Harness هو كل ما يحيط بالموديل في العمل الوكيلي: حلقة «طلب ← استدعاء أداة ← نتيجة ← الخطوة التالية»، وأدوات الملفات والطرفية، والصلاحيات والتأكيدات، وسجل الجلسة، وضغط السياق. ويجمع DeepSeek Harness كل ذلك من الإضافات: فمعمارية «everything is a plugin» مبنيّة على إطار Cordis، وأي مكوّن — من الأداة إلى محوّل الموديل — يمكن استبداله دون تعديل النواة. الكود مفتوح بموجب رخصة MIT.

لا حاجة إلى تثبيت — يكفي وجود Node.js (سلسلة 22 بدءًا من 22.19، أو 24 وما أحدث):

npx @deepseek-ai/dsh web

يشغّل هذا الأمر واجهة الويب على http://127.0.0.1:3080 ويفتحها في المتصفح؛ وعند التشغيل عبر SSH يُطبع العنوان في الطرفية فقط. أما الخيار --no-open فيشغّل الخادم دون فتح المتصفح، ويغيّر --port رقم المنفذ. ويصبح المجلد الذي شُغِّل منه dsh هو مجلد العمل الافتراضي، لكن الواجهة لا تبدأ الجلسة إلا بعد اختيار مساحة العمل صراحةً.

تتكوّن طبقة الموديلات من محوّلَين. المحوّل المباشر يخاطب واجهة API الرسمية للجهة المزوّدة. أما محوّل تعدّد المزوّدين — dsh-llm-pi-ai — فيبني على مكتبة pi-ai ذاتها التي يقوم عليها الوكيل الطرفي Pi؛ ومن خلاله تتصل المزوّدات المدمجة في الكتالوج وأي endpoint خاص بك. ولذلك تتطابق أسماء الحقول في الإعدادات — api، وcontextWindow، وmaxTokens — مع تلك المعروفة من Pi.

عن النضج. يبدأ README الخاص بالمشروع بتحذير: إصدار تطويري أوّلي، وتكرارات سريعة، وتغييرات كاسرة للتوافق. ويوضّح مستند منفصل باسم SAFETY.md أنه لم يُجرَ أي تدقيق أمني وأن الوكيل ينفّذ أوامر يولّدها الموديل. والخلاصة العملية بسيطة: شغّل dsh داخل حاوية أو آلة افتراضية أو تحت حساب منفصل، واحتفظ بنسخ احتياطية من كل ما يمكن أن يصل إليه.

الخطوة 1: المفتاح. سجّل في gate.joingonka.ai/register: بعد تأكيد العنوان ستُضاف إلى حسابك 3M من الرموز المجانية. في لوحة التحكم، افتح قسم "مفاتيح API" وأنشئ مفتاحًا يبدأ بالبادئة jg-. من المفيد تخصيص مفتاح منفصل للـ harness — عندها سيظهر حجم حركته في الإحصاءات كسطر مستقل.

الخطوة 2: الشاشة الأولى. بعد إشعار الحالة التجريبية (زر Continue) سيطالبك dsh بإدخال مفتاح API الرسمي ("Add an API key to get started"). وهو غير إلزامي: اضغط Configure later.

الخطوة 3: المزوّد. افتح Settings → Models واختر Add a custom provider. حقول النموذج:

الخطوة 4: النماذج. في قسم Models اضغط Fetch available models: سيطلب dsh القائمة من البوابة ويفتح نافذة "Choose models to add". في تجربتنا ظهرت فيها النماذج الثلاثة كلها — MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 وdeepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 وzai-org/GLM-5.3-Flash — وبعد Add selected حدّد الـ harness تلقائيًا لكل نموذج نافذة السياق وسقف الرد بحسب بيانات البوابة. لم يبقَ سوى الضغط على Create provider.

الخطوة 5: اختيار النموذج. أغلق الإعدادات، اضغط Choose workspace وأضف مجلد المشروع. ستظهر نماذج المزوّد الجديد في القائمة؛ ويصبح النموذج المختار النموذج الافتراضي للجلسات الجديدة.

يحفظ dsh المفتاح منفصلًا عن الإعدادات: في الملف ~/.dsh/.credentials.yaml بصلاحيات المالك فقط. وفي settings.yaml لا يبقى سوى اسم الإشارة إليه — في تجربتنا JOINGONKA_API_KEY، وفق معرّف المزوّد.

أي بروتوكول تختار. تتحدث البوابة بالثلاثة جميعًا، والفرق في العنوان الأساسي وبعض المزايا الجانبية:

المزوّد الواحد في dsh يتحدث ببروتوكول واحد، لذا فإن البروتوكول الثاني يعني مزوّدًا ثانيًا بمعرّف Provider ID مختلف. للعمل اليومي يكفي الخيار الأول؛ وفي تجربتنا عملت حلقة الوكيل مع استدعاء الأدوات على البروتوكولات الثلاثة كلها.

يكتب نموذج Models إلى مستند YAML عادي — $DSH_HOME/settings.yaml، والافتراضي هو ~/.dsh/settings.yaml. يمكنك تحريره مباشرة: زر Open configuration file في رأس الإعدادات يفتح الملف، وتعيد المحوّلات قراءته عند الطلب التالي — دون حاجة إلى إعادة التشغيل. إليك الإعداد الكامل لشبكة Gonka:

# ~/.dsh/settings.yaml
llm-pi-ai:
  providers:
    joingonka:
      displayName: JoinGonka Gateway
      apiKeyEnv: JOINGONKA_API_KEY
      api: openai-completions
      baseURL: https://gate.joingonka.ai/v1
      models:
        - id: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
          name: DeepSeek V4 Flash
          contextWindow: 380000
          maxTokens: 32768
        - id: zai-org/GLM-5.3-Flash
          name: GLM-5.3 Flash
          contextWindow: 390000
          maxTokens: 8192
          reasoningEfforts:
            off: low
            high: high
        - id: MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
          name: MiniMax M2.7
          contextWindow: 200000
          maxTokens: 8192
agent-default-model:
  provider: joingonka
  model: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731

ما يهم هنا:

• apiKeyEnv — ليس المفتاح نفسه بل اسم الإشارة إليه. يبحث dsh عن القيمة بالترتيب: متغيّر البيئة عند لحظة التشغيل، ثم .credentials.yaml (حيث يكتب النموذج)، ثم .env في مجلد التشغيل، ثم ~/.dsh/.env. إذا كنت تُعدّ الـ harness بدون متصفح، يكفي سطر JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key في ~/.dsh/.env بصلاحيات 600. المتغيّر الذي يُصدَّر بعد بدء التشغيل لن تراه العملية قيد التشغيل.
• حدّد contextWindow وmaxTokens صراحةً. النموذج الذي لا يعرفه dsh يُنسب إليه 262 144 و32 768 توكن — وهذا لا يطابق الحدود الفعلية. كما يصبح maxTokens المحدَّد حدًّا افتراضيًا لطول الرد في كل طلب.
• reasoningEfforts — مستويات التفكير في قائمة Effort. النموذج المُدخَل يدويًا لا يملك مستويات، ولن تظهر له قائمة. في GLM-5.3 Flash المفتاح ثنائي: القيمة low تُطفئ التفكير، وأي قيمة أخرى تُبقيه كاملًا. لذلك تمّ ربط المستوى off بـ low، بينما يمرّ high كما هو. في تجربتنا مع off لم تظهر كتل التفكير إطلاقًا، ومع high عادت.
• agent-default-model — النموذج المخصّص للوكلاء الجدد، بما في ذلك وضع headless. يفعل اختيار النموذج في الواجهة الشيء نفسه؛ ويمكن هنا أيضًا إضافة reasoningEffort.

مفاتيح compat التي توصي بها وثائق dsh للبوّابات الصارمة (supportsDeveloperRole: false، maxTokensField: max_tokens) غير مطلوبة هنا: فبوّابة JoinGonka Gateway تقبل كلًا من دور developer وحقل max_completion_tokens.

أداة التثبيت npx @joingonka/setup لا تُعدّ هذا الـ harness: كل عملية الربط تنحصر في النموذج المذكور في القسم السابق أو في مقطع YAML أعلاه.

أسرع طريقة لاختبار الاتصال هي تشغيل تجريبي واحد من دليل الكود. ضع بجانبه ملفًا صغيرًا يحتوي على خطأ واضح واطلب منه العثور عليه:

cd /path/to/project
npx @deepseek-ai/dsh --profile headless "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

تُطبع الإجابة النهائية في stdout، ومسار الاستدلال — في stderr مع علامة dsh: reasoning:. يجب على الوكيل أن يستدعي أداة قراءة الملف بنفسه وأن يجيب بشكل جوهري: في تجربتنا، حدد كل من النماذج الثلاثة في الشبكة السطر الخاطئ. هذا يعني أن الدورة الكاملة «طلب ← استدعاء أداة ← نتيجة ← إجابة» عبر البوابة تُجمَّع بشكل صحيح.

النصف الثاني من الاختبار على جانب البوابة. في لوحة التحكم افتح «الاستخدام»: هناك تظهر الطلبات حسب الساعات والأيام، وتوزيعها حسب النماذج والمفاتيح. ظهر سطر يحمل مفتاح الـ harness ووقت أحدث طلب — أي أن حركة المرور تمر فعلاً عبر البوابة.

إذا حدث خطأ ما، فعادةً ما يُقرأ التشخيص مباشرة من الرسالة:

سعر جميع النماذج في الشبكة موحد، لذا فإن الاختيار يعتمد على السلوك وليس الميزانية. فيما يلي القيود وكيفية أداء النماذج في تجربتنا dsh على نفس المهمة: قراءة ملف والعثور على خطأ فيه.

التوصية الافتراضية هي DeepSeek V4 Flash: العمل كوكيل (agent) يستهلك سياق العمل وطول التعديلات بسرعة، وهذا النموذج يوفر فائضاً في كلا المعيارين. عندما تتطلب المهمة التفكير في منطق معقد، انتقل إلى GLM-5.3 Flash واضبط مستوى الاستنتاج على high؛ وللتعديلات السريعة، يوفر نفس المزود النتيجة بمستوى off. يعد MiniMax M2.7 خياراً متوازناً للمهام القصيرة عندما لا يشكل ظهور مسار الاستنتاج عائقاً. يتم تغيير النموذج في محدد الواجهة أو عبر السطر model في الكتلة agent-default-model.

يتم تحديد تكوين الشبكة من خلال تصويت المشاركين ويتغير بمرور الوقت؛ يتم توفير القائمة المحدثة مع القيود دائماً عبر GET https://gate.joingonka.ai/v1/models — وهو الرابط الذي يستخدمه زر Fetch available models.

تستهلك أدوات الوكيل (agent tools) الرموز (tokens) بشكل مختلف عن الدردشة: فمع كل عبارة ترسلها، يقوم الـ harness بإضافة رسالة نظام (system prompt) ووصف لجميع الأدوات، ثم يجري حواراً متعدد الخطوات مع النموذج. في تجربتنا، استغرقت مهمة «قراءة الملف والعثور على الخطأ» من خطوتين إلى ثلاث خطوات، وما بين 14 إلى 22 ألف رمز، مع العلم أن معظم ذلك هو مدخلات: يتم استهلاك حوالي سبعة آلاف رمز مع كل خطوة قبل حتى طرح سؤالك. هذا ثمن طبيعي للاستقلالية — وهذا هو السبب في أن سعر الرمز (token) هو العامل الحاسم.

من خلال JoinGonka Gateway، تبلغ تكلفة الرموز $0.0069 لكل مليون رمز للمدخلات و $0.021 لكل مليون رمز للمخرجات — السعر موحد لجميع نماذج الشبكة ويتم استخلاصه في هذه الصفحة من مصدر مباشر. تقديرات الأسعار لشهر سبتمبر 2026:

يتم الدفع مقابل الاستهلاك الفعلي، بدون اشتراك وبدون قيود على عدد الطلبات؛ يمكن رؤية الرصيد والاستهلاك اليومي في لوحة التحكم.

النسخة. بينما لا يزال المشروع في حالة developer preview، تحقق بعد كل تحديث من أن المزود يعمل، ولضمان إمكانية التكرار، قم بتثبيت النسخة مباشرة في الأمر: npx @deepseek-ai/[email protected] web.

الصلاحيات. تعمل الجلسات الجديدة افتراضياً في وضع Workspace Write — الكتابة داخل دليل العمل؛ تطلب الواجهة تأكيداً للعمليات التي تتجاوز السياسة. يمكن تغيير الوضع في Settings → General.

إعادة المحاولة. عند حدوث خطأ في الشبكة، يقوم dsh بإعادة المحاولة تلقائياً — وفقاً للوثائق حتى خمس مرات — لذا فإن ارتفاع حمل الشبكة اللحظي غالباً ما يمر دون ملاحظة.

الخصوصية. لا يحفظ البوابة (gateway) محتوى الرسائل أو الردود: لا يتبقى في الإحصائيات سوى إجمالي الاستهلاك. يقرأ الوكيل ملفات المشروع محلياً على جهازك.

إذا كنت بحاجة للعمل مع الصور — لقطة شاشة للواجهة، رسم بياني في صورة — قم بإضافة مزود ثانٍ بجانبه يستخدم نموذجاً قادراً على الرؤية: يدعم dsh عدة مزودين في وقت واحد، بينما نماذج شبكة Gonka هي نماذج نصية.

DeepSeek Harness ليس الوكيل الوحيد الذي تنتجه مختبرات تطوير النماذج: لدى Z.ai، مطوري GLM، بيئة ZCode، ولدى MiniMax برنامج MiniMax Code الطرفي. كلاهما يتصل بنفس البوابة باستخدام نفس المفتاح.