deepseek-harness-runtime-bin

August 24, 2026 · View on GitHub

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DeepSeek Harness Python SDK 的平台运行时 wheel。它把普通 dsh CLI 及其封闭的 Node 依赖树打包成原生可执行程序，因此使用 SDK 不需要系统 Node.js。本包只发布 wheel。

安装命令与产物

Wheel 会安装 dsh 控制台命令和 deepseek_harness_runtime Python 模块。dsh 将参数转发给内置可执行程序，并要求非空 DSH_HOME；它不会回退到 ~/.dsh。

生产可执行程序位于模块的 runtime/ 目录，命名为 deepseek-harness-sdk-runtime-<platform>-<arch>；Windows 使用 .exe 后缀。Linux 与 macOS wheel 包含目标平台原生的 -rg 伴随程序，Windows 包含 -rg.exe，macOS 还包含 node-pty 使用的 -spawn-helper。已发布目标是 Linux x64、Linux arm64、macOS arm64 与 Windows x64。Wheel tag 必须与载荷严格匹配；不发布 Windows arm64 wheel。

仓库构建还会物化仅限开发的 runtime/node/ 载体。它在系统 Node 22.19 或更高版本上运行 node runtime/node/node_modules/@deepseek-ai/dsh/lib/bin.js。系统不会自动选择它，而且 wheel 与 sdist 均不包含它。

两种载体执行相同的 dsh 语法与随附 profile，包括独立的 sdk-minimal 配置树，以及包含前端产物的完整 web profile。私有 dsh-python-runtime-closure manifest 定义打包依赖闭包；不存在 Python 专用 Node 应用或检入的默认 cordis.yml。

Python 模块 API

  • bundled_package_dir() -> Path 返回已安装模块数据根目录，并校验发布元数据。
  • bundled_runtime_path() -> Path 返回当前平台可执行程序，并校验必需伴随文件。
  • resolve_bundled_launch_args(mode=None) -> tuple[str, ...] 默认返回可执行程序 argv。显式 mode="node" 或 DSH_RUNTIME_MODE=node 会选择仅限仓库使用的 Node 载体。
  • main() 实现已安装的 dsh 控制台命令，并在替换 Python 进程前拒绝缺失或空白的 DSH_HOME。

不支持的平台以及缺失的可执行程序或伴随文件会抛出 FileNotFoundError，并指出构建与安装路径。未知运行时模式会抛出 ValueError。

打包后的 profile 解析

dsh 在显式 home 下初始化随附 profile、组合其 bundle patch，并从可执行程序的虚拟文件系统加载内置插件。操作系统符号链接无法进入该文件系统，因此打包运行会在 $DSH_HOME/profiles/node_modules 下维护小型真实 ESM 代理包。每个代理镜像显式运行时 exports、记录原包身份，并重新导出虚拟模块 URL。因此，内置配置项与外部插件 peer 会共享同一个 Cordis／模块实例。原生共享库与 Windows ConPTY addon 会同其他原生 addon 一起打包；ripgrep 与 macOS PTY helper 仍是可执行伴随程序。

外部 profile 管理使用 dsh plugin --profile <name> ...。该命令要求 PATH 中存在 pnpm；普通 SDK／profile 运行不需要它。

构建与分发

在仓库根目录运行 pnpm exec tsx scripts/build-exe-for-python-sdk.ts，会校验闭包、构建包、部署无符号链接的文件树、打包所选目标，并把可执行程序及伴随文件同步到本模块。scripts/build-python-release.py 按仓库根版本暂存发布形态的 wheel，并将 deepseek-harness-sdk 固定到完全相同的运行时版本。

Installed-wheel smoke 会在 checkout 外创建干净虚拟环境，证明 distribution 与可执行程序来源，然后覆盖默认及自定义 SDK profile、外部插件、MCP、原生工具、直接 JSON-RPC、检入快照，以及可信运行中的真实提供方。另见 Python 贡献者工作流与 installed-wheel 测试决策。