Jalankan dsh-superagent pada model murah: dari issue GitHub ke PR

Anda menyebut sebuah agen di issue GitHub baru, pergi membuat teh, dan kembali ke sebuah pull request. Itulah yang dilakukan dsh-superagent milik DeepSeek, dan Anda dapat menjalankannya pada model CheapTokens melalui DeepSeek Harness (DSH). Berikut: instalasi, akun GitHub milik agen itu sendiri, issue uji pertama, dan anggaran untuk satu tiket.

Satu catatan dari repositori itu sendiri. README-nya (diperiksa 2 November 2026) menyebutnya sebagai prototipe riset hanya untuk referensi, bukan produk resmi DeepSeek, dan menyatakan bahwa ia mungkin masih mengandung bug. Lisensinya MIT, memiliki satu commit pada main dan tanpa rilis. Jalankan pada repositori yang Anda siap bereksperimen di dalamnya.

Apa yang sebenarnya dilakukannya#

dsh-superagent adalah agen coding proaktif untuk satu repositori GitHub, dikemas sebagai bundle untuk DeepSeek Harness. Ia mendengarkan GitHub. Ketika seseorang dalam daftar yang Anda izinkan bertanya, ia membuka work item (dokumentasi menyebutnya Ticket), bekerja dalam sesi agennya sendiri dan direktori miliknya sendiri, lalu membalas di percakapan asli, misalnya dengan sebuah pull request. Panel web menampilkan item yang membutuhkan manusia.

Jadi satu issue adalah satu sesi, dan satu sesi adalah loop pemanggilan model. Di loop itulah token habis; jika Anda belum melihat alasannya, mengapa agen AI menggunakan begitu banyak token membahas contoh 20 langkah.

Sebelum Anda mulai#

Anda memerlukan, menurut dokumentasi deployment:

• Node.js 22.19+ atau 24+, pnpm, git 2.32+, tmux, Python 3.8+
• GitHub CLI 2.48+ (digunakan melalui wrapper kecil, lihat di bawah)
• repositori di github.com (GitHub Enterprise Server tidak didukung)
• DSH dalam rentang versi dari engines.dsh di package.json repositori
• penyedia model DSH

Item terakhir adalah yang diserahkan repositori kepada Anda: panduan penyiapan menyebut penyedia sebagai langkah operator. Untuk CheapTokens, hubungkan DeepSeek Harness ke CheapTokens terlebih dahulu lalu kembali. Id model yang digunakan adalah deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (id lengkap, nama pendek dari tabel harga tidak diterima oleh API), dan basis API adalah https://api.cheaptokens.dev/v1. Detailnya ada di halaman dokumentasi CheapTokens.

Satu hal yang perlu diperhatikan. Menurut dokumentasi deployment, penyiapan menghapus variabel lingkungan yang namanya mengandung KEY, PASSWORD, SECRET atau TOKEN, dan menghapus GH_TOKEN dan GITHUB_TOKEN dari lingkungan worker. Jadi kunci penyedia yang diekspor di shell tidak akan sampai ke worker; atur seperti yang dijelaskan di artikel koneksi.

Instal dan jalankan#

npm install -g @deepseek-ai/dsh@0.2.1-rc.3
git clone https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype dsh-superagent
cd dsh-superagent
pnpm install && pnpm build

dsh superagent --from-default-profile web --dump-config > /dev/null
dsh plugin --profile superagent add "link:$PWD"

scripts/dsh-superagent start
scripts/dsh-superagent status

Perintah status menjawab dengan exit code: 0 normal, 1 berarti restart mungkin membantu, 2 berarti ada bagian yang gagal dan restart tidak akan memperbaikinya, 3 berarti penyiapan masih diperlukan. Mulailah dengan default: profil superagent, prefiks branch agent/, dan mode accept observe, yang mencatat pekerjaan proaktif tanpa melakukannya.

Beri agen akun GitHub sendiri#

Inilah langkah yang dilewatkan orang lalu bertanya-tanya mengapa tidak terjadi apa-apa. Agen memerlukan pengguna GitHub biasa dengan akses tulis ke repositori Anda; GitHub App tidak dapat memainkan peran ini.

1. Buat pengguna dan tambahkan sebagai kolaborator dengan akses tulis.
2. Buat wrapper ~/.local/bin/gh-agent: GH_CONFIG_DIR="$HOME/.config/gh-agent" exec gh "$@". Itu memisahkan login agen dari gh Anda sendiri.
3. Jalankan gh-agent auth login sebagai pengguna tersebut.
4. Di panel web, buka Sources, atur repositori (owner/name) dan path CLI ke wrapper.
5. Di bawah Policy, tambahkan login yang boleh memberi agen pekerjaan ke policy.sources.github.allowed. Tidak ada yang menjadi Ticket sampai seseorang ada di daftar itu.

Issue uji pertama Anda#

Buka issue baru di repositori dan tulis sesuatu yang kecil dan tidak ambigu, dengan login agen dalam format kode, misalnya: @<agent login> fix the typo in README.md: "recieve" should be "receive".

Kata "baru" penting. Mengedit issue lama untuk menambahkan sebutan tidak terdeteksi; issue baru atau komentar baru yang terdeteksi. Jika panel menampilkan Ticket lalu muncul branch yang diawali agent/, rantainya berfungsi.

Berapa biaya satu tiket#

Repositori tidak menerbitkan penggunaan token per tiket, jadi ini adalah perkiraan berdasarkan asumsi yang dinyatakan. Katakanlah tiket kecil membutuhkan 25 pemanggilan model. Setiap pemanggilan membawa percakapan yang tumbuh: sekitar 30.000 token input rata-rata, dan sekitar 800 token jawaban (sebuah perintah, patch, catatan singkat).

Per tiket itu 30.000 × 25 = 750.000 token input dan 800 × 25 = 20.000 token output. Pada DeepSeek-V4-Flash dengan harga CheapTokens hari ini (input $0.015 dan output $0.10 per 1M token), satu tiket seperti itu adalah $0.0133.

Bagian yang tidak seimbang: input sekitar 37 kali output, dan itu normal untuk agen, karena setiap langkah mengirim ulang apa yang sebelumnya. Tiket yang sama pada model lain:

Tabel juga mencantumkan GLM-5.3-Flash (konteks 390K, hingga 8.192 token output per jawaban) jika tiket Anda pendek dan jawabannya kecil. Untuk loop tool yang panjang, DeepSeek-V4-Flash memberi Anda konteks 380K, hingga 32.768 token per jawaban dan satu harga di jam berapa pun. Angka Anda sendiri akan berbeda, jadi geser slider:

Jika Anda ingin memangkas sisi input, cara memperkirakan biaya agen AI membahas kebiasaan yang paling penting.

Jaga agar tetap terkendali#

Tetap di mode observe selama sehari: ia mencatat apa yang akan dilakukan agen sendiri, sehingga Anda melihat polanya sebelum ia bertindak. Izinkan hanya login Anda sendiri pada awalnya. Periksa tiga pull request pertama baris demi baris, dan periksa penggunaan model pada saldo Anda setelah hari pertama, lalu kalikan dengan jumlah tiket nyata Anda.

Repo juga menyatakan beberapa desain dari artikel pendamping DeepSeek belum diimplementasikan, jadi anggap fitur yang hilang sebagai belum selesai, bukan kesalahan Anda.

Sumber#

Semua fakta repositori berasal dari deepseek-ai/dsh-superagent-prototype (README, SETUP.md, docs/006-deployment.md), diperiksa pada 2 November 2026. Halaman repositori tidak menampilkan tanggal commit dan versi DSH 0.2.1-rc.3 adalah release candidate, jadi periksa ulang dokumen sebelum Anda menginstal.