Uruchom dsh-superagent na tanim modelu: od zgłoszenia GitHub do PR

Wspominasz agenta w nowym zgłoszeniu na GitHubie, idziesz zrobić herbatę, a po powrocie zastajesz pull request. To właśnie robi dsh-superagent od DeepSeek, a możesz go uruchomić na modelu CheapTokens przez DeepSeek Harness (DSH). Poniżej: instalacja, własne konto GitHub agenta, pierwsze testowe zgłoszenie i budżet na jedno zgłoszenie.

Jedno zastrzeżenie prosto z repozytorium. Jego README (sprawdzone 2 listopada 2026) nazywa go prototypem badawczym wyłącznie do celów referencyjnych, a nie oficjalnym produktem DeepSeek, i zaznacza, że może wciąż zawierać błędy. Jest na licencji MIT, ma jeden commit na main i żadnych wydań. Uruchamiaj go na repozytorium, na którym możesz sobie pozwolić na eksperymenty.

Co to właściwie robi#

dsh-superagent to proaktywny agent kodujący dla jednego repozytorium GitHub, spakowany jako bundle dla DeepSeek Harness. Nasłuchuje GitHuba. Gdy ktoś z Twojej listy dozwolonych poprosi, otwiera element pracy (dokumentacja nazywa go Ticket), pracuje we własnej sesji agenta i własnym katalogu, a następnie odpowiada w pierwotnej rozmowie, na przykład pull requestem. Panel webowy pokazuje elementy, które wymagają człowieka.

Czyli jedno zgłoszenie to jedna sesja, a jedna sesja to pętla wywołań modelu. W tej pętli znikają tokeny; jeśli nie widziałeś dlaczego, dlaczego agenci AI zużywają tak wiele tokenów przechodzi przez przykład z 20 krokami.

Zanim zaczniesz#

Potrzebujesz, zgodnie z dokumentem wdrożeniowym:

• Node.js 22.19+ lub 24+, pnpm, git 2.32+, tmux, Python 3.8+
• GitHub CLI 2.48+ (używane przez mały wrapper, patrz niżej)
• repozytorium na github.com (GitHub Enterprise Server nie jest obsługiwany)
• DSH w zakresie wersji z engines.dsh w package.json repozytorium
• dostawcę modelu DSH

Ostatni punkt to ten, który repozytorium zostawia Tobie: przewodnik konfiguracji nazywa dostawcę krokiem operatora. W przypadku CheapTokens najpierw podłącz DeepSeek Harness do CheapTokens i wróć. Identyfikator modelu do użycia to deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (pełny identyfikator, krótka nazwa z tabel cen nie jest akceptowana przez API), a bazowy adres API to https://api.cheaptokens.dev/v1. Szczegóły są na stronie dokumentacji CheapTokens.

Na jedno uważaj. Według dokumentu wdrożeniowego konfiguracja usuwa zmienne środowiskowe, których nazwy zawierają KEY, PASSWORD, SECRET lub TOKEN, oraz usuwa GH_TOKEN i GITHUB_TOKEN ze środowiska workera. Więc klucz dostawcy wyeksportowany w powłoce nie dotrze do workera; skonfiguruj go tak, jak opisano w artykule o podłączaniu.

Instalacja i uruchomienie#

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

Polecenie statusu odpowiada kodem wyjścia: 0 to normalny stan, 1 oznacza, że restart może pomóc, 2 oznacza, że jakaś część zawiodła i restart tego nie naprawi, 3 oznacza, że konfiguracja jest wciąż wymagana. Zacznij od ustawień domyślnych: profil superagent, prefiks gałęzi agent/ i tryb akceptacji observe, który zapisuje proaktywną pracę bez jej wykonywania.

Daj agentowi własne konto GitHub#

To krok, który ludzie pomijają, a potem zastanawiają się, dlaczego nic się nie dzieje. Agent potrzebuje zwykłego użytkownika GitHub z prawem zapisu do Twojego repozytorium; GitHub App nie może pełnić tej roli.

1. Utwórz użytkownika i dodaj go jako współpracownika z prawem zapisu.
2. Zrób wrapper ~/.local/bin/gh-agent: GH_CONFIG_DIR="$HOME/.config/gh-agent" exec gh "$@". To oddziela logowanie agenta od Twojego własnego gh.
3. Uruchom gh-agent auth login jako ten użytkownik.
4. W panelu webowym otwórz Sources, ustaw repozytorium (owner/name) i ścieżkę CLI do wrappera.
5. W sekcji Policy dodaj loginy, które mogą zlecać agentowi pracę, do policy.sources.github.allowed. Nic nie staje się Ticketem, dopóki ktoś nie znajdzie się na tej liście.

Twoje pierwsze testowe zgłoszenie#

Otwórz nowe zgłoszenie w repozytorium i napisz coś małego i jednoznacznego, z loginem agenta w formacie kodu, na przykład: @<agent login> fix the typo in README.md: "recieve" should be "receive".

Słowo „nowe” ma znaczenie. Edycja starego zgłoszenia w celu dodania wzmianki nie jest wychwytywana; nowe zgłoszenie lub nowy komentarz tak. Jeśli panel pokaże Ticket, a potem pojawi się gałąź zaczynająca się od agent/, łańcuch działa.

Ile kosztuje jedno zgłoszenie#

Repozytorium nie publikuje zużycia tokenów na zgłoszenie, więc to szacunek oparty na podanych założeniach. Przyjmijmy, że małe zgłoszenie zajmuje 25 wywołań modelu. Każde wywołanie niesie rosnącą rozmowę: około 30 000 tokenów wejścia średnio i około 800 tokenów odpowiedzi (polecenie, patch, krótka notatka).

Na zgłoszenie to 30 000 × 25 = 750 000 tokenów wejścia i 800 × 25 = 20 000 tokenów wyjścia. Na DeepSeek-V4-Flash w dzisiejszych cenach CheapTokens (wejście $0.015 i wyjście $0.10 za 1M tokenów) jedno takie zgłoszenie to $0.0133.

Nierówna część: wejście to około 37 razy więcej niż wyjście, i to normalne dla agentów, bo każdy krok ponownie wysyła to, co było wcześniej. To samo zgłoszenie na innych modelach:

Tabela wymienia też GLM-5.3-Flash (kontekst 390K, do 8 192 tokenów wyjścia na odpowiedź), jeśli Twoje zgłoszenia są krótkie, a odpowiedzi małe. Przy długich pętlach narzędziowych DeepSeek-V4-Flash daje kontekst 380K, do 32 768 tokenów na odpowiedź i jedną cenę o każdej porze. Twoje własne liczby będą inne, więc przesuń suwaki:

Jeśli chcesz obciąć stronę wejścia, jak oszacować koszt agenta AI omawia nawyki, które mają największe znaczenie.

Trzymaj go na krótkiej smyczy#

Zostań na trybie observe przez dzień: zapisuje, co agent zrobiłby samodzielnie, więc zobaczysz wzorzec, zanim zacznie działać. Na początku zezwól tylko na swój własny login. Przejrzyj pierwsze trzy pull requesty linia po linii i sprawdź zużycie modelu na swoim saldzie po pierwszym dniu, a potem pomnóż przez swoją rzeczywistą liczbę zgłoszeń.

Repo mówi też, że niektóre rozwiązania z towarzyszącego artykułu DeepSeek nie są jeszcze zaimplementowane, więc brakujące funkcje traktuj jako niedokończone, a nie jako swój błąd.

Źródła#

Wszystkie fakty o repozytorium pochodzą z deepseek-ai/dsh-superagent-prototype (README, SETUP.md, docs/006-deployment.md), sprawdzone 2 listopada 2026. Strona repozytorium nie pokazuje daty commita, a wersja DSH 0.2.1-rc.3 to release candidate, więc ponownie sprawdź dokument przed instalacją.