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title: DeepSeek Harness erstellte Browserspiel in 2 Stunden 43 Minuten mit 183 Schritten
url: https://www.elseif.net/de/deepseek-harness-erstellte-browserspiel-in-2-stunden-43-minuten-mit-183-schritten
published: 2026-11-12T10:06:42+00:00
language: de
section: Harnesses
source: https://habr.com/ru/articles/1104778/?utm_campaign=1104778&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
organizations: DeepSeek, OpenCode, Cordis
publisher: elseif
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# DeepSeek Harness erstellte Browserspiel in 2 Stunden 43 Minuten mit 183 Schritten

Ein Nutzer testete DeepSeek Harness, eine offene Agentumgebung, und ließ das System ein Browserspiel auf Basis von React, TypeScript und Canvas von Grund auf entwickeln. Die Aufgabe erforderte einen einzelnen Prompt, acht Subagenten und 2 Stunden 43 Minuten autonomer Arbeit. Das Projekt wurde über ein OpenCode-Go-Abonnement für 10 USD finanziert.

Das Spiel sollte eine Schreibgeschwindigkeitstraining-Anwendung sein, bei der Wörter über den Bildschirm fliegen, der Spieler diese auf der Tastatur eingibt, auf Gegner schießt, Punkte sammelt und versucht, alle Leben zu behalten. Der Nutzer wollte damit nicht nur ein einfaches Projekt erstellen, sondern die Fähigkeiten von agentengestützter Entwicklung mit einer relativ kostengünstigen Modell testen.

DeepSeek Harness unterscheidet sich von gewöhnlichen Coding-Agenten dadurch, dass es dem Modell Zugriff auf das Arbeitsverzeichnis gewährt, das Lesen und Ändern von Dateien ermöglicht, Befehle ausführt, Tests erstellt und auf Ergebnisse reagiert. Die Architektur basiert auf Cordis und kann durch Plugins erweitert werden. Das System befindet sich in aktiver Entwicklung. Besondere Merkmale sind die Arbeit mit ganzen Projekten, Subagenten und Agent Teams zur Aufgabenteilung, erweiterbare Tools und Skills sowie die Fähigkeit, längere Aufgaben zu bewältigen.

Die erste Version des Spiels wurde in 2 Stunden 43 Minuten 27 Sekunden erstellt. Der Prozess umfasste 183 Schritte innerhalb eines einzelnen Auftrags. Der Nutzer betont, dass "von einem Prompt" nicht bedeutet, dass die Modell einmal Code ausgab, sondern dass sie eine große Zielvorgabe erhielt und diese selbstständig durch Implementierung, Überprüfung und Korrekturen umsetzte.

Die Sitzung verbrauchte 35.703.377 Token insgesamt, wobei 35,2 Millionen Token aus dem Cache stammten. Dies bedeutet, dass die Modell wiederholt auf Projektkontext, Anweisungen und vorherige Arbeitsergebnisse zugriff und diese effizient wiederverwendete. Der tatsächliche Output betrug etwa 159.000 Token. Diese Effizienz ist für lange Agentaufgaben bemerkenswert. Die Aufgabe verbrauchte etwa 15 Prozent des monatlichen Limits des 10-Dollar-Abonnements.

OpenCode Go kostet 10 USD monatlich und bietet einen Nutzungslimit von 100 USD pro Monat für DeepSeek V4.1 Flash. DeepSeek Harness ist die Entwicklungsumgebung, während V4.1 Flash die verwendete Modell ist. Der Zugriff auf die Modell wurde über OpenCode Go bezahlt. Der Nutzer betont, dass Harness und OpenCode Go unterschiedliche Komponenten sind: Harness ist die Agentumgebung, OpenCode Go ist der Zugangsservice.