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退件面单OCR-各大大模型哪家强？
GWMS 拍照识别退件面单响应太慢，用同一份提示词、同一调用方式横评多家视觉大模型；DeepSeek Harness 与 Claude Code CLI 两份报告原样合并，差距很明显。
我让 DeepSeek Harness 和 Claude Code CLI 干同一件事情，Codex 当裁判
用同一个任务实测 DeepSeek Harness 与 Claude Code CLI：同一起点、殊途同归，最后请 Codex 对比两边的代码变更当裁判。
我让DeepSeek Harness给我出了一个题
让 DeepSeek Harness 根据 GitHub 职位描述出了一道「有界阻塞队列」并发面试题，手写一版（带 bug）再交给 AI review——一次真实的使用与复盘。
DeepSeek Harness 不是 Claude Code 的“平替”，它是一场降维打击
从官方定义与 K8S 类比出发：DeepSeek Harness 是 agent harness（底座），Claude Code / Codex 是 coding agent（整车）——这是工具与基础设施之间的降维打击。
本站是怎么搭起来的：Astro 7 双语博客 + Cloudflare Pages
从域名到上线的完整记录：技术选型、双语 i18n 结构、内容集合、部署流程，以及以后怎么发新文章。
开站：为什么要建 HarnessDo.com
这个博客的缘起：追踪 DeepSeek Harness 的每一步发展，记录自己的学习与认知提升。以及为什么选择 Cloudflare 注册域名、托管站点、无需备案。