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# Cómo probar DeepSeek Harness en un espacio de trabajo desechable

> Guía de primer uso basada en la documentación de DeepSeek Harness en un espacio de trabajo desechable. Abarca la configuración del modelo, los cargos del proveedor, los datos de sesión y los límites de seguridad de la vista previa.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-05T05:59:25.729Z
Updated: 2026-10-05T05:59:25.729Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/deepseek-harness-safe-workspace-setup-guide

![Conceptual charcoal illustration of a desktop monitor displaying one small unlabeled practice document, with a keyboard and a plain sheet in an orange tray on the table.](https://bigchange.ai/api/media/file/deepseek-harness-disposable-workspace-hero-v2.png)
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DeepSeek Harness puede leer archivos del proyecto, usar un modelo y ejecutar herramientas desde una interfaz web en tu ordenador. DeepSeek denomina al producto [vista previa pública](https://www.deepseek.com/en/harness/); su [repositorio](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness) describe el software como una vista previa para desarrolladores que puede introducir cambios incompatibles. El [aviso de seguridad](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/SAFETY.md) indica que no ha pasado una auditoría de seguridad y que no está listo para producción. Para la primera ejecución, utiliza un entorno desechable y un proyecto sin importancia.

La [lista oficial de versiones](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/releases) incluía la `v0.2.1-alpha.1` versión preliminar del 3 de octubre de 2026 cuando se consultó el 5 de octubre. El `npx` comando documentado que aparece abajo no selecciona por sí mismo esa versión preliminar de GitHub, así que comprueba qué versión instalas antes de seguir una nota sobre funciones específicas de una versión. DeepSeek ya ofrecía versiones de escritorio antes de la noticia del 5 de octubre que nos llamó la atención sobre esta herramienta; este procedimiento usa su interfaz web local documentada.

## El gran cambio

DeepSeek ofrece ahora un entorno de agentes de código abierto en vista previa pública, con una interfaz web que se inicia desde el código y descargas oficiales para Mac con Apple silicon y Windows de 64 bits. Su sistema de complementos puede combinar acceso a modelos, herramientas y otras capacidades de agentes. Para quien evalúa un agente con archivos, la novedad práctica es que puede aportar un espacio de trabajo local pequeño y elegir un proveedor de modelos, en lugar de empezar con el repositorio de una empresa o datos comerciales en producción. La experimentación sigue sujeta a las etiquetas de vista previa y al aviso de seguridad: el agente puede ejecutar comandos y acceder a los archivos, las credenciales y la red disponibles para su proceso. Elegir un espacio de trabajo y mostrar una solicitud de aprobación no garantiza el aislamiento.

## Prepara un entorno y una primera tarea

Utiliza una máquina virtual, un contenedor o una cuenta de equipo desechables, con el mínimo acceso que requiera la tarea, tal como [aconseja DeepSeek](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/SAFETY.md). Crea allí un directorio nuevo que contenga únicamente un `README.md` breve y no sensible que puedas permitirte perder. Mantén fuera del entorno los archivos personales, los repositorios de la empresa, las credenciales, las sesiones del navegador y las unidades montadas. Haz una copia de seguridad de todo lo que pueda alcanzar el proceso. El directorio por sí solo no confina el proceso a esa ubicación; la cuenta y el entorno subyacentes determinan a qué más puede acceder.

La vía web documentada requiere [Node.js](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness#run) y una cuenta de modelo o credenciales de API. Abre una terminal en el directorio desechable y ejecuta el comando del README de DeepSeek:

```sh
npx @deepseek-ai/dsh web
```

Según el [README](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness#run)este comando inicia de forma predeterminada la `http://127.0.0.1:3080` de forma predeterminada y la abre en el navegador local. Si no se abre, utiliza la URL que muestra el comando; el reenvío funciona de otra manera cuando se inicia por SSH. Evita exponer el servicio en una dirección pública durante esta prueba. [guía de Web UI](https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/en/guide/quickstart) indica que el proceso utiliza el directorio desde el que se inicia como ubicación predeterminada del sistema de archivos, pero la interfaz nueva no tiene ningún espacio de trabajo seleccionado. Elige uno, añade ese directorio desechable y selecciónalo; el campo de redacción seguirá desactivado hasta que se seleccione.

## Configura un modelo y comprueba los cargos

En **Ajustes → Modelos**la [guía oficial de configuración](https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/en/guide/providers) indica que puedes introducir y guardar una clave de API de DeepSeek. También documenta proveedores externos integrados y una API de modelo personalizada para una pasarela o un endpoint autoalojado. Para un proveedor externo, utiliza **Añadir proveedor de modelos**elige un proveedor de la lista instalada, introduce su clave de API y guarda. Después, selecciona su modelo en el selector de sesión. Según la guía, esta vía de configuración no admite proveedores con inicio de sesión OAuth, como Codex. Si tu proveedor no aparece, la vía personalizada requiere un ID de proveedor, una URL base, un protocolo de API compatible, credenciales y al menos un ID de modelo; es una tarea de integración aparte.

Después de guardar, la página Modelos muestra una descripción de la clave con los datos ocultos. DeepSeek indica que guarda la clave en `$DSH_HOME/.credentials.yaml` y una referencia en los ajustes. Protege ese archivo y el entorno donde se encuentra. El repositorio tiene licencia MIT, pero las llamadas al modelo pueden tener coste. [Las condiciones de DeepSeek](https://www.deepseek.com/en/harness/terms-of-use/) asignan al usuario los cargos por tokens o suscripciones de proveedores personalizados y advierten que una entrada puede activar llamadas continuas al modelo. Comprueba los precios actuales y los controles de uso del proveedor antes de enviar una tarea. La licencia del software no permite deducir un precio fijo ni una cuota gratuita.

## Envía una solicitud de solo lectura y revisa qué ocurrió

En el espacio de trabajo seleccionado, inicia una sesión con una solicitud acotada:

```text
Summarize the README in this workspace. Do not run commands, edit files, install plugins or make network requests through tools. Ask before taking any other action.
```

Este ejemplo de solicitud limita las acciones de herramientas que se piden al agente; el modelo remoto configurado sigue comunicándose con su proveedor. La solicitud no es una barrera de seguridad. La [guía de inicio rápido](https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/en/guide/quickstart) oficial utiliza una tarea que resume un repositorio y explica que el agente puede leer y editar archivos, ejecutar comandos y delegar trabajo; las operaciones que requieren aprobación según la política activa se consultan al usuario.

Comprueba que la respuesta describa con precisión tu pequeño README y revisa que las llamadas a herramientas se ajusten a la tarea. Rechaza los comandos o cambios de archivos que no hayas autorizado. Si el agente solicita una ruta fuera del directorio seleccionado, encuentra un secreto, propone un complemento o solicita una herramienta externa que excede la llamada al modelo configurado, detén la sesión y revisa el entorno antes de continuar. El [aviso de seguridad](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/SAFETY.md) de DeepSeek dice que las aprobaciones y los controles del entorno aislado reducen el riesgo, pero no garantizan el aislamiento. Un resumen correcto no demuestra que un flujo de trabajo más largo vaya a funcionar de forma fiable.

El resultado inicial esperado es un resumen del modelo, sin cambios solicitados en los archivos. BIG CHANGE no ha instalado ni ejecutado esta versión, ni ha probado sus solicitudes en un entorno real ni medido su fiabilidad. Estos pasos describen una ruta basada en la documentación de DeepSeek y un diseño prudente de la tarea, no el resultado de una prueba práctica.

## Ten en cuenta los datos de sesión

La [política de privacidad](https://www.deepseek.com/en/harness/privacy/)de DeepSeek, actualizada el 20 de septiembre, describe registros de sesión que pueden incluir entradas, archivos autorizados, respuestas del modelo, información de herramientas y configuración de complementos. Para modelos personalizados, indica que las entradas se envían directamente al proveedor elegido y se rigen por su política, mientras que DeepSeek no almacena esas entradas y respuestas en sus servidores. Lee las políticas vigentes del modelo y de los complementos que habilites, y evita incluir material sensible en esta primera prueba.

## Fuentes y lecturas adicionales

- [Página del producto DeepSeek Harness](https://www.deepseek.com/en/harness/)consultada el 5 de octubre de 2026. Describe la vista previa pública, las plataformas oficiales para descargar la versión de escritorio y la`npx`vía web.
- [Repositorio oficial y README](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness)consultados el 5 de octubre de 2026. Documentan el estado de vista previa para desarrolladores, el comando de Web UI local, la dirección predeterminada y la licencia MIT. La[lista de versiones](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/releases)identifica la`v0.2.1-alpha.1`versión preliminar del 3 de octubre, pero no permite determinar qué versión instaló el`npx`comando.
- [Guía de inicio rápido de Web UI](https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/en/guide/quickstart)y[guía de configuración del modelo](https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/en/guide/providers)consultadas el 5 de octubre de 2026. Describen la selección del espacio de trabajo, la configuración del proveedor, el almacenamiento de credenciales y las vías de configuración admitidas.
- [Aviso de seguridad](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/SAFETY.md)consultado el 5 de octubre de 2026. DeepSeek describe el estado experimental, las capacidades del sistema disponibles, los límites de las aprobaciones y los controles del entorno aislado, y recomienda usar un entorno desechable.
- [Política de privacidad](https://www.deepseek.com/en/harness/privacy/)y[condiciones de uso](https://www.deepseek.com/en/harness/terms-of-use/)ambas actualizadas por última vez el 20 de septiembre de 2026 y consultadas el 5 de octubre. La política describe los registros de sesión y el flujo de datos hacia proveedores personalizados; las condiciones explican que el usuario asume los cargos de modelos personalizados.

## Sources

- [Página oficial del producto DeepSeek Harness](https://www.deepseek.com/en/harness/) — Describe la vista previa pública, el código abierto y los modos de escritorio y web.
- [Repositorio de DeepSeek Harness en GitHub](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness) — El repositorio oficial describe el entorno de código abierto, la vista previa para desarrolladores y los cambios incompatibles.
- [Versiones de DeepSeek Harness](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/releases) — Lista actual de versiones preliminares visibles en GitHub; no determina la versión instalada del paquete npx.
- [Aviso de seguridad de DeepSeek Harness](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/SAFETY.md) — Estado experimental, capacidades de ejecución, riesgos, mitigaciones y límites del entorno aislado.
- [Configurar modelos](https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/en/guide/providers) — Configuración de modelos, gestión de credenciales y proveedores no admitidos.
- [Política de privacidad de DeepSeek Harness](https://www.deepseek.com/en/harness/privacy/) — Registros de sesión y tratamiento de datos.
- [Condiciones de uso de DeepSeek Harness](https://www.deepseek.com/en/harness/terms-of-use/) — Costes de modelos personalizados y condiciones del servicio.
- [Usar la Web UI](https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/en/guide/quickstart) — Documenta el directorio de lanzamiento predeterminado, la selección obligatoria del espacio de trabajo, la clave del modelo y las capacidades iniciales de la sesión.