做 DeepSeek Agent 近一个月，同步下 Orca 的进展
echoVic:
上个月发帖说要做一个 DeepSeek-Native 的 Agent （ Orca ） [https://www.v2ex.com/t/1222331](https://www.v2ex.com/t/1222331)。
差不多块一个月了，来给 V 友们同步下进展：
这一个月 880 多个提交，Rust 从 3.9 万行涨到 18 万行，代码全部是 codex 、claude code 和 orca 自己写的。我的工作只有两件：提需求和定质量门禁。
先说门禁：
- 2300+ 个测试，其中 20 个契约测试套件，把 agent loop 、审批、provider 、shell 会话、子代理、workflow 这些边界锁死
- 需求先落 spec 再落 plan 才准动手，目前攒了 25 篇设计、60 篇实施计划
- 223 篇 release note ，204 篇带可复现的验证命令，有的直接附 TDD 红绿证据
- 发布链路：fmt / clippy -D warnings / 全量测试 → 四平台构建 → npm staging 冒烟 → 发布 → 发布后从 npm 和 GitHub 拉真实产物装上再跑一遍 → 真实 DeepSeek API 的端到端 gate
所以我不需要再盯着 agent 写代码，提了需求开 goal 模式直接做任务就好。为此我还做了一个多 agent 协同基座，这个后面有时间可以开源。一个旁证：这个月 refactor 提交（ 335 个）比 feat （ 182 个）还多——债是它自己主动还的。
我一直围绕全放手、自动化跑任务这个目标，通过这套流程来迭代，主要做了：
- OS 级沙箱：Linux 优先 bwrap 隔离，降级 Landlock + seccomp ，都没有就拒绝执行，绝不裸跑； macOS 走 Seatbelt
- 陌生仓库默认只读断网，项目配置 / [AGENTS.md](http://agents.md/) / skills 全不加载，/trust 之后才放行
- 每个工具调用恰好一个终态，被打断的、状态不明的如实记录，续跑不会把"没跑完"当"跑完了"
- goal 模式去掉轮数上限，换成停滞检测 + token 预算；报"完成"前必须真调过工具
- 跑着的任务丢后台，随便开新对话，要审批弹回来，重启能恢复
终端交互单独算一条线：145 个提交，TUI 从 8 千行到 2.8 万行。历史和实时视图分离（终端原生滚动）、鼠标选择 + OSC52 复制、任务面板、内联 diff 、上下文水位和压缩过程全程可见。长会话上万行 transcript 的场景下，滚动响应从 4s 优化到 5ms 左右。
接下来继续打磨 runtime ，然后做 Windows 。
上个帖子评论区争过 harness 有没有价值。这次不辩了，这个帖子就是我的答案：模型负责写，harness 负责让我敢信它写的东西。
GitHub：[github.com/echoVic/blade-deepseek](http://github.com/echoVic/blade-deepseek)
npm：`npm install -g @blade-ai/orca`
官网：orcaagent.dev
---
原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1228000)
上个月发帖说要做一个 DeepSeek-Native 的 Agent （ Orca ） [https://www.v2ex.com/t/1222331](https://www.v2ex.com/t/1222331)。
差不多块一个月了，来给 V 友们同步下进展：
这一个月 880 多个提交，Rust 从 3.9 万行涨到 18 万行，代码全部是 codex 、claude code 和 orca 自己写的。我的工作只有两件：提需求和定质量门禁。
先说门禁：
- 2300+ 个测试，其中 20 个契约测试套件，把 agent loop 、审批、provider 、shell 会话、子代理、workflow 这些边界锁死
- 需求先落 spec 再落 plan 才准动手，目前攒了 25 篇设计、60 篇实施计划
- 223 篇 release note ，204 篇带可复现的验证命令，有的直接附 TDD 红绿证据
- 发布链路：fmt / clippy -D warnings / 全量测试 → 四平台构建 → npm staging 冒烟 → 发布 → 发布后从 npm 和 GitHub 拉真实产物装上再跑一遍 → 真实 DeepSeek API 的端到端 gate
所以我不需要再盯着 agent 写代码，提了需求开 goal 模式直接做任务就好。为此我还做了一个多 agent 协同基座，这个后面有时间可以开源。一个旁证：这个月 refactor 提交（ 335 个）比 feat （ 182 个）还多——债是它自己主动还的。
我一直围绕全放手、自动化跑任务这个目标，通过这套流程来迭代，主要做了：
- OS 级沙箱：Linux 优先 bwrap 隔离，降级 Landlock + seccomp ，都没有就拒绝执行，绝不裸跑； macOS 走 Seatbelt
- 陌生仓库默认只读断网，项目配置 / [AGENTS.md](http://agents.md/) / skills 全不加载，/trust 之后才放行
- 每个工具调用恰好一个终态，被打断的、状态不明的如实记录，续跑不会把"没跑完"当"跑完了"
- goal 模式去掉轮数上限，换成停滞检测 + token 预算；报"完成"前必须真调过工具
- 跑着的任务丢后台，随便开新对话，要审批弹回来，重启能恢复
终端交互单独算一条线：145 个提交，TUI 从 8 千行到 2.8 万行。历史和实时视图分离（终端原生滚动）、鼠标选择 + OSC52 复制、任务面板、内联 diff 、上下文水位和压缩过程全程可见。长会话上万行 transcript 的场景下，滚动响应从 4s 优化到 5ms 左右。
接下来继续打磨 runtime ，然后做 Windows 。
上个帖子评论区争过 harness 有没有价值。这次不辩了，这个帖子就是我的答案：模型负责写，harness 负责让我敢信它写的东西。
GitHub：[github.com/echoVic/blade-deepseek](http://github.com/echoVic/blade-deepseek)
npm：`npm install -g @blade-ai/orca`
官网：orcaagent.dev
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原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1228000)
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