作者用 DeepSeek Harness 做出了什么插件？
作者以“错题本工作台”为实验对象，做出可出现在 Harness 左侧边栏的插件，支持家长拍照导入错题、自动切题归档、AI 讲解错因、生成同类练习题和复习卷等功能。
我一行代码没写，DeepSeek Harness 自己组队给我造了个错题本插件
资讯摘要
假期里试了一个新玩法：需求说出来，插件自己长进软件里。作者拿「错题本」当试验品——拍照导入、自动切题归档、讲解错因并出同类题，从梳理需求到写代码全程旁观。它中途抓出过需求里自相矛盾的地方，也翻过车。
AI 摘要
文章记录作者使用 DeepSeek Harness 桌面版“创造模式”开发错题本插件的全过程：通过提示词梳理需求、生成原型、组建子智能体并行开发，最终实现拍照导入、自动切题归档、AI 讲解错因和生成同类题等功能，同时反思 AI 编程中需求定义与真实场景理解的重要性。
AI 问答
DeepSeek Harness 在文章中被认为有什么特别之处？
文章认为 Harness 的特点是“一切皆插件”，工具、技能和界面入口都可通过插件扩展，用户提出需求后，系统可以把新功能直接生成并安装到自身软件中。
开发过程中 AI 发现了什么需求矛盾？
AI 指出作者要求“数据只存在本地”，但识别照片和讲解错题需要调用云端大模型，推理时照片内容会上传到模型服务商，因此需要明确本地存储与云端推理的边界。
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