#DeepSeek Harness 公测实践：一句指令，AI 从查论文到交付交互式网站全流程闭环

开头：先抛一个反常识的问题

一根 1 米长的针，能不能在面积几乎等于 0 的场地里转完 180°？

1917 年，日本数学家挂谷宗一提出这个问题时，全世界的数学家都觉得"不可能"——直到 1928 年 Besicovitch 证明：可以，而且面积可以任意小。更离谱的是，这样的场地还能包含每一个方向的单位线段。

这还不是高潮。这个叫"挂谷猜想"的问题，在三维空间中悬而未决了近一个世纪，直到 2025 年 2 月，华人数学家王虹与合作者 Joshua Zahl 宣告证明；2026 年 7 月，王虹因此捧回数学界的"诺贝尔奖"——菲尔兹奖，成为史上第三位获此殊荣的女性。

这段历史本身就足够精彩。但我今天想讲的，不是数学，而是我如何用一句话，让 AI 把这段历史变成了一座可以玩的网站——查资料、写代码、自测、截图检查，全部由 AI 独立完成。这是一次 DeepSeek Harness（公测版）的真实实践记录。

01｜任务：一句话，当"三人团队"用

我给 AI 的任务只有一句：

帮我生成一个交互式动画讲解知识的网站，讲解的知识点是最新数学研究成果。先联网搜索技术细节，确保讲解内容准确，做完后自己验证效果。

注意最后四个字：自己验证效果。这是整个任务的灵魂——它把任务从"写个网页"升级成了"交付一个能用的产品"，逼着 AI 走完调研、实现、测试、返工的完整闭环，就像同时雇了研究员、工程师和 QA。

02｜联网查证：AI 的"交叉验证"

AI 先做了三组平行搜索（这是智能体惯用的打法，多路并行再汇总）：

• "2025 latest mathematical breakthroughs"
• "Kakeya conjecture R3 proof Wang Zahl"
• "Fields Medals 2026 winners"

候选主题很快收敛到两个：几何朗兰兹纲领（数学界"大统一理论"，2024 年被 Gaitsgory 团队证明）和三维挂谷猜想（Wang–Zahl，2025）。挂谷猜想显然更适合可视化——旋转的针、会重叠的薄片、能数盒子的维数实验，全是天然的动画素材。选题就此敲定。

但真正体现"严谨"的是这些核查细节：

• 核实论文编号：arXiv:2502.17655《Volume estimates for unions of convex sets, and the Kakeya set conjecture in three dimensions》，约 127 页，2025 年 2 月 25 日上传；
• 核实后续进展：2026 年 1 月，Larry Guth 与王虹又发表了简化证明（arXiv:2601.14411）；
• 核实人物背景：王虹博士毕业于 UCLA（导师：陶哲轩），现为纽约大学库朗研究所教授；合作者 Joshua Zahl 现为南开大学讲席教授；
• 甄别噪音：搜索中混入一篇自称"证明 Hodge 猜想"的帖子，一看就是民科，AI 直接排除——这一点很关键，说明它不是"抓到什么信什么"；
• 最惊险的一次纠错：初版内容写了"ICM 2026 在北京举行"，但多源交叉验证后 AI 发现：2026 年国际数学家大会实际在美国费城举行（菲尔兹奖正是在费城颁发）。如果不是坚持多源核对，这篇文章会带着一个公开错误上线。

给读者的提示：让 AI 查资料时，一定要在指令里写明"多源交叉验证、标注不确定内容"。AI 会"自信地犯错"，验证机制才是质量的底线。

03｜选题为什么是挂谷猜想

• 故事性强：一根针、100 年、两位数学家、一座奖杯；
• 认知反差大：面积可以是 0，却"包含所有方向"——天然适合做爆点标题；
• 可视化完美适配：旋转动画、递归构造、维数滑块、细管堆叠，四类演示都有现成的交互范式。

04｜网站实现：零依赖的"纯手工"工程

AI 最终交付的是一个零外部依赖的静态站点（HTML + CSS + 原生 JS，不引任何 CDN，双击就能打开）：

• 9 个章节：Hero 封面 → 问题起源 → Besicovitch 反直觉构造 → 豪斯多夫维数 → 百年时间线 → 王虹×扎尔证明思路 → 为什么重要 → 仍未解之谜 → 参考资料；
• 5 个 Canvas 交互动画：
  1. Hero 旋转针背景（自动往复旋转 + 星点光晕）；
  2. 旋转针问题：圆盘（面积 π/4）、Pál 正三角形（1/√3 ≈ 0.577）、挂谷式（面积趋近 0）三种场地实时切换；
  3. Besicovitch 薄片平移构造：滑块控制构造深度，总面积指数衰减 → 0；
  4. 盒子计数维数实验：Cantor 尘（维数 ≈ 0.63）、线段（1）、平面（2）、谢尔宾斯基地毯（≈1.89），δ 越切越细，实时估算维数；
  5. 细管堆"聚集 vs 分散"：呼应证明中的二分法，并显示并集体积（示意）；
• 工程细节：深色学术主题、← → 键切换章节、右侧章节圆点、全站自动播放、prefers-reduced-motion 无障碍支持、手机响应式布局、截图验证模式（?shot=章节id）。

全部文案为中文，科普级准确，每个演示都标注了"示意"，避免误导读者。

05｜自己验证：AI 怎么"检查作业"

这是我最想展开的部分——AI 的验证不是嘴上说说，而是真实的四道关卡：

1. 语法关卡：node --check 逐一检查三个 JS 文件，零报错；
2. 服务关卡：起本地服务器，逐一请求 index.html / css / js，全部 200；
3. 浏览器关卡：用无头 Chrome 打开页面。这里踩到了公测期最真实的坑——沙箱权限：Chrome 的多进程架构依赖命名管道，默认沙箱直接拒绝（日志里满是 "Unable to create pipe"），AI 必须发起权限提升申请、经用户批准后才能继续。这个"申请-授权"机制本身就是 Harness 的亮点：工具不会无限放权，越界操作要过用户这一关；
4. 协议关卡：AI 改走 Chrome DevTools Protocol（CDP）：启动浏览器 → 连接 WebSocket → 监听 console 错误与 JS 异常 → 逐章节导航截图 → 模拟点击（切换 Pál 三角模式、切换"聚集/分散"、展开意义卡片）→ 断言界面状态变化。

最终结果：console 零错误、交互状态切换全部生效、9 个章节 + 整页截图全部产出。（诚实备注：验证中途被任务切换打断，部分截图未来得及人工复核，但程序化检查全部通过。）

06｜收获与思考

• AI 已经能闭环"轻度全栈"任务：调研 → 选题 → 实现 → 自测，一条龙。对个人开发者来说，这意味着"点子 → 可体验的 Demo"的成本降到了原来的一成以下；
• 可验证的目标 = 质量的杠杆：同一句指令，加了"自己验证效果"，产出质量完全不同。把验收标准写进任务，是驾驭 AI 最重要的一条心法；
• AI 的自信与人类的把关：北京/费城的纠错说明，交叉验证机制不可或缺；发布前请务必人工复核事实性内容；
• DeepSeek Harness 的差异化体验：联网搜索、后台任务、子代理、目标工具（Goal）、沙箱权限模型、可续会话——它不是一个"聊天框"，而是一个可以托管长任务的工作台。

07｜彩蛋：成品长什么样

站点一句话介绍：《挂谷猜想 · 一根针的百年传奇》——从 1917 年的旋转针，到 2025 年的世纪证明，再到 2026 年的菲尔兹奖。

• 本地运行：node serve.js，打开 http://127.0.0.1:8123；
• 代码结构：index.html / css/style.css / js/main.js / js/demos.js（全部零依赖）；
• 全程只改了 6 个文件：2 个 HTML/CSS、2 个 JS 交互脚本、1 个本地服务器、1 个验证脚本 + 1 份 README。

08 | 代码截图

09｜运行结果：

如果你也想让 AI 当你的"三人团队"——关注我，后台回复「harness」，获取这次公测的完整站点源码与验证脚本；下期拆解"如何给 AI 写验收标准"，让每一个任务都可验证、可交付。

觉得有用，点个 在看，转发给那个"总说自己不会编程"的朋友——他可能只是还没遇到 DeepSeek Harness。

本文为 DeepSeek Harness 公测实践记录，站点内容基于 arXiv 论文与权威媒体报道整理，科普示意部分以论文原文为准。