DeepSeek выложила на своём CDN коллекцию из семи промптов для Creator Mode в DeepSeek Harness — агентном рантайме, где модель по текстовому запросу собирает готовое приложение с интерфейсом. Каждый промпт раскрыт целиком и описывает, как попросить модель создать конкретный инструмент: кейсы можно воспроизвести и переделать под себя, а не оценивать по чужим демонстрациям.

image

Что произошло

2 ноября 2026 года DeepSeek разместила на cdn.deepseek.com страницу с семью эталонными промптами для Creator Mode в DeepSeek Harness (DSH); каждый промпт представлен на английском и китайском языках. Промпты описывают, как попросить модель собрать плагин: 3D-галерею достопримечательностей с Эйфелевой башней, Великой китайской стеной и Запретным городом; интерактивную 3D-визуализацию вычислений внутри Transformer; переключатель внешнего вида приложения на пять стилей, включая пиксельный; постерный редактор с shader-фоном и заголовком «Everything is a plugin»; видеоредактор с таймлайном, предпросмотром и управлением монтажом через чат; читателя научных статей с сохранением оригинальной вёрстки PDF и заметками; панель статистики с расходом токенов, оценкой стоимости и нагрузкой на CPU. Отдельный анонс режима вышел в аккаунте DeepSeek Harness на X с лозунгом «Your Harness. You Define It. Meet Creator Mode».

Контекст

DeepSeek Harness (DSH) — это агентный рантайм для моделей DeepSeek, а Creator Mode распространяет агентный подход на интерфейсы: слоган «Everything is a plugin» задаёт правило, по которому интерфейс не проектируется заранее, а возникает как результат текстового запроса. Публичная коллекция меняет формат проверки: вместо ролика в духе «смотри, как работает» пользователь получает исходные промпты в режиме «повтори сам», что резко повышает проверяемость заявлений об агентной генерации. Показателен и подбор задач: видеомонтаж, чтение PDF с заметками и 3D-графика — это составные интерактивные приложения, то есть задача заведомо сложнее, чем генерация фрагментов кода, и её провалы особенно информативны. Ещё один сигнал об архитектуре среды: один из кейсов демонстрирует, что метрики рантайма доступны плагинам как обычные данные, и это заслуживает отдельной проверки.

Почему это важно для индустрии

Для индустрии это редкий случай, когда агентная генерация интерфейсов документирована воспроизводимыми промптами: продуктовые команды получают готовую библиотеку из семи эталонных паттернов «текстовый запрос — рабочий инструмент», которую можно копировать и адаптировать под собственные сценарии уже сейчас. Сдвиг затрагивает сами требования к инструментам разработчиков и UX-командам: генерируются не фрагменты кода, а полноценные редакторы, ридеры и визуализаторы без ручного проектирования интерфейса. Есть и обратная сторона: если интерфейс собирается по описанию, слой «красивый UI поверх чужой модели» обесценивается почти до нуля — это риск для команд-надстроек и окно возможностей для тех, кто строит сам рантайм. Если кейсы подтвердятся как воспроизводимые, публичные промпт-коллекции могут превратиться в де-факто бенчмарки агентных рантаймов, где сравнивают по числу итераций до рабочего инструмента и доле успешных воспроизведений без доработки.

Почему это важно для пользователей

Практический эффект наступает сразу: при наличии доступа к DeepSeek Harness достаточно выбрать Creator Mode и вставить любой из семи промптов, чтобы попытаться воспроизвести инструмент — от 3D-модели Transformer до видеомонтажа через чат. Порог входа измеряется промптом, а не кодом: файлы лежат в открытом доступе целиком, и каждый можно переделать под собственную задачу — так дёшево стоит проверить, какие внутренние инструменты и прототипы выгоднее генерировать по запросу, а не программировать. Это одновременно и самый быстрый способ лично убедиться, насколько заявления об агентной генерации интерфейсов соответствуют действительности, не дожидаясь независимых обзоров.

Что пока неизвестно / ограничения

Доказательная база ограничена демонстрациями: в источниках нет метрик успешности, доли завершённых задач, статистики по итерациям и указания, какой именно моделью генерировались кейсы. Сама DeepSeek предупреждает, что часть плагинов дорабатывалась в несколько итераций диалога, — витрина собрана из лучших результатов, и один промпт может не воспроизвести демо из видео точно, то есть в подборке присутствует эффект отбора. Данных для продакшена пока нет вовсе: ни о стоимости генерации, ни о задержках, ни о гарантиях уровня сервиса. О реальной воспроизводимости связки «промпт — работающее приложение» на широком классе задач можно будет судить только по независимым попыткам повторить опубликованные кейсы.

Источники

Автор

Look at AI, редакция