Методика оценки: судья по эталону мерит точность, полноту и галлюцинации, Q = 100 × (0,4·Т + 0,4·П + 0,2·Г); прогонщик DeepSeek Harness и тесты оценки
67df8f6 verified | # Агент DeepSeek Harness для прогона задач WorkPermit (runners/dsh/run.py). | |
| # | |
| # Агент в безголовом режиме выполняет команды оболочки без подтверждения, поэтому работает только внутри контейнера во | |
| # внутренней сети Docker без выхода наружу (модель видна через шлюз gate.js): снаружи видна одна папка задачи (/work), | |
| # ключ модели приходит переменной окружения WORKPERMIT_MODEL_KEY, а подключение к модели и серверам MCP — файлом | |
| # /work-config/patch.yml, который пишет прогонщик. Python с библиотеками Word, Excel, PowerPoint и PDF стоит здесь так же, | |
| # как стоял бы на рабочей машине: читать документы агент будет своими средствами. Poppler переводит страницы PDF в | |
| # картинки (pdftoppm): модель объявлена с вводом изображений, и сканы агент может посмотреть. | |
| # | |
| # Тот же образ запускает шлюз к модели (node) и серверы MCP задачи (python3, desk/server.py): база поясов tzdata нужна | |
| # органайзеру, который ведёт время в поясе человека. | |
| FROM node:22-alpine | |
| RUN apk add --no-cache bash python3 py3-pip poppler-utils tzdata \ | |
| && pip install --no-cache-dir --break-system-packages python-docx openpyxl python-pptx pypdf | |
| ARG DSH_VERSION=0.2.0-rc.2 | |
| RUN npm install -g --no-fund --no-audit @deepseek-ai/dsh@${DSH_VERSION} | |
| ENV DSH_HOME=/work-home | |
| WORKDIR /work | |
| ENTRYPOINT ["dsh", "--profile", "headless", "--patch", "/work-config/patch.yml", "--json", "-"] | |