DeepSeek Harness vs. Claude Code: cosa cambia con lo stesso modello?

DeepSeek Harness vs Claude Code: confronto rapido

Cos’è DeepSeek Harness?

DeepSeek Harness è un agent harness open source attualmente in developer preview. Fornisce il runtime in cui i modelli usano tool e contesto, e può eseguire modelli di provider diversi da DeepSeek. Il suo README avverte che gli aggiornamenti potrebbero rompere le configurazioni esistenti.

Se ti interessa provarlo, ti consiglio di iniziare dal nostro tutorial su DeepSeek Harness.

Come funziona DeepSeek Harness

Il loop dell’agente è implementato come plugin. Harness usa Cordis per comporre adattatori di modello, tool, sessioni, storage, sandbox e il loop.

Cordis permette ai plugin di trovare servizi e scambiarsi eventi. Le modifiche alle dipendenze caricano o scaricano plugin; gli hot reload eliminano listener obsoleti e job in background.

Il profilo predefinito mostra il loop come configurazione. dsh --profile headless --dump-default-config include questa voce:

- id: agent-loop
  name: '@deepseek-ai/dsh-agent-loop'
  config:
    agents: []

Questa voce può essere sostituita tramite cordis.patch.yml, il che mostra che il loop in sé non è fisso.

Pannello dei plugin che mostra i componenti del runtime. Video dell’autore.

Le quattro modalità di runtime

DeepSeek Harness offre quattro modalità di runtime.

• Standard: la modalità completa da coding agent
• PTC/Code: combina diverse chiamate a tool in un unico programma TypeScript 
• Minimal: mantiene solo bash persistente e str_replace_editor
• Creator: per ispezionare e testare il runtime

DeepSeek ha usato la modalità Minimal per i suoi benchmark.

Cos’è Claude Code?

Claude Code è l’agente di coding proprietario di Anthropic e un harness agentico per uso locale o gestito su terminale, IDE, desktop, web, Slack e CI.

La CLI si avvia con claude dentro una directory di progetto. Quella directory diventa l’ambito file predefinito e la sessione legge le istruzioni del progetto da CLAUDE.md. Gli utenti possono ampliare l’accesso ai file o aggiungere servizi esterni in seguito.

Anthropic presenta queste interfacce come modi per accedere a Claude Code. Le sessioni locali girano sulla tua macchina. Le sessioni cloud girano in ambienti gestiti o su server operati dalla tua organizzazione. Remote Control consente a un browser di guidare il lavoro locale.

I punti di partenza migliori sono il nostro tutorial su Claude Code e la guida alle best practice di Claude Code.

Loop integrato ed estensioni

Anthropic descrive Claude Code come l’harness agentico attorno a Claude, con un loop ripetuto di contesto, azione e verifica. Gli utenti possono guidarlo durante un’esecuzione.

Claude Code archivia le sessioni localmente e compatta i contesti più vecchi quando la finestra si riempie. CLAUDE.md e la memoria automatica trasferiscono istruzioni e dettagli di progetto selezionati tra sessioni. I subagent usano finestre di contesto separate e restituiscono riepiloghi alla sessione padre.

Come funziona il layer di estensione di Claude Code

Claude Code supporta diversi meccanismi di estensione. CLAUDE.md, skills, hooks, MCP, subagent, plugin, Agent Teams e l’Agent SDK estendono tutti il suo workflow.

Queste estensioni operano attorno al loop integrato di Claude Code. Gli hook possono imporre regole di chiamata agli strumenti, mentre l’Agent SDK fornisce tool e gestione del contesto in codice.

DeepSeek Harness vs Claude Code: architettura e controllo

DeepSeek Harness espone parti del runtime a livello più basso per la sostituzione. Claude Code mantiene fisso il suo loop integrato e supporta estensioni attorno ad esso.

Runtime sostituibile vs agente impacchettato

DeepSeek Harness tratta il runtime come infrastruttura configurabile: adattatori di modello, storage, sandbox e loop possono essere sostituiti tramite voci di profilo. Claude Code mantiene fisso il suo loop integrato ed estende il workflow attorno ad esso.

DeepSeek Harness può usare questo meccanismo per cambiare provider di modelli o altre parti del runtime. Anche la parola “plugin” ha un ambito diverso qui: 

• I plugin di Claude Code raggruppano funzionalità attorno al loop.
• I plugin di DeepSeek Harness possono definire parti del runtime stesso.

Supporto ai modelli e scelta del provider

DeepSeek Harness supporta più provider di modelli. Esegue DeepSeek, Anthropic, OpenAI, provider cloud e endpoint locali compatibili. Claude Code esegue… beh, Claude. In altre parole, DeepSeek Harness può ospitare Claude, ma Claude Code non può ospitare DeepSeek. 

È ciò che mi ha permesso di mantenere costante il modello nei test. Confrontare un modello DeepSeek in Harness contro Claude in Claude Code cambia due variabili insieme.

La scelta del provider aggiunge setup di credenziali ed endpoint, inclusi gli ID modello esatti. Claude Code controlla la famiglia di modelli e la maggior parte del comportamento della richiesta.

Cambiare provider non garantisce un comportamento identico. I modelli possono supportare formati di tool, dimensioni del contesto o controlli di reasoning diversi. Harness mantiene disponibile il setup dei plugin circostanti, ma l’adattatore del provider deve comunque corrispondere all’endpoint selezionato.

Log di sessione e tracciabilità delle esecuzioni

DeepSeek Harness registra prompt, iniezioni di contesto, chiamate a tool e decisioni sui permessi in uno stream di eventi append-only. La sua vista della traiettoria mostra l’origine di ogni record e supporta resume, fork, ricerca e replay.

Claude Code archivia transcript JSONL, supporta resume e fork ed emette tracce OpenTelemetry. 

Entrambi espongono la cronologia delle sessioni, ma DeepSeek Harness porta più del percorso di runtime nella UI.

Vista della traiettoria che ricostruisce un’esecuzione completa. Video dell’autore.

Ambienti di esecuzione e permessi

DeepSeek Harness usa bubblewrap o Landlock su Linux, Seatbelt su macOS e un token con ACL ristretto su Windows. Se la sandbox non può avviarsi, Harness interrompe il comando. Claude Code offre modalità di permesso oltre a regole di consenti, chiedi e nega. In questa esecuzione, la sandbox di Windows ha influenzato il percorso di verifica e i tempi.

Le etichette di accesso differiscono, quindi non è stato possibile allineare esattamente le due impostazioni.

• I preset dei permessi in DeepSeek Harness includono read-only, workspace-write e danger-full-access. 

• Claude Code separa modifiche automatiche, approvazione manuale, pianificazione e accesso ai comandi basato su regole. Inoltre crea snapshot dei file prima delle modifiche per il rollback senza Git. 

Sulle sessioni Pro, Max e Team attuali in terminale e VS Code, la modalità Auto è la modalità iniziale integrata di Claude Code. Un classificatore rivede le azioni in background. Il test ha usato esplicitamente acceptEdits, quindi il suo comportamento sui permessi riflette la configurazione del test più che il default attuale.

Questa distinzione conta quando si confronta il numero di approvazioni.

Differisce anche il luogo di esecuzione. Harness gira principalmente sulla macchina che ospita la sua Web UI o un processo headless. Claude Code può girare in locale, in ambienti cloud gestiti da Anthropic o su infrastruttura self-hosted. Remote Control aggiunge un’interfaccia browser mentre l’esecuzione resta locale.

Test pratico: DeepSeek Harness vs Claude Code

Per vedere se quelle differenze di runtime influenzavano l’esecuzione, ho dato a entrambi gli strumenti lo stesso bug TypeScript di una riga. Se ti interessa solo il tempo, questa è la sezione da leggere.

Setup del test: stesso modello, repository e prompt

Ho scritto una libreria TypeScript per streak di abitudini con una sola riga difettosa. Misurava i giorni di calendario arrotondando i millisecondi trascorsi. 

• Un completamento alle 23:50 seguito da uno alle 00:10 sembrava lo stesso giorno.
• Un completamento alle 08:00 seguito dalle 20:00 del giorno successivo sembrava un giorno perso. 

Dieci test fissi evidenziavano tre failure.

Ogni nuovo clone aveva le dipendenze installate prima dell’esecuzione cronometrata. Entrambi gli agenti hanno ricevuto la stessa istruzione e usato Claude Sonnet 5. Il repository e il prompt erano fissi; tool, permessi e comportamento della sandbox sono rimasti specifici di ciascun prodotto.

Le configurazioni dei permessi non erano equivalenti. DeepSeek Harness è partito in workspace-write, ma la sua sandbox su Windows non è riuscita ad avviarsi. La Web UI ha richiesto un consenso, e ho concesso danger-full-access tre volte. Claude Code ha usato accept-edits e ha potuto eseguire solo il comando di test tramite bash.

Questo compito ristretto ha usato solo codice e test locali. Gli agenti dovevano trovare e modificare una riga difettosa, quindi eseguire la suite. Le dipendenze erano state installate prima della misurazione, anche se Harness ha scelto di eseguire di nuovo npm install .

Risultati del test: patch identica, percorsi di approvazione diversi

Claude Code ha riportato 55,0 secondi. Ha eseguito la suite, trovato il bug, modificato un file sorgente e rieseguito i test. Dieci su dieci superati.

In questo test su Windows, DeepSeek Harness ha impiegato 125,4 secondi. Ha trovato lo stesso helper daysBetween non usato, ha fatto la stessa modifica ed eseguito con successo la suite originale. 

I diff erano byte-identici:

-import { DAY_MS } from './dates.js';
+import { daysBetween } from './dates.js';
 
 function gapInDays(earlier: number, later: number): number {
-  return Math.round((later - earlier) / DAY_MS);
+  return daysBetween(earlier, later);
 }

Il percorso di approvazione e il lavoro ripetuto in shell spiegano gran parte del divario di tempo.

Perché DeepSeek Harness ha impiegato di più su Windows

La sandbox workspace-write di DeepSeek Harness non è riuscita ad avviarsi su Windows, quindi la Web UI ha richiesto una modalità di permesso più ampia tre volte. Dopo l’approvazione, Harness ha eseguito la suite originale, modificato src/streak.ts e rieseguito la suite. Dieci test su dieci superati.

Il risultato non dice nulla su Harness su Linux o macOS. Poiché entrambe le esecuzioni hanno usato lo stesso ID modello, il divario di tempo non può derivare da una differenza di famiglia di modelli. I permessi e i percorsi degli strumenti diversi hanno comunque plasmato ciascuna esecuzione.

Entrambe le esecuzioni hanno raggiunto dieci test superati. Immagine dell’autore.

Cosa isola il test con lo stesso modello

L’ID modello condiviso non ha reso identiche le richieste. Ogni prodotto ha fornito il proprio system prompt, le descrizioni degli strumenti, il contesto e le regole sui permessi. Qualsiasi di questi input può influenzare la risposta successiva del modello. 

Il setup, quindi, controlla meglio la famiglia di modelli rispetto a un confronto modello DeepSeek vs Claude, ma non isola tutte le variabili.

Ho anche eseguito un solo tentativo cronometrato per configurazione. Servirebbero esecuzioni ripetute in ordine casuale prima di trattare tempi o conteggi di strumenti come misure di performance stabili.

DeepSeek Harness vs Claude Code: costi, benchmark e limiti del test

Un caso di studio su Windows non può risolvere il confronto più ampio su performance o prezzi. Mostra però perché i dettagli dei benchmark contano.

Avvertenza sui benchmark: DeepSeek ha usato la modalità Minimal

I punteggi pubblicati da DeepSeek hanno usato la modalità Minimal, non la modalità Standard usata in questo confronto. Test indipendenti usando un altro harness hanno riportato risultati inferiori. Non ho riprodotto quei test. I risultati in modalità Minimal non stabiliscono le performance in modalità Standard e non misurano Claude Code.

Costo: addebiti API vs abbonamenti Claude

DeepSeek Harness non ha costi di licenza, ma si applicano comunque i costi del modello e dell’infrastruttura. L’API di DeepSeek usa prezzi di picco e fuori picco. Claude Code è incluso nei piani a pagamento di Claude. Controlla la pagina dei prezzi di Anthropic prima di fare budget.

L’esecuzione con Harness è costata circa $0,11 alle tariffe di listino dell’API Anthropic. Claude Code ha mostrato $0,349 usando credenziali in abbonamento. Poiché queste cifre provengono da sistemi di fatturazione diversi, non sono un confronto diretto dei prezzi.

I piani individuali di Claude elencano Pro a $20 al mese e i tier Max a $100 o $200 al mese, mentre DeepSeek Harness non ha un abbonamento corrispondente; il conto arriva dal provider del modello. I modelli locali eliminano i costi API ma usano comunque le risorse di calcolo della macchina.

I team dovrebbero anche considerare sandbox ospitate e compute self-hosted quando questi servizi stanno fuori dal conto del modello. Questi costi non compaiono nella licenza di Harness.

Stabilità: anteprima per sviluppatori vs prodotto in produzione

Harness era ancora in stato di release candidate durante il test. I team dovrebbero fissare le versioni dei pacchetti perché gli aggiornamenti potrebbero rompere profili o sessioni salvate; Claude Code è già in produzione.

Limitazioni di DeepSeek Harness vs Claude Code

Nessuno dei due copre ogni workflow. I limiti derivano da parti diverse del loro design.

Limitazioni di DeepSeek Harness

Harness espone più parti del runtime, ma ciò lascia anche più setup e test a carico dell’utente:

• Il progetto è ancora in developer preview, e gli aggiornamenti possono rompere profili o sessioni salvate

• Credenziali del provider, ID modello e regole degli endpoint richiedono configurazione manuale

• La sua sandbox workspace-write non è partita in questo caso di studio su Windows e ha richiesto tre approvazioni danger-full-access

• L’attuale SDK Python non ha una wheel per Windows

L’osservazione sulla sandbox si applica solo all’esecuzione su Windows descritta in precedenza. Non ho ripetuto il test su Linux o macOS.

Le note di rilascio della v0.1.0-rc.7 menzionano una correzione alla latenza di Bash persistente e un upgrade di node-pty per una compatibilità PTY più ampia. Questo rende l’osservazione sia specifica di versione sia di Windows.

Limitazioni di Claude Code

Claude Code gestisce più decisioni di runtime, ma i suoi confini fissi escludono alcuni esperimenti:

• Esegue modelli Claude e non fornisce una via per altre famiglie di modelli

• Il suo loop di sessione integrato non è esposto come componente sostituibile

• Claude Code richiede accesso a pagamento o crediti API fatturati a parte, entrambi con limiti d’uso

• Le sessioni lunghe possono compattare il contesto più vecchio, quindi le regole persistenti vanno in CLAUDE.md

Questi limiti contano di più quando un compito richiede un altro provider di modelli o un loop personalizzato.

DeepSeek Harness vs. Claude Code: quale scegliere?

Metti da parte per un momento i nomi dei modelli. Il tuo compito è finire il codice dell’applicazione o cambiare il runtime che fa il lavoro?

Scegli DeepSeek Harness se il runtime è il progetto in sé. Si adatta a test cross-provider, loop o sandbox personalizzati e lavori che dipendono da tracce di esecuzione dettagliate. Il suo stato di prerelease implica anche assumersi la responsabilità di cambi di versione e test di configurazione.

Scegli Claude Code se lavori in una codebase esistente e vuoi che l’agente ispezioni file, modifichi codice ed esegua i check del progetto con meno setup del runtime. In questo test su Windows, ha eseguito la suite originale senza le tre approvazioni di accesso completo richieste da Harness.

Usali entrambi se questo split riflette il lavoro reale. Un team potrebbe usare Claude Code per il coding quotidiano e Harness per esperimenti su prompt, tool o loop dell’agente.

Considerazioni finali

Entrambi gli strumenti possono ispezionare un repository, modificare file ed eseguire comandi. Ciò che li distingue è la proprietà del runtime: Harness espone le sue parti come plugin, mentre Claude Code impacchetta il loop integrato e ti permette di estendere il workflow attorno ad esso.

Se dovessi scegliere un punto di partenza basato su questo test, inizierei con Claude Code per il lavoro applicativo di routine. Inizierei con Harness quando cambiare o ispezionare il runtime è il motivo stesso del compito. Questo è un caso di studio su Windows con Harness in prerelease, non una classifica definitiva.

Per confronti correlati, i nostri articoli su Grok Build, Cursor, OpenCode, Codex e altre alternative a Claude Code.