O czym jest ten film
- DeepSeek Harness to darmowy, otwartoźródłowy „komponowalny” harness agentowy, który w około trzy tygodnie zebrał ponad 200 tysięcy gwiazdek na GitHubie.
- Wszystko w tym narzędziu jest wtyczką — interfejs, pętla agenta, narzędzia, modele i dostawcy — więc każdy element można wyłączyć albo dopisać własny.
- Instalacja sprowadza się do jednego polecenia
npx(alternatywnie globalnej instalacji przez npm) i uruchamiania interfejsu komendądsh web. - Klucz API DeepSeeka jest opcjonalny — działają też OpenAI, Anthropic i wiele innych dostawców.
- Harness ma cztery wbudowane tryby agenta: standard, PTC, minimal i creator; każdy daje modelowi inny zestaw narzędzi i inny prompt systemowy.
- Zakładka „trajectory” pokazuje surowy prompt systemowy i pełną listę narzędzi dostępnych w sesji — to praktyczne narzędzie diagnostyczne.
- Własne presety tworzy się rozmową z agentem w trybie creator, na przykład preset wyłączający subagentów i pętlę Ralpha.
- Lokalne modele podpina się jako „custom provider” wskazujący na Ollamę pod
localhost:11434/v1z protokołem OpenAI completions. - Autor uruchamia w ten sposób Qwen 3.8 — model kodujący wymagający około 16 GB VRAM — jako darmowy silnik harnessa.
- Wtyczki tworzy się w trybie creator; powstają najpierw jako „dynamiczne” (w pamięci), a dopiero po wyraźnej prośbie agent zapisuje je jako trwały, dystrybuowalny folder.
Redakcyjne tłumaczenie
Czym jest DeepSeek Harness
To jest DeepSeek Harness. Powstało już sporo filmów wyjaśniających, czym on jest, ale niewiele takich, które pokazują, jak używać go poprawnie. Dlatego w tym materiale przejdziemy przez wszystko: od konfiguracji, przez uruchamianie modeli lokalnych, po rozszerzanie harnessa własnymi wtyczkami.
DeepSeek Harness to fascynujący podgląd przyszłości harnessów agentowych. Jest w pełni darmowy i otwartoźródłowy, można go uruchomić już teraz, a w około trzy tygodnie zdołał zebrać ponad dwieście tysięcy gwiazdek. Popularność ma bardzo konkretne uzasadnienie: to komponowalny harness agentowy.
(Informacja dodatkowa: „harness” to warstwa spinająca model językowy z narzędziami, pamięcią i pętlą wykonawczą — to ona zamienia sam model w agenta zdolnego czytać i zmieniać pliki. Claude Code czy Codex są właśnie takimi harnessami.)
Co znaczy „komponowalny”? Wszystko w tym narzędziu napędzane jest wtyczkami. I naprawdę wszystko, co widać na ekranie, jest wtyczką: komponenty interfejsu, sama pętla agenta, narzędzia, modele, dostawcy. Oznacza to, że jeśli czegoś w swojej wersji harnessa nie chcesz — po prostu to wyłączasz. A jeśli chcesz dodać nową funkcję, robisz to również wtyczką.
Przykład: harness nie ma wbudowanej przeglądarki. Poprosiłem więc agenta, żeby napisał taką wtyczkę — i teraz przeglądarkę mam, i wszystko działa. Chciałem też mieć wybór motywu, więc w ustawieniach pojawiła się opcja motywów, której standardowo tam nie ma, i mogę sprawić, żeby harness wyglądał jak Claude Code. Ten harness da się naprawdę dowolnie dostosować.
Instalacja i pierwsze uruchomienie
Start jest banalnie prosty. Link do repozytorium GitHub zostawiam w opisie. Wystarczy przewinąć do sekcji „Run”, skopiować polecenie npx, otworzyć wiersz poleceń lub terminal i je wkleić. Kiedy otworzysz podany adres w przeglądarce, masz już dostęp do DeepSeek Harness.
Jeśli polecenie npx sprawia problemy, można też wykonać npm install -g z nazwą pakietu DeepSeek i dopiskiem @latest — to również zadziała. Instalację wykonuje się tylko raz. Od tego momentu, żeby wejść do harnessa, wystarczy komenda dsh web.
Po instalacji zostaniesz poproszony o klucz API DeepSeeka. To jest opcjonalne — można korzystać z innych dostawców, na przykład OpenAI czy Anthropic. Oczywiście da się też uruchamiać modele lokalne przez LM Studio albo Ollamę, czemu przyjrzymy się w dalszej części. Ale jeśli chcesz spróbować modelu DeepSeeka, wejdź na platform.deepseek.com, przejdź do sekcji kluczy API i utwórz nowy klucz — nazwę go „YouTube tutorial”. Kopiujemy klucz, wklejamy w pole, zapisujemy i idziemy dalej.
Interfejs i ustawienia
Domyślnie DeepSeek Harness wygląda bardzo surowo. Po lewej mamy przestrzenie robocze, po prawej interfejs czatu. Nic nadzwyczajnego.
W ustawieniach jest kilka opcji ogólnych. W zakładce modeli widać wszystkich podłączonych dostawców — na razie to tylko DeepSeek. Dalej mamy listę dostępnych wtyczek. To są wszystkie wtyczki, które przyszły z instalacją podstawową, i każdą z nich można wyłączyć. Jeśli na przykład wyszukamy „sub-agents”, zobaczymy wtyczkę subagentów. Załóżmy teoretycznie, że chcemy całkowicie wyłączyć subagentów — możemy w tym celu utworzyć w harnessie preset, który wyłączy te możliwości w obrębie konkretnej sesji.
W sekcji presetów agenta widać wszystkie tryby:
- Standard — typowy tryb kodowania, znany każdemu, kto używał Claude Code czy Codeksa.
- PTC — bardziej zaawansowany tryb kodowania, w którym agent pisze skrypt, a następnie go uruchamia, żeby przetworzyć duże ilości danych albo obsłużyć złożone przepływy pracy.
- Minimal — agent dostaje wyłącznie terminal i edytor plików.
- Creator — tryb służący do rozszerzania harnessa o dowolne nowe możliwości.
Jak wspomniałem, jeśli utworzymy własny preset wykluczający pewne funkcje, na przykład subagentów, pojawi się on właśnie na tej liście. A tworzy się je w trybie creator — do czego jeszcze wrócimy.
Praca w sesji: tryby, uprawnienia, modele
Wracając do widoku głównego: wybieramy przestrzeń roboczą i tryb. Wybieram nową przestrzeń roboczą, która dodaje się jako folder na liście. Tryb zostawiam na standardowym — to ten, którego będziesz używać najczęściej przy zmianach w kodzie i budowaniu projektów.
Po kliknięciu przycisku plusa na dole widać wszystkie dostępne komendy ukośnikowe. Kto pracował z Claude Code, rozpozna większość z nich. Jest compact do streszczenia rozmowy, tryb planowania pozwalający zaplanować zmiany bez ich wprowadzania, wybór trybu uprawnień, uruchomienie złożonego zadania jako celu oraz wybór modelu.
Uprawnienia zmieniamy też z rozwijanej listy:
- Read Only — agent nie może wprowadzać żadnych zmian w kodzie; przydatne przy przeglądzie kodu.
- Workspace Write — agent może zmieniać kod w obrębie tej konkretnej przestrzeni roboczej.
- Full Access — agent może uruchomić praktycznie dowolne polecenie.
Dla bezpieczeństwa zostaję przy Workspace Write.
Możemy też wybrać model. Ponieważ podłączyliśmy DeepSeeka jako dostawcę, widzimy wszystkie jego modele. Wybieram V4 Pro. Da się również ustawić poziom wysiłku rozumowania — od niskiego do maksymalnego; zostawiam „wysoki”. Wysyłam wiadomość, agent odpowiada, co potwierdza, że połączenie z API działa.
Podglądanie tego, co dzieje się pod spodem
W DeepSeek Harness widać, co dzieje się w tle. W zakładce „trajectory” mamy wszystkie wywołania wykonane w sesji, zaczynając od promptu systemowego. Można tu zobaczyć cały prompt systemowy wstrzykiwany do harnessa. Oczywiście da się go zmienić — skoro wszystko jest wtyczką.
Równie ciekawa jest zakładka narzędzi: pokazuje wszystkie narzędzia dostępne agentowi w tej sesji. A jest ich sporo. Każde z nich to wtyczka, którą można wyłączyć. Przy wybranym trybie widać całą masę narzędzi: pętla Ralpha, subagenci, umiejętności agenta i wiele innych.
(Informacja dodatkowa: „pętla Ralpha” to popularna w środowisku agentowym technika polegająca na wielokrotnym uruchamianiu agenta z tym samym poleceniem, aż zadanie zostanie doprowadzone do końca.)
Pokażę, jaką różnicę robi tryb. Przełączam się na tryb minimal i sprawdzam dostępne narzędzia. Prompt systemowy jest banalnie krótki: „Jesteś pomocnym asystentem inżyniera oprogramowania”. A narzędzia? Agent ma dostęp tylko do dwóch: może uruchamiać polecenia w PowerShellu i ma bardzo podstawowy edytor plików.
Tworzenie własnych presetów
Jak więc utworzyć własny preset? Patrząc na narzędzia dostępne w normalnym trybie kodowania, jest tam sporo rzeczy, których możemy wcale nie chcieć. Załóżmy, że chcemy utworzyć preset do pracy z modelami lokalnymi. Lokalne modele naprawdę słabo radzą sobie z rzeczami takimi jak subagenci i zdecydowanie nie powinniśmy uruchamiać na nich pętli Ralpha. Rozwiązanie: własny preset.
Zaczynam nową sesję i w trybie creator piszę: „Utwórz nowy preset agenta o nazwie »local models«. W tym presecie wyłącz wtyczkę Ralpha oraz wtyczki subagentów”.
Przy tworzeniu presetów i wtyczek będzie się cały czas pojawiać słowo „cordis”. Cordis to po prostu bazowy framework wtyczek, na którym zbudowany jest DeepSeek Harness — a harness zawiera już wszystkie umiejętności potrzebne agentom, żeby rozumieć, jak cordis działa.
Gotowe. Agent utworzył nowy preset. Jeśli teraz zaczniemy nową sesję i rozwiniemy listę, mamy dedykowany preset dla modeli lokalnych. Sprawdzamy prompt systemowy, sprawdzamy narzędzia — i faktycznie lista narzędzi jest znacznie krótsza, bez subagentów i bez pętli Ralpha.
Przy pracy z modelami lokalnymi dokładnie tego potrzebujesz. Nie chcesz zapychać okna kontekstu narzędziami, których agent i tak nigdy nie użyje.
Uruchamianie modelu lokalnego
Skoro o modelach lokalnych mowa — skonfigurujmy i uruchommy jeden na własnej maszynie. Do tego celu lubię używać Ollamy albo LM Studio; obie opcje są dobre. Jeśli chcesz robić to razem ze mną, wejdź na ollama.com, pobierz i zainstaluj Ollamę dla swojego systemu operacyjnego.
Potem trzeba wybrać model. Ollama daje dostęp do mnóstwa modeli, a najlepszy wybór zależy od twojego sprzętu. Ja jestem wielkim fanem Qwen 3.8 — to fantastyczny model do kodowania, więc jego użyję w tym materiale. Do jego uruchomienia potrzeba około 16 GB pamięci VRAM.
Wystarczy skopiować nazwę modelu i w terminalu wykonać ollama pull z tą nazwą. Potem możemy zamknąć terminal.
Wracamy do DeepSeek Harness: ustawienia, modele. Stąd dodajemy kolejnych dostawców. Jeśli chcesz dodać modele Anthropiku albo OpenAI — jak najbardziej możesz; obsługiwanych „z pudełka” dostawców jest naprawdę wielu. Ja jednak dodam dostawcę własnego.
Nazwa wyświetlana: „Ollama”. Identyfikator również „Ollama”. Jako adres bazowy podaję localhost na porcie 11434, a na końcu /v1. Protokół API zostawiam na „OpenAI completions”. Jako klucz API wpisuję po prostu słowo „ollama”. Klikam „fetch” — pokażą się wszystkie pobrane dotąd modele. Mam tylko jeden, więc klikam „add selected”, potem „create provider” i gotowe.
Tworzę nową sesję, przełączam się na preset dla modeli lokalnych i z listy modeli wybieram teraz Ollamę oraz Qwen 3.8. Testuję, wysyłając „hej”. Odpowiedź wraca. Dla pewności pytam jeszcze: „jakim jesteś modelem?”. Odpowiada, że jest Qwen 3.8 latest, agentem kodującym działającym wewnątrz DeepSeek Harness.
I proszę — mamy darmowy model działający w DeepSeek Harness, zoptymalizowany tak, żeby dostawał wyłącznie te narzędzia, które sami chcemy mu udostępnić. Jeszcze raz: jeśli zauważysz, że model sięga po narzędzia, które tylko psują efekt, po prostu poproś agenta o zmianę presetu i usunięcie lub dodanie tych narzędzi, których potrzebujesz albo nie potrzebujesz.
Instalowanie cudzych wtyczek
Przejdźmy do pracy z wtyczkami. Jak mówiłem, wszystko w DeepSeek Harness napędzają wtyczki. Możemy tworzyć własne, dzielić się nimi z zespołem albo ze społecznością. To naprawdę fajny system.
Utworzymy własną wtyczkę, ale najpierw pokażę, jak instalować wtyczki napisane przez innych. W opisie filmu podlinkuję trzy wtyczki mojego autorstwa — wystarczy je pobrać i rozpakować. Jest wtyczka przeglądarki, wtyczka pozwalająca zmieniać motyw i wtyczka „shimmer”, która dodaje efekt migotania w trakcie działania sesji.
Zainstalujmy wtyczkę przeglądarki. W folderze z wtyczkami, dokładnie na tym poziomie, otwieramy wiersz poleceń lub terminal — trzeba się upewnić, że faktycznie pracujemy w tym folderze. Instalacja to jedno polecenie: komenda plugin DeepSeek Harness z parametrem --profile web, następnie add i nazwa folderu wtyczki. Uruchamiam i wtyczka jest zainstalowana.
Teraz wystarczy zatrzymać serwer harnessa i uruchomić go ponownie komendą dsh web. Po odświeżeniu sesji mamy dostęp do zintegrowanej przeglądarki. Naprawdę tak proste.
Jeśli wejdziemy w ustawienia i wtyczki, zobaczymy tam przeglądarkę. Po wyszukaniu „browser” widać wtyczkę paska bocznego przeglądarki. I znowu — jeśli chcemy tworzyć sesje, które tę wtyczkę wykluczają, wchodzimy w tryb creator i prosimy agenta o zaktualizowanie presetu tak, by ją pominął.
Tworzenie własnej wtyczki
Przejdźmy do pisania własnych wtyczek. Osobiście lubię utworzyć osobną przestrzeń roboczą na wszystkie moje wtyczki do DeepSeek Harness — nazwę ją „my plugins”. I oczywiście chcemy być w trybie creator.
Możliwości są tu praktycznie nieograniczone, ale zróbmy coś zabawnego. Powiedzmy, że po kliknięciu przycisku nowej sesji na cały ekran ma wystrzelić konfetti. Piszę więc: „Utwórz nową wtyczkę, która wystrzeli konfetti na cały ekran, gdy użytkownik kliknie przycisk nowej sesji”. Do tego zadania wybieram pełny dostęp i przełączam model z darmowego na płatny model Pro. Wysyłam.
Zaraz po utworzeniu wtyczki agent poprosi o zgodę na jej instalację — zatwierdzam. W pasku bocznym pojawia się sekcja „cordis plugin”. To bardzo ważny moment: mamy do czynienia z wtyczką dynamiczną. Oznacza to, że wtyczka nie została jeszcze zapisana — działa w pamięci harnessa. Ta sekcja służy do testowania wtyczki przed jej sfinalizowaniem; można ją stąd zatrzymywać i uruchamiać.
Ale tu wiele osób popełnia błąd: jeśli zamkniemy teraz DeepSeek Harness, wtyczkę stracimy. Jeszcze nie skończyliśmy.
Możemy natomiast uruchomić wtyczkę i sprawdzić, czy działa. Klikam nową sesję — i konfetti faktycznie wystrzeliwuje. Świetnie, działa.
Żeby zrobić z tego wtyczkę trwałą, wracamy do sesji i mówimy agentowi: „Działa, dziękuję. Utwórz proszę trwałą wtyczkę, którą będę mógł dystrybuować za pomocą…” — i wklejam polecenie instalacyjne. Chodzi o to, żeby zakomunikować agentowi, co planujemy z tą wtyczką zrobić: w przyszłości chcemy udostępnić ten folder innym osobom, a one powinny móc zainstalować go tym poleceniem. Wysyłam — gotowe.
Agent utworzył pliki wtyczki. Możemy przejść do katalogu: najeżdżając na przestrzeń roboczą, widzimy ścieżkę, a w folderze — same pliki wtyczki. Jeśli chcesz dystrybuować swoją wtyczkę, wystarczy udostępnić ten folder.
Zatrzymuję serwer harnessa, otwieram wiersz poleceń w folderze projektu — tak jak wcześniej — i uruchamiam polecenie add z nazwą naszej wtyczki. Zainstalowana. Uruchamiam serwer ponownie, klikam nową sesję i nasza wtyczka działa.
Wspomnę jeszcze, że do mojego kursu agentowego kodowania dodaliśmy masterclass poświęcony Claude Code — z materiałami zarówno o wersji terminalowej, jak i o aplikacji desktopowej Claude. Link do kursu jest w opisie filmu. Do zobaczenia w następnym materiale.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Komponowalność to główna przewaga tego harnessa
Na czym polega: W DeepSeek Harness każdy element — interfejs, pętla agenta, narzędzia, modele, dostawcy — jest wtyczką, którą można włączyć, wyłączyć albo napisać od nowa. Brakującą funkcję (przeglądarka, wybór motywu) dopisuje sam agent.
Jak stosować: Zamiast szukać narzędzia, które ma dokładnie te funkcje, których potrzebujesz, przyjmij odwrotne podejście: startuj z minimalnym zestawem i dokładaj wtyczki pod konkretne, powtarzalne potrzeby swojego zespołu.
Na co uważać: Skrajna elastyczność oznacza też skrajną odpowiedzialność za konfigurację. Wtyczka wygenerowana przez agenta to kod działający wewnątrz twojego środowiska — nie instaluj bezkrytycznie cudzych wtyczek z internetu bez zajrzenia do plików.
2.Instalacja jest jednorazowa, uruchamianie trywialne
Na czym polega: Wystarczy polecenie npx z repozytorium albo globalna instalacja przez npm install -g. Potem każde uruchomienie to dsh web i otwarcie interfejsu w przeglądarce.
Jak stosować: Jeśli npx sprawia problemy (typowe przy firmowych proxy albo starszym Node.js), od razu przejdź na instalację globalną zamiast debugować cache npx.
Na co uważać: Interfejs webowy oznacza serwer działający lokalnie. Po instalacji nowych wtyczek trzeba serwer zatrzymać i uruchomić ponownie — samo odświeżenie strony nie wystarczy.
3.Klucz DeepSeeka jest opcjonalny — dostawcę wybierasz sam
Na czym polega: Mimo nazwy harness nie jest przywiązany do modeli DeepSeeka. Obsługuje OpenAI, Anthropic i wielu innych dostawców „z pudełka”, a także modele lokalne.
Jak stosować: Traktuj harness jako warstwę niezależną od dostawcy — możesz trzymać tanie lub darmowe modele do zadań rutynowych i przełączać się na mocniejszy model tam, gdzie stawka jest wyższa (autor sam przełącza się na model Pro przy pisaniu wtyczki).
Na co uważać: Przełączanie modeli w trakcie pracy zmienia jakość wyników skokowo. Zadania wymagające precyzyjnej edycji kodu i wywoływania narzędzi rezerwuj dla mocniejszych modeli.
4.Tryby agenta to realna kontrola nad zachowaniem
Na czym polega: Cztery wbudowane tryby — standard, PTC, minimal, creator — różnią się promptem systemowym i zestawem narzędzi. W trybie minimal agent ma dosłownie dwa narzędzia: terminal i prosty edytor plików.
Jak stosować: Dobieraj tryb do zadania: standard do zwykłego kodowania, PTC gdy trzeba przemielić dużo danych skryptem, minimal gdy zależy ci na przewidywalności i małym kontekście, creator do rozszerzania samego harnessa.
Na co uważać: Tryb creator plus pełny dostęp to kombinacja, w której agent może uruchomić praktycznie dowolne polecenie. Używaj jej świadomie i tylko wtedy, gdy faktycznie modyfikujesz harness.
5.Zakładka „trajectory” to twoje narzędzie diagnostyczne
Na czym polega: Pokazuje wszystkie wywołania w sesji, pełny prompt systemowy wstrzykiwany do modelu oraz kompletną listę narzędzi dostępnych agentowi.
Jak stosować: Zanim zaczniesz zgadywać, dlaczego agent zachowuje się dziwnie, zajrzyj tutaj. Porównanie promptu i listy narzędzi między trybami natychmiast pokazuje, skąd bierze się różnica w zachowaniu.
Na co uważać: Możliwość edycji promptu systemowego kusi, ale nieprzemyślane zmiany łatwo zepsują współpracę modelu z narzędziami. Najpierw obserwuj, dopiero potem modyfikuj.
6.Presety tworzysz rozmową, nie plikiem konfiguracyjnym
Na czym polega: W trybie creator wystarczy poprosić agenta: „utwórz preset o nazwie X, wyłącz w nim wtyczkę Ralpha i subagentów”. Agent zna framework wtyczek cordis, bo harness dostarcza mu odpowiednie umiejętności.
Jak stosować: Buduj bibliotekę presetów pod powtarzalne konteksty pracy: osobny do przeglądu kodu (tylko odczyt), osobny do modeli lokalnych, osobny do zadań na produkcyjnym repozytorium.
Na co uważać: Po utworzeniu presetu zweryfikuj efekt w zakładce narzędzi. Nie zakładaj, że agent wyłączył dokładnie to, o co prosiłeś — sprawdź listę.
7.Modele lokalne wymagają odchudzonego zestawu narzędzi
Na czym polega: Autor stwierdza wprost, że lokalne modele słabo radzą sobie z subagentami i nie powinny uruchamiać pętli Ralpha. Dlatego tworzy dla nich osobny preset z krótką listą narzędzi.
Jak stosować: Zawsze podpinaj model lokalny do dedykowanego presetu. Zasada jest prosta: nie zapychaj okna kontekstu narzędziami, których model i tak nie użyje sensownie.
Na co uważać: Jeśli obserwujesz, że model sięga po narzędzie i psuje tym całą sesję, to sygnał do zawężenia presetu, a nie do rezygnacji z modelu.
8.Ollama podpina się jako zwykły dostawca zgodny z OpenAI
Na czym polega: W ustawieniach modeli dodajesz własnego dostawcę: adres bazowy localhost:11434/v1, protokół „OpenAI completions”, klucz API to dowolny ciąg — autor wpisuje po prostu „ollama”. Przycisk „fetch” zaciąga listę pobranych lokalnie modeli.
Jak stosować: Ten sam schemat zadziała dla LM Studio i większości lokalnych serwerów wystawiających zgodne API — zmienia się głównie port.
Na co uważać: Jeśli „fetch” nic nie zwraca, najczęstsze przyczyny to niedziałająca usługa Ollamy, brak pobranego modelu (ollama pull) albo zapomniany fragment /v1 w adresie.
9.Qwen 3.8 jako darmowy silnik do kodowania
Na czym polega: Autor rekomenduje Qwen 3.8 jako model kodujący uruchamiany lokalnie; podaje wymaganie około 16 GB pamięci VRAM.
Jak stosować: Jeśli twoja karta mieści się w tym progu, masz w pełni darmowy zestaw do pracy agentowej bez wysyłania kodu na zewnątrz — to realna wartość przy pracy z kodem objętym umową o poufności.
Na co uważać: 16 GB VRAM to nie jest sprzęt powszechny. Przy mniejszej pamięci trzeba sięgnąć po mniejszy model, a wtedy jakość edycji kodu i stabilność wywoływania narzędzi spadają — nie oczekuj poziomu modeli chmurowych.
10.Wtyczka dynamiczna nie jest wtyczką zapisaną
Na czym polega: Nowo wygenerowana wtyczka pojawia się w sekcji „cordis plugin” jako dynamiczna — działa w pamięci harnessa i służy do testów. Zamknięcie harnessa na tym etapie oznacza jej utratę. Trwałą wersję trzeba osobno zamówić u agenta, wskazując, że ma powstać folder dystrybuowalny poleceniem instalacyjnym.
Jak stosować: Zbuduj sobie nawyk dwóch kroków: najpierw testujesz wtyczkę dynamiczną, a gdy działa, wracasz do sesji i prosisz o wersję trwałą. Wklejenie agentowi docelowego polecenia instalacyjnego pomaga mu przygotować właściwą strukturę folderu.
Na co uważać: To jest — jak sam autor podkreśla — najczęstszy błąd użytkowników. Nie zamykaj harnessa ani nie restartuj serwera, dopóki wtyczka nie została zapisana na dysk.