DeepSeek Harness monta um arcade com um único prompt em 2 horas e 43 minutos numa assinatura de $10
O autor entregou ao DeepSeek Harness uma grande especificação, e o agente passou quase três horas montando sozinho um arcade de navegador em React, TypeScript e Canvas: 183 passos, uma equipe de subagentes, testes e correções. Dos 35,7 milhões de tokens, 99% foram entrada em cache, e a saída real foi de cerca de 159 mil. A tarefa consumiu aproximadamente 15% do limite de cinco horas da assinatura OpenCode Go de $10.
Processado por IA de Habr AI; editado por Hamidun News
Normalmente, «gerou um aplicativo com um único prompt» significa uma demo bonita que desmorona no primeiro contato com a realidade. O autor desta história decidiu verificar o que acontece se um modelo barato receber um ambiente agêntico decente e uma tarefa realmente grande.
O que exatamente aconteceu
A ideia é simples: um jogo de navegador para treinar a velocidade de digitação. As palavras caem pela tela, o jogador as digita, atira nos inimigos, ganha pontos e tenta não perder vidas. O autor elaborou primeiro a especificação no ChatGPT comum: mecânica, telas, restrições, verificações. O documento pronto foi para o DeepSeek Harness, um ambiente agêntico aberto da DeepSeek baseado na arquitetura Cordis com o princípio «Everything is a Plugin».
O modelo foi o DeepSeek V4.1 Flash, acessado pela assinatura OpenCode Go de $10 por mês. O agente fez a primeira versão em 2 horas e 43 minutos: 183 passos, modo Agent Team com subagentes, execução de comandos, testes e retrabalho. O resultado: loop de jogo, ondas de inimigos, combos, gráficos em Canvas 2D com partículas e explosões, som via Web Audio API, dicionários em russo e inglês e histórico de partidas em localStorage.
Uma ressalva importante do autor: «com um único prompt» não significa «com uma única resposta do modelo». É um único objetivo, dentro do qual o agente planejou, escreveu e corrigiu por conta própria.
Os números que merecem atenção
A interface mostrou 35.703.377 tokens. Parece assustador, mas 35,2 milhões deles eram entrada em cache, a entrada sem cache foi de 334 mil e a saída real do modelo, de cerca de 159 mil. Cache hit: 99%. Em tarefas longas, o agente relê constantemente o contexto do projeto e seus resultados anteriores, e, se o provedor reaproveita bem o cache, isso custa visivelmente menos.
A tarefa custou aproximadamente 15% do limite de cinco horas da assinatura. O autor alerta com honestidade que «$100 de uso por $10» é um volume calculado pelas tarifas do serviço, e não um saldo que possa ser gasto em qualquer coisa. Existem janelas de cinco horas, de uma semana e de um mês. Também há os modos Peak e Off-Peak, com preços diferentes por token: por exemplo, $0,15 contra $0,30 por milhão de entrada. O autor chegou a escrever um pequeno plugin que mostra o modo atual na interface do Harness, para rodar os grandes experimentos na janela barata.
À parte, menciona-se um post de um desenvolvedor do OpenCode sobre a possibilidade de obter $300 de uso do DeepSeek por $10. Por enquanto, é apenas uma declaração pública sobre um potencial, não uma condição do plano.
Onde foi preciso intervir
Na segunda tarefa, o agente adicionou um servidor: autenticação via Telegram, sincronização de estatísticas, amigos, ranking, PostgreSQL e um bot de suporte. O jogo virou Typer Cool. E aí começaram os problemas reais:
- o layout mobile, correto no Chrome DevTools, desmoronava num iPhone real com Safari;
- o Docker Compose gerado subia um segundo Caddy e entrava em conflito com o que já rodava nas portas 80 e 443;
- os avatares do Telegram não carregavam por causa de uma verificação de formato rígida demais (bad_type), embora os testes com stubs passassem;
- os links de convite diretos davam 404 no Netlify até que as regras de roteamento SPA fossem corrigidas.
Conclusão prática
Para desenvolvedores e fundadores, há quatro lições aqui. Primeiro, a qualidade da definição da tarefa é decisiva: primeiro discutir a ideia e montar a especificação, depois entregá-la ao agente. Segundo, o ambiente importa tanto quanto o modelo: arquivos, subagentes, testes e contexto longo mudam o resultado. Terceiro, cache e tarifas devem ser estudados com a mesma atenção que os benchmarks. E quarto, o agente não elimina a verificação em infraestrutura real, principalmente quando há usuários, dados e segurança envolvidos.
As limitações também merecem ser lembradas. É um único experimento de um único autor, sem comparação com Codex ou Claude Code em tarefas idênticas, e o cache hit de 99% se refere a uma sessão específica. O Harness está em desenvolvimento ativo, as interfaces podem mudar, e as tarifas também. Hospedagem, domínio e VPS não estão incluídos no custo da assinatura. Mas, como referência de preço e capacidades do desenvolvimento agêntico longo com um modelo aberto, o caso é revelador.
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Perguntas frequentes sobre a notícia
O que exatamente aconteceu?
A ideia é simples: um jogo de navegador para treinar a velocidade de digitação. As palavras caem pela tela, o jogador as digita, atira nos inimigos, ganha pontos e tenta não perder vidas. O autor elaborou primeiro a especificação no ChatGPT comum: mecânica, telas, restrições, verificações. O documento pronto foi para o DeepSeek Harness, um ambiente agêntico aberto da DeepSeek baseado na arquitetura Cordis com o princípio «Everything is a Plugin».
O que se sabe sobre Os números que merecem atenção?
A interface mostrou 35.703.377 tokens. Parece assustador, mas 35,2 milhões deles eram entrada em cache, a entrada sem cache foi de 334 mil e a saída real do modelo, de cerca de 159 mil. Cache hit: 99%. Em tarefas longas, o agente relê constantemente o contexto do projeto e seus resultados anteriores, e, se o provedor reaproveita bem o cache, isso custa visivelmente menos. A tarefa custou aproximadamente 15% do limite de cinco horas da assinatura.
Onde foi preciso intervir?
Na segunda tarefa, o agente adicionou um servidor: autenticação via Telegram, sincronização de estatísticas, amigos, ranking, PostgreSQL e um bot de suporte. O jogo virou Typer Cool. E aí começaram os problemas reais: o layout mobile, correto no Chrome DevTools, desmoronava num iPhone real com Safari; o Docker Compose gerado subia um segundo Caddy e entrava em conflito com o que já rodava nas portas 80 e 443; os avatares do Telegram não carregavam por causa de uma verificação de formato rígida…
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