¿Hace falta pagar un plan de Codex o Claude Code para trabajar con un agente de IA que realmente resuelva tareas? Después de probar DeepSeek Harness, mi respuesta es menos automática que antes. Lo usé para rediseñar mi web, editar un video con una skill que ya tenía construida en Codex y crear una landing completa. Empecé con menos de un dólar de crédito y todavía me sobró.
Eso, por sí solo, llama la atención. Pero lo interesante no es únicamente gastar poco. Una herramienta barata que no entiende lo que necesitas termina saliendo cara en tiempo, correcciones y frustración. Lo que quería comprobar era si podía llevarme trabajo real por delante, con mis materiales y con un flujo que ya utilizo.
El resultado fue bastante bueno, aunque no perfecto. El rediseño reinterpretó mi sitio en lugar de copiarlo. La edición de video consiguió una primera pasada útil y pudo trabajar con mi panel de correcciones. La landing quedó limpia, pero algo simplona frente a otra versión que había conseguido antes.
Mi conclusión inicial: DeepSeek Harness sí merece una prueba como alternativa económica, especialmente si los planes de OpenAI o Anthropic se te hacen pesados. Eso no significa que ya pueda declarar innecesarias todas las demás herramientas. Significa que aquí hay competencia de verdad para determinadas tareas. Y eso me parece una excelente noticia.
Esta prueba no es patrocinada. La hice porque me interesa encontrar opciones que permitan crear más sin que el presupuesto sea la primera barrera.
Tabla de contenido
- 🧠 Qué probé con DeepSeek Harness y qué modelo utilicé
- 💰 Menos de un dólar: cuánto crédito usé realmente
- 🎨 Primera prueba: rediseñar mi web sin hacer una copia
- 🎬 Segunda prueba: usar mi skill de Codex para editar un video
- 🛠️ Por qué reutilizar una skill me parece tan importante
- 🌊 Tercera prueba: crear una landing con un prompt de Dínamo Sites
- ⚖️ DeepSeek Harness frente a Codex y Claude Code: qué puedo concluir
- 🚀 Una alternativa económica que sí merece una oportunidad
🧠 Qué probé con DeepSeek Harness y qué modelo utilicé
Para estas pruebas utilicé DeepSeek V4.1 Flash, en su versión 1017. Vale la pena precisar la variante, porque mi impresión está ligada a esta versión concreta, no a cualquier experiencia anterior con DeepSeek.
Una de las cosas que me molestaban de otras experiencias era esa tendencia a darle demasiadas vueltas a una tarea. A veces uno necesita que el agente entienda, decida y avance, no que parezca atrapado pensando sobre lo que debería hacer. Con esta variante lo noté bastante más resuelto. Es una impresión de uso, no una medición formal, pero fue una diferencia importante para mí.
También conviene separar dos cosas: el modelo y el entorno desde el que trabajas. DeepSeek Harness es el espacio donde le doy las instrucciones, sigo el trabajo y reviso los resultados. El modelo es una parte de esa experiencia. De hecho, desde la configuración se pueden añadir otros proveedores; no está limitado únicamente al modelo de DeepSeek que utilicé.
Esa distinción importa al comparar con Codex, Claude Code o Antigravity. No solo estamos comparando respuestas de texto. También importan las herramientas que el agente puede utilizar, cómo presenta el resultado y qué tan cómodo es pasar de una primera versión a una corrección.
Las tres tareas que elegí cubrían necesidades distintas:
- Rediseñar una web existente: entender su contenido, recuperar elementos relevantes y proponer otra presentación.
- Editar un video con una skill propia: aprovechar un procedimiento que ya me funciona en Codex, incluyendo su interfaz de revisión.
- Crear una landing desde un prompt: partir de una sección principal y desarrollar el resto de la página.
No son pruebas de todo lo que puede hacer un agente. Sí son tareas que me sirven para distinguir entre una demostración vistosa y una herramienta que podría incorporar a mi trabajo. Puedes encontrar la descarga en la web oficial de DeepSeek Harness.
💰 Menos de un dólar: cuánto crédito usé realmente
Al comenzar, después de registrarme y descargar Harness, recibí seis yuanes de crédito. Era una cantidad pequeña, inferior a un dólar. Tras hacer las tres pruebas, el saldo que me quedaba era de 2,12 yuanes.
Es decir, entre el rediseño de mi web, la edición del video y la creación de la landing, utilicé 3,88 yuanes de ese crédito inicial. No hablo de tres preguntas rápidas en un chat, sino de tareas con resultados que podía abrir, revisar y seguir corrigiendo.
Ahora, ojo con interpretar esto como una tarifa universal. Es el consumo de mi prueba, no una promesa de lo que costará cualquier proyecto. Tampoco tengo un desglose por tarea que permita decir cuánto costó exactamente cada web o cada corte de video.
Lo relevante es la proporción entre el crédito inicial y el trabajo obtenido. Con una cantidad muy pequeña pude explorar tres usos diferentes y todavía quedaba margen. Eso reduce mucho la barrera para comprobar si esta alternativa te sirve.
También hay que distinguir el crédito de bienvenida que recibí de un uso gratuito permanente. Mi experiencia permite decir que pude empezar sin gastar ese dinero de mi bolsillo, gracias al saldo inicial. No permite concluir que todas las personas tendrán siempre las mismas condiciones o que cualquier uso será gratis.
Para alguien que encuentra difícil justificar una suscripción, esta posibilidad resulta interesante. Puedes centrarte en una pregunta mucho más concreta: ¿cuánto trabajo útil consigo con el crédito disponible? En mi caso, la respuesta fue suficiente como para tomar la herramienta en serio.
🎨 Primera prueba: rediseñar mi web sin hacer una copia
La primera tarea fue revisar y rediseñar mi sitio personal. Mi web de partida era sencilla: una presentación, información sobre lo que estoy construyendo, artículos y algunas herramientas que recomiendo. No había una complejidad enorme, pero sí contenido real que el agente debía conservar e interpretar.
Esto me parece más útil que pedir una página completamente inventada. Cuando partes de una web existente, no basta con producir una portada bonita. Hay que entender qué información importa y cómo reorganizarla sin perder lo que hace reconocible al sitio.
Le di las instrucciones y trabajó durante unos nueve minutos. Al terminar, me entregó una captura del resultado y una versión que podía recorrer para revisar las distintas secciones.
El punto de partida y la nueva dirección visual
Mi web original tenía una presentación bastante directa, con fondo claro, un titular grande y mi fotografía con mucho protagonismo. La propuesta de DeepSeek se fue hacia una dirección visual distinta, con una cabecera oscura, una fotografía más pequeña y secciones que alternaban diferentes tratamientos de color.
No era una reproducción uno a uno. Y eso es importante porque el objetivo era rediseñar, no clonar. Si el resultado hubiera sido prácticamente idéntico, habría conservado el contenido, sí, pero no habría resuelto la parte creativa de la tarea.
DeepSeek reutilizó imágenes de mi sitio e incorporó los datos importantes. Parecía haber recuperado esos recursos de la propia web, aunque no comprobé el mecanismo exacto. También incluyó miniaturas y reorganizó la presentación de mis proyectos y artículos.
Qué funcionó bien y qué habría corregido
Hubo secciones que probablemente quedaron mejor resueltas que en mi versión actual. La zona dedicada a lo que estoy construyendo, por ejemplo, tenía una presentación diferente y conseguía reunir los elementos importantes sin limitarse a repetir la disposición original.
También me gustó que pudiera reinterpretar la parte de artículos. Recuperó contenido visual y le dio otra jerarquía. Ahí es donde empieza a notarse si el agente ha entendido algo del sitio o simplemente está rellenando una plantilla con textos sueltos.
Pero no todo estaba igual de bien. Mis fotografías quedaron demasiado pequeñas. En una web personal, eso cambia bastante la sensación de la portada. Yo les habría dado más presencia. Es una decisión visual que necesita revisión, aunque el conjunto funcione.
Mi balance de esta primera prueba fue positivo: conservó la información importante, reutilizó recursos y propuso una dirección nueva. No me entregó una web que yo daría por definitiva sin tocar nada, pero sí una base real sobre la que seguir trabajando.
La diferencia es importante. Una primera versión útil no tiene que acertar con cada proporción. Tiene que acercarte al resultado y permitirte formular correcciones concretas. En este caso, podía señalar qué quería ampliar, qué sección prefería y qué partes merecía la pena mantener.
🎬 Segunda prueba: usar mi skill de Codex para editar un video
La prueba que más me sorprendió no fue la web. Fue la edición de video.
Crear una landing es una tarea habitual para este tipo de herramientas. En cambio, aquí quería comprobar algo más específico: si DeepSeek Harness podía utilizar una skill que yo ya tenía construida y utilizaba en Codex.
No le estaba pidiendo simplemente que me explicara cómo editar. Le estaba dando acceso a una forma de trabajar que ya tenía preparada, con su parte gráfica y con un sistema para registrar correcciones. Si conseguía usar eso, la alternativa empezaba a ser mucho más interesante.
Qué hace esta skill en mi flujo de trabajo
Mi skill sirve para editar videos y revisar el resultado desde un panel. Una de sus partes más útiles es la posibilidad de añadir anotaciones ligadas a momentos concretos.
Por ejemplo, si encuentro una imagen mal encuadrada, puedo marcar el problema, escribir una nota y continuar con la revisión. Después envío todas las observaciones en lote. El sistema reúne las indicaciones, conserva los tiempos y se las pasa al agente.
Esto me ahorra muchísimo tiempo. La alternativa sería explicar cada problema de nuevo, buscar el segundo exacto, describir dónde ocurre y esperar a que quede claro antes de seguir. El panel convierte esa revisión en un proceso mucho más ordenado.
Por eso la prueba no consistía solo en conseguir un archivo de video. Necesitaba que el agente entendiera el flujo completo: producir una versión, presentarla para revisión y permitir que yo enviara cambios de una manera que ya me resulta cómoda.
De un video largo a cinco propuestas de shorts
Le di un video largo mío. El trabajo incluyó analizarlo, transcribirlo, revisar el contenido y encontrar fragmentos que pudieran funcionar como piezas cortas. Después me propuso cinco cortes y me recomendó por cuál empezar.
Elegí el primero de los que me gustaron y le pedí que utilizara la composición optimizada. Aquí hubo un detalle que me pareció especialmente bueno: identificó que mi imagen aparecía dentro de un círculo en el material original y lo tuvo en cuenta al proponer la composición.
No se limitó a cortar un rectángulo y tratar de meter todo dentro del formato vertical. Entendió una característica visual relevante del material y sugirió cómo trabajar con ella. Para este uso, ese tipo de criterio importa tanto como seleccionar un fragmento interesante.
Conviene no confundir eso con perfección visual. Que el agente comprenda el problema no significa que cada encuadre vaya a quedar bien a la primera. Y, de hecho, hubo cosas que necesitaban ajustes.
Una primera pasada útil, no un short terminado
El resultado tenía detalles mejorables. Había una zona mal encuadrada que requería corrección. No lo habría dado por final sin revisarlo.
Pero sí cumplió el objetivo de obtener una primera pasada de cortes. Ya tenía una pieza sobre la que trabajar, en lugar de empezar desde cero. A partir de ahí podía indicar qué debía afinar, qué composición corregir y qué partes pulir.
Lo que funcionó bien fue el flujo con la skill, incluido el panel de correcciones. Pude utilizarlo en Harness de una forma comparable a como lo utilizo en Codex. Esa es una afirmación distinta de decir que la edición quedó perfecta, y para mí es mucho más valiosa.
Ya había conseguido este tipo de trabajo con otras herramientas, entre ellas Claude Code. Encontrar que podía hacerlo también con este modelo, a un costo mucho menor en mi prueba, fue lo que me hizo pensar: aquí hay una alternativa que vale la pena considerar.
🛠️ Por qué reutilizar una skill me parece tan importante
Cuando uno empieza a trabajar de forma habitual con agentes de IA, deja de evaluar solamente la calidad de una respuesta aislada. Empieza a importar todo lo que ya ha construido alrededor: instrucciones, procedimientos, paneles y formas de revisar.
En mi caso, la skill de edición ya resolvía una necesidad concreta. Había invertido trabajo en conseguir una manera cómoda de dar correcciones. No quería perder esa ventaja al probar otra herramienta.
Por eso, poder reutilizarla cambia la conversación. No se trata solo de preguntar si DeepSeek puede editar videos. La pregunta es si puede aprovechar una pieza de mi flujo actual sin obligarme a reconstruirla desde cero. En esta prueba, pudo hacerlo.
No convertiría ese resultado en una garantía de compatibilidad con todas las skills posibles. Solo probé la mía. Pero es una señal práctica mucho más interesante que una promesa genérica de que el agente puede hacer muchas cosas.
Además, aquí se ve por qué una interfaz de revisión puede ser tan importante como el resultado inicial. La primera pasada tenía errores, pero yo disponía de una forma clara de señalarlos. El proceso no se detenía en el primer fallo visual.
Si estás comparando alternativas, este sería uno de mis criterios principales:
- ¿Puede utilizar lo que ya tienes preparado? Mi caso concreto fue una skill que usaba en Codex.
- ¿Entrega algo revisable? Necesitaba acceder al video, no quedarme solo con una descripción de lo que había hecho.
- ¿Entiende las correcciones dentro del flujo? Las notas con tiempos eran una parte central del trabajo.
- ¿La primera versión sirve para avanzar? El encuadre no era perfecto, pero la pieza permitía continuar.
Este conjunto fue lo que más peso tuvo en mi valoración. Una web bonita puede impresionar. Una herramienta que encaja con una forma de trabajar que ya te ahorra tiempo tiene otra clase de valor.
🌊 Tercera prueba: crear una landing con un prompt de Dínamo Sites
Para la tercera tarea cambié de punto de partida. En lugar de darle una web existente, fui a Dínamo Sites, elegí una sección y copié su prompt para crear una web.
Después lo pegué en DeepSeek Harness y le pedí que construyera una landing completa a partir de esa sección principal. La idea era comprobar cómo extendía una dirección visual inicial al resto de la página.
Este matiz importa: no le pedí únicamente reproducir una portada. Tenía que desarrollar una página con continuidad, manteniendo una relación entre la primera sección y el contenido que venía después.
El resultado: limpio, coherente y algo simple
La cabecera quedó con un fondo oscuro, un mensaje centrado y una imagen de ondas luminosas en tonos turquesa. Era una composición clara y bastante contenida.
Al recorrer el resto aparecían bloques sobre el proceso de cobro, una sección organizada alrededor de tres acciones y un cierre de contacto. Alternaba fondos oscuros con una sección clara, manteniendo una dirección visual reconocible.
Mi impresión fue que no había nada especialmente criticable en ese aspecto de contenido visual genérico o descuidado que a veces aparece en páginas generadas con IA. No me encontré con un resultado que me hiciera descartarlo de entrada.
Ahora bien, tampoco fue la mejor versión que había conseguido con esta prueba. Ya había probado la misma idea con Gemini y el resultado me había parecido bastante mejor. DeepSeek optó por una solución más minimalista, más sencilla y menos ambiciosa visualmente.
Eso no convierte la landing en un fracaso. Simplemente marca un límite en la comparación. Si mi objetivo fuera conseguir la propuesta visual más potente entre las versiones que ya había generado, esta no sería mi favorita.
Si la pregunta fuera si pudo completar una landing coherente a partir del prompt, la respuesta sería sí. Son dos criterios distintos: resolver la tarea y producir el mejor diseño de todos los que he probado.
El navegador integrado también cuenta
Durante esta tarea apareció otra ventaja práctica de Harness: tiene un navegador interno para revisar la web. Puedo recorrer la página dentro del entorno y, si quiero, abrirla con más espacio para inspeccionarla.
Puede parecer básico, pero para crear interfaces es una parte importante de la experiencia. Necesito comprobar qué hizo el agente, cómo se conectan las secciones y qué ocurre al desplazarme por el sitio.
En mi comparación, eché de menos algo equivalente en Antigravity. Lo planteo como una observación de las herramientas tal como las estaba utilizando, no como una conclusión permanente sobre sus capacidades futuras.
Cuando el resultado de una tarea es visual, poder revisarlo cómodamente no es un detalle secundario. Forma parte del trabajo. En la landing, ese visor me permitió distinguir rápidamente entre una cabecera atractiva y una página completa que, aunque correcta, se quedaba un poco corta en ambición.
⚖️ DeepSeek Harness frente a Codex y Claude Code: qué puedo concluir
Después de estas tres pruebas, no diría que ya no vale la pena pagar Codex o Claude Code. Sería una conclusión demasiado grande para lo que comprobé. No hice una evaluación exhaustiva de programación, proyectos complejos o todas las situaciones en las que alguien utiliza esos productos.
Lo que sí puedo decir es más concreto: DeepSeek Harness resolvió tres tareas reales con muy poco crédito y fue capaz de aprovechar mi skill de edición de Codex. Eso basta para que deje de verlo como una curiosidad y empiece a considerarlo una opción útil.
El balance por tarea queda bastante claro:
- Rediseño web: recuperó contenido importante y lo reinterpretó, aunque algunas decisiones de tamaño necesitaban corrección.
- Edición de video: propuso cortes, produjo una primera pieza y permitió continuar con el panel de revisiones.
- Landing: completó una página coherente, pero su propuesta visual fue más simple que otra que ya había obtenido.
- Costo: las tres pruebas entraron en el crédito inicial y quedaron 2,12 yuanes disponibles.
Para alguien cuyo presupuesto hace difícil mantener un plan de OpenAI o Anthropic, esto puede ser especialmente atractivo. No porque el precio borre todos los defectos, sino porque el resultado ya tiene suficiente utilidad como para justificar una evaluación propia.
Yo empezaría por una tarea conocida. Una web cuyo contenido entiendas, un procedimiento que ya utilices o una landing que puedas comparar con otro resultado. Así es más fácil detectar si el agente está acertando de verdad o simplemente produciendo algo que parece convincente a primera vista.
También separaría la evaluación en dos momentos: qué tan buena es la primera entrega y qué tan cómodo resulta corregirla. Mi short tenía problemas de encuadre, pero el flujo de revisión funcionaba. Mi landing estaba completa, pero el diseño no era mi favorito. Esas diferencias ayudan a elegir con más criterio.
🚀 Una alternativa económica que sí merece una oportunidad
Lo que más me entusiasma de esta prueba no es poder anunciar que una herramienta reemplazó a todas las demás. Es encontrar una opción más barata que ya consigue hacer trabajo útil y que, en mi caso, pudo integrarse con algo que tenía preparado.
Creo en esa competencia. Que existan ofertas más accesibles y capaces de disputar tareas reales nos favorece a quienes creamos con IA. Nos da más margen para elegir por resultados, comodidad y presupuesto, en lugar de asumir que siempre tenemos que utilizar lo mismo.
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Me quedo, sobre todo, con la segunda prueba. Una landing correcta está bien. Un rediseño que conserva lo importante también. Pero conseguir que otra herramienta utilice mi skill, entienda el panel de correcciones y me permita avanzar con un video real fue lo que terminó de convencerme.
¿Vale la pena probar DeepSeek Harness? Para estas tareas, sí. No me dio resultados perfectos ni ganó todas las comparaciones visuales. Me dio algo más concreto: una base útil, un flujo de trabajo que funcionó y un consumo muy pequeño. Suficiente como para prestarle atención antes de dar por hecho que la única opción es pagar otro plan.
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