dsh-media-gen 怎么安装？

在已安装 dsh CLI 引擎的环境中，进入插件页复制安装命令一键执行即可；暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：缺少 main/exports/bin 入口声明。

dsh-media-gen 兼容性怎么样？

暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：缺少 main/exports/bin 入口声明。

dsh-media-gen 有中文文档吗？

已提供中文翻译 README（由 DeepSeek 最新模型翻译生成），本站可切换中英文对照阅读。

dsh-media-gen 还在维护吗？

GitHub 1 星。最近一次上游提交在 2026/8/17。

媒体生成工作流 AtlasCloudAI/dsh-media-gen

DeepSeek Harnessv0.1.2

AtlasCloudAI78 天前有提交已提供中文文档扫描：无法判定

在 GitHub 查看 ↗

把一句媒体需求变成可执行的 Atlas Cloud 生成方案

31.6/100

综合分

GitHub 星标

—

npm 周下载

—/5

用户评分

数据截至 2026/9/28 · 周下载取自 npm 全网（含 CI / 镜像），非本站安装数；综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

自动兼容检查未通过：缺少 main/exports/bin 入口声明。以下命令仍可尝试，但可能失败。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎

dsh plugin --profile web add AtlasCloudAI/dsh-media-gen

该包不可直接 npm 安装，改从 GitHub 源安装（明细见下方安装检查）

状态速览

判定依据：实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态

信任档位：已验证

是什么

dsh 原生插件 · vision

装得上吗

本站已在 dsh 0.2.1-rc.5 下真实安装成功

非静态推断

L5 · 运行时冒烟等级说明 →

安全吗

本站尚未对该插件做风险分级

暂未覆盖，不等同于无风险

还在维护吗

更新放缓：最近一次提交在 78 天前

档位由哪些信号合成

本站实装验证（真实安装 L4 覆盖全站；L5 为运行时冒烟或实机截图，覆盖范围小于 L4） · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你

安装兼容性检查需源码安装

缺少 main/exports/bin 入口声明

展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出，未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✓npm 包dsh-media-gen @ 0.1.2

✓Node 引擎要求 ^22.19.0 || >=24.0.0 · 基线 Node 22.19 满足

✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束

✗入口文件缺少入口声明

源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本，按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。

验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/12 15:37:12

安全扫描自动 · 静态分析源码

v2.7.0

⚪ 扫描：无法判定尚无人工评估

展开查看扫描说明与证据 ↓

已尝试扫描但取不到可分析的源码：仓库或包不存在、已删除，或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定，不代表安全。

· 包内无可扫 JS
· TS 源码（可能为非 JS 实现或未发布源码），无法判定

扫描于 2026/11/3（0 天前） · 范围全包扫描（包内未声明入口） · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用，不构成安全背书；人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

给这个插件打分还没有人投票↓

用户评分

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装完插件，给 AI 接上 MCP

Cursor、Claude Code、VS Code 逐个核对：能不能装、配置怎么写、装不上是什么原因。

·按客户端逐格核对
·结论标注依据与风险等级

查 MCP 兼容性→

功能亮点

规划媒体生成方案
执行图像视频音频工作流
执行3D工作流

在 DeepSeek Harness 中规划并执行 Atlas Cloud 的图像、视频、音频和 3D 工作流。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

dsh-media-gen 把一句媒体需求变成模型选择、生产可用的提示词，并在你主动启用 MCP 后，变成可执行的 Atlas Cloud 工作流。 dsh-media-gen 是由 AtlasCloudAI 独立维护的 DeepSeek Harness profile bundle，覆盖图片、视频、音频和 3D 工作流。安装后即可发现三个 Skills；可选的 Atlas Cloud MCP 桥接已随包提供，但默认禁用。快速开始把 bundle 安装到需要使用它的 DSH profile： dsh plugin --profile web add 'github:AtlasCloudAI/dsh-media-gen#v0.2.0' dsh --profile web --dump-config 无界面环境可改用 --profile headless。为了可复现，安装时应固定 release tag 或完整 commit。 30 秒 Demo 启动对应的 DSH profile，然后粘贴下面这段不提交生成的示例：为一条 8 秒咖啡新品短视频做方案：比较 Seedance 和另一个可用视频模型，推荐一个，输出三镜头分镜、最终提示词和准确参数。不要提交生成，等我确认。

展开完整文档（README 剩余 1 节）

dsh-media-gen

把一句媒体需求变成模型选择、生产可用的提示词，并在你主动启用 MCP 后，变成可执行的 Atlas Cloud 工作流。

dsh-media-gen 是由 AtlasCloudAI 独立维护的 DeepSeek Harness profile bundle，覆盖图片、视频、音频和 3D 工作流。安装后即可发现三个 Skills；可选的 Atlas Cloud MCP 桥接已随包提供，但默认禁用。

快速开始

把 bundle 安装到需要使用它的 DSH profile：

dsh plugin --profile web add 'github:AtlasCloudAI/dsh-media-gen#v0.2.0'
dsh --profile web --dump-config

无界面环境可改用 --profile headless。为了可复现，安装时应固定 release tag 或完整 commit。

30 秒 Demo

启动对应的 DSH profile，然后粘贴下面这段不提交生成的示例：

为一条 8 秒咖啡新品短视频做方案：比较 Seedance 和另一个可用视频模型，推荐一个，输出三镜头分镜、最终提示词和准确参数。不要提交生成，等我确认。

DSH 会按请求需要使用这些 Skills：比较模型路线、把需求整理成连贯分镜，并准备所选模型的输入。这个 demo 不要求 DSH 提交生成任务。

MCP 和三个 Skills 各自做什么

| 组件 | 解决的问题 | 典型产物 |
| atlas-cloud Skill | 图片、视频、音频、3D、ASR 或 LLM 任务应该用哪个 Atlas Cloud 模型、API 和参数结构？ | 模型 ID、校验过的参数，以及 REST、CLI 或 MCP 执行路径。 |
| seedance-2-5-skill Skill | 如何规划镜头和参考素材，让 Seedance 视频更可控、更连贯？ | 分镜、连续性方案，以及 Seedance 可用的提示词和参数。 |
| universal-video-prompt-skill Skill | 如何让同一份视频需求复用于不同生成模型？ | 一份模型无关的提示词规格，以及针对各模型编译后的版本。 |
| 可选 atlascloud-mcp@1.5.0 | 如何让 DSH 无需手写每个请求，就能调用受支持的 Atlas Cloud 操作？ | 模型与 schema 查询、媒体上传、生成、轮询和账户用量查询工具。 |

一句话区分：Skills 教 DSH 怎么规划和接入；MCP 给 DSH 可直接调用的执行工具。

凭据与执行

安装和发现 Skills 不需要 Atlas Cloud 凭据，也不会提交 Atlas Cloud API 请求。

真正执行任务前，请从 Atlas Cloud 控制台获取 Key，并在启动 DSH 的进程环境中设置：

export ATLASCLOUD_API_KEY=""

不要把 Key 粘贴到对话中，也不要提交到本仓库。

启用 MCP 执行能力（可选）

Bundle 中的 atlascloud-mcp 配置项默认禁用，因为 stdio MCP server 是在 agent sandbox 外运行的可信子进程。

若要主动启用，请在目标 profile 的 $DSH_HOME/profiles//cordis.patch.yml 加入后置覆盖：

- id: atlascloud-mcp
disabled: false

重启该 profile，并检查最终配置：

dsh --profile web --dump-config

DSH 会把工具暴露为限定名称，例如 mcp__atlascloud__atlas_list_models；底层 MCP 工具名仍是 atlas_list_models。提交生成或转写的操作可能产生费用，批准执行前应先核对准确模型和参数。

兼容性

OpenAI/Codex 插件与 DSH bundle 使用不同的宿主清单。Skill 内容可以复用，但宿主接入层不能原样安装：DSH 需要带 dsh.bundle.patch 的 package.json，以及 Cordis MCP 配置项。本仓库使用当前 DSH profile-bundle 格式，不使用已经废弃的 .dsh-plugin 格式。

完整结论见 兼容性说明。

来源与验证

Skills 同步自 AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills。skills/SOURCE.json 记录了精确源提交与 DSH 本地适配。

npm test
npm pack --dry-run

检查覆盖 bundle 清单、MCP 默认关闭策略、MCP 版本固定、Skill frontmatter、对外措辞门禁、上游提交固定和包内相对资源。检查不会提交生成、上传媒体、转写音频，也不会调用任何计费 Atlas Cloud 接口。

许可证

MIT