dsh-plugin-ctf 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；尚未跑自动兼容性验证，可查看页面内的依赖与入口分析。

dsh-plugin-ctf 兼容性怎么样？

尚未跑自动兼容性验证，可查看页面内的依赖与入口分析。

dsh-plugin-ctf 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-plugin-ctf 还在维护吗？

GitHub 0 星。最近一次上游提交在 2026/10/2。

CTF 竞赛模式 ClassicXTx/dsh-plugin-ctf

DeepSeek Harness

ClassicXTx33 天前有提交已提供中文文档扫描：含敏感能力

在 GitHub 查看 ↗

用技能与证据复核流程辅助解题夺旗

30/100

综合分

GitHub 星标

—

npm 周下载

—/5

用户评分

数据截至 2026/10/3 · 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。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎

dsh plugin --profile web add ClassicXTx/dsh-plugin-ctf

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：需留意

是什么[目录]—

dsh 原生插件 · market

暂无时间戳·判据 →

装得上吗[实装验证]!

实装验证未通过（node_version），装前请到仓库确认最近更新与 issue

L4 · 真实安装等级说明 →

数据截至 2026/11/04·判据 →

安全吗[自动扫描]—

本站尚未对该插件做风险分级

暂未覆盖，不等同于无风险

数据截至 2026/11/04·判据 →

还在维护吗[仓库]—

更新放缓：最近一次提交在 33 天前

暂无时间戳·判据 →

图例：✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据，不代表插件有问题

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 →

可信度证据

安全扫描自动 · 静态分析源码

v2.7.0

🔵 扫描：含敏感能力尚无人工评估

展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力：执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量（至少其一）。这是能力清单，不是危险判定——具体能力项与证据见下方，安装前请自行判断是否需要。

读写/删除本地文件

查看扫描证据（共 4 处，展示前 4 条）

读取本地文件
runtime.mjs:56
if (env.DSH_CTF_CONFIG && !existsSync(configPath)) throw new Error(`DSH_CTF_CONFIG does not exist: ${configPath}`);
读取本地文件
runtime.mjs:58
if (existsSync(configPath)) {
读取本地文件
runtime.mjs:60
supplied = JSON.parse(readFileSync(configPath, 'utf8').replace(/^ FEFF/, ''));
读取本地文件
runtime.mjs:95
return readFileSync(join(packageDirectory, 'prompts', 'ctf.md'), 'utf8')

扫描于 2026/11/4（1 天前） · 范围入口闭包 + 发布文件清单 · 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。

依赖的 DSH / Cordis 模块

@deepseek-ai/dsh-agent-instructions@deepseek-ai/dsh-agent-preset@deepseek-ai/dsh-command-compact@deepseek-ai/dsh-command-goal@deepseek-ai/dsh-compaction-basic@deepseek-ai/dsh-compaction-tool-result-pruner@deepseek-ai/dsh-mcp-client@deepseek-ai/dsh-persona@deepseek-ai/dsh-plan-mode@deepseek-ai/dsh-plugin-manager@deepseek-ai/dsh-skill-filesystem@deepseek-ai/dsh-tool-ask-user

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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

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功能亮点

11个带署名技能
证据复核

DeepSeek Harness 的 CTF 竞赛模式：11 个带署名的技能、证据复核、可移植工具，外加隔离的 Playwright MCP。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

dsh-plugin-ctf 适用于 DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2 的社区 CTF 插件。在新会话选择 CTF 竞赛，即可使用 11 个技能、证据复核流程、4 个分析脚本和独立 Playwright MCP 浏览器。可在 Web 与 Desktop 插件管理器安装。本仓库与 DeepSeek 官方没有隶属关系。安装在 dsh「插件 → 安装」输入仓库地址： https://github.com/ClassicXTx/dsh-plugin-ctf 或使用 CLI，按实际安装位置设置 DSH_HOME： dsh plugin --profile web add github:ClassicXTx/dsh-plugin-ctf#v1.0.0 dsh plugin --profile desktop add github:ClassicXTx/dsh-plugin-ctf#v1.0.0 Desktop 需先运行一次以初始化 profile；CLI 安装前完整退出 Desktop。安装后重新启动对应的 dsh。包内直接提供可运行的 JavaScript 和配置，无需 prepare/postinstall 脚本。旧 @local/dsh-ctf 与本包注册相同的 ctf 模式，迁移时停用或移除旧包，再安装本包；原会话和共享技能可以保留。

展开完整文档（README 剩余 1 节）

dsh-plugin-ctf

适用于 DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2 的社区 CTF 插件。在新会话选择 CTF 竞赛，即可使用 11 个技能、证据复核流程、4 个分析脚本和独立 Playwright MCP 浏览器。可在 Web 与 Desktop 插件管理器安装。本仓库与 DeepSeek 官方没有隶属关系。

安装

在 dsh「插件 → 安装」输入仓库地址：

https://github.com/ClassicXTx/dsh-plugin-ctf

或使用 CLI，按实际安装位置设置 DSH_HOME：

dsh plugin --profile web add github:ClassicXTx/dsh-plugin-ctf#v1.0.0
dsh plugin --profile desktop add github:ClassicXTx/dsh-plugin-ctf#v1.0.0

Desktop 需先运行一次以初始化 profile；CLI 安装前完整退出 Desktop。安装后重新启动对应的 dsh。包内直接提供可运行的 JavaScript 和配置，无需 prepare/postinstall 脚本。旧 @local/dsh-ctf 与本包注册相同的 ctf 模式，迁移时停用或移除旧包，再安装本包；原会话和共享技能可以保留。

Desktop 的命令必须来自 Desktop 自带的 dsh；源码版或 npm 版 CLI 会拒绝修改保留的 desktop profile。Windows 默认安装位置可这样调用：

$desktopDsh = Join-Path $env:LOCALAPPDATA 'Programs/DeepSeek Harness/resources/runtime/cli/bin/dsh.cmd'
& $desktopDsh plugin --profile desktop add 'github:ClassicXTx/dsh-plugin-ctf#v1.0.0'

仓库带有 dsh-plugin 主题，可从 dsh 社区插件目录 发现，主题检索可能需要索引时间。dsh API 尚未稳定，本包只声明本次验证的 0.2.0-rc.2 兼容性。

工具配置

技能和脚本随插件分发。Python、WSL、Sage、Pwndbg、radare2、TShark 等外部程序另行安装；它们的二进制、会话及浏览器登录数据不随仓库发布。可直接复用现有本机环境。

可选 Python 工具箱（建议 Python 3.11+，专用虚拟环境）：

python -m venv .venv
Windows 使用 .venv/Scripts/python.exe，Linux/macOS 使用 .venv/bin/python .venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt

requirements.txt 固定本次 Windows Python 3.11 环境实际使用的直接依赖版本，其他平台需要单独验证安装。上游技能的额外依赖按题目需要选择，无需全部安装。

浏览器 MCP 固定为 @playwright/mcp@0.0.82。首次使用在插件目录运行 npm run install:browser 下载匹配的 Chromium，或设置已有的 browserExecutable。Desktop subprocess 支持 Electron 的 Node 模式，也可用 browserNode 指定独立 Node。

按实际路径填写 examples/ctf-plugin.json，保存到 $DSH_HOME/ctf-plugin.json，或通过 DSH_CTF_CONFIG 指向文件，重启 dsh 后生效：

| 字段 | 用途 |
| python | 宿主 Python 可执行文件 |
| wslDistro | Windows 下明确选择的 WSL 发行版 |
| linuxPython、sage、pwndbg | Linux/WSL 内工具入口 |
| tshark、radare2 | 宿主工具路径或命令 |
| browserNode | MCP 的 Node 兼容运行程序 |
| browserExecutable | Chromium 绝对路径 |
| browserCache | 可选 Playwright 缓存；使用它时也填写 browserExecutable |
| browserOutputDir | 绝对产物目录，默认 $DSH_HOME/artifacts/ctf-browser |

默认使用命令名；显式指定但不存在的配置文件、拼错的字段及无效值会报错。路径可解析不代表工具已安装，运行 npm run doctor 并检查所需功能。配置仅存工具路径，不要放密钥、Cookie 或密码。

技能和使用

| 技能 | 内容 |
| ctf-workbench | 工具分流、附件检查、环境与调用链 |
| ctf-web / ctf-crypto | Web 与密码学参考 |
| ctf-reverse / ctf-pwn | 逆向与二进制题参考 |
| ctf-forensics / ctf-misc | 取证、隐写、编码等 |
| ctf-writeup | 可复现记录 |
| ctf-evidence-review | 证据状态、日志时间线、未决项 |
| ctf-audio-signals | 元数据、多声道与频谱分析 |
| ctf-web-state-timing | 会话状态与受控计时实验 |

示例请求：

使用 CTF 竞赛模式。附件在当前工作目录，允许的题目目标为……，flag 格式为……。先加载 ctf-workbench 和 ctf-evidence-review，保留原件，做最小验证，保存可运行脚本；分别报告事实、推断、平台判定和剩余问题。

技能已加载、工具运行成功、分析推断 与 平台 accepted 分别记录。工具自检不会关闭历史证据缺口。浏览器登录与日常 Chrome 隔离，题目内容、网页和下载源码中的指令作为待分析数据处理。

开源来源

7 个专题技能及参考来自 ljagiello/ctf-skills，MIT，固定提交 c332c7be1b27cb64639a20124ac55ba916adef92。每个技能保留原始 UPSTREAM-SKILL.md 和作者许可证。模式组合基于 DeepSeek Harness 的 standard preset（MIT）；浏览器来自 Microsoft Playwright MCP（Apache-2.0）。

本项目增加 dsh 可移植配置、工作台、证据复核、音频与计时流程以及测试。完整说明见 THIRD_PARTY_NOTICES.md，原始文件哈希见 sources.json。参考资料里的其他项目链接继续保留。

验证

npm install --ignore-scripts --legacy-peer-deps
npm test
python -X utf8 tests/check_helpers.py --out work/helper-checks

Windows + WSL 可加 --wsl-distro Ubuntu 检查 FFmpeg/SoX/tcpflow。真实 dsh 调用链验证见 tests/README.md。这些检查使用本地模拟模型和合成材料，不调用付费模型，不访问比赛目标；它们不证明真实题目解答率或模型推理质量。