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插件生态索引Shiyao-Huang/awesome-deepseek-harness-plugin

DeepSeek Harnessspec-screened在 GitHub 查看 ↗
未验证

跨平台聚合插件线索,可回溯证据并定时刷新

尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/8/29 · 已提供中文文档

公开的 DeepSeek Harness 插件商店与生态系统数据集:安装规格、来源证据、SQLite 历史记录、媒体、时间线,以及每两小时刷新一次。

综合分
28.9
GitHub 分
28.9
用户评分
★ Stars
1
周下载量
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add Shiyao-Huang/awesome-deepseek-harness-plugin
该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
数据截至 2026/9/16(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
用户评分
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README

awesome-deepseek-harness-plugin

DeepSeek Harness / DSH 插件生态的公开资料聚合 repo:把 GitHub 仓库、Hacker News、X、小红书、YouTube、哔哩哔哩、Reddit、知乎、微信公众号、LINUX DO、V2EX、微博和开放网页统一到一个可回溯索引。

从 dsh store 开始浏览;它提供类似 skills.sh 的目录、搜索和分类页面,每条记录都有独立详情页。原始 Markdown 视图仍在 docs/index.md、docs/timeline.md 和 docs/categories.md,富媒体报告在 docs/report.html。发布和 SEO 约定见 docs/seo.md。

从这里开始 — DSH 信号台

这里不是又一份静态 Awesome List,而是一张持续更新的 DeepSeek Harness 生态地图:先看最值得点开的仓库、帖子和视频,再沿着 raw、SQLite、时间轴回到证据。当前批次 v20260820T045555Z(2026-08-20):15,197 条去重记录、14 个平台、1,291 个媒体引用。

打开 dsh store · 看价值矩阵 · 看趋势 · 下载查询 SQLite

DeepSeek Harness 官方预览

先看这三个入口

| 入口 | 为什么值得看 | 当前信号 |
| --- | --- | ---: |
| 官方核心 · deepseek-ai/deepseek-harness | DSH 的源头仓库;所有插件和能力最终回到这里核验。 | ★ stars 169,074 |
| 高关注插件 · zhu1090093659/dsh-web-ui | 真实可见的 UI / 桌面扩展,适合从“能不能直接用”开始。 | ★ stars 4,959 |
| 新文章 · 如何用 GLM 5.3,开发 DeepSeek Harness 插件 | 一篇文章串起模型接入、插件契约、skill、附件和 inspector;8 image · 1 video。 | counters NULL |

新:一篇文章与一项社区补充

如何用 GLM 5.3,开发 DeepSeek Harness 插件 · 金色传说大聪明 · 2026年8月15日 16:35 北京。文章报告作者用 GLM 5.3 为 DSH 补上 skill 索引、文件附件和约束/skill 检查能力;互动计数未公开,保持 NULL。相关历史报道:DeepSeek Harness插件一夜燃爆GitHub:长期记忆、电子宠物、4399小游戏全来了。
另从 GitHub 的公开贡献记录补入 CocoSgt/dsh-nsfw:一个由仓库驱动的 DeepSeek 鲸鱼娘全年龄漫画收藏与分享站;当前 GitHub 快照为 10 stars、3 forks,详情以仓库 README 和 raw 记录为准。

| 插件 | 用途 |
| --- | --- |
| CocoSgt/dsh-nsfw | 由仓库驱动的 DeepSeek 鲸鱼娘全年龄漫画收藏与分享站。 · ★ stars 12 |
| CocoSgt/dsh-skills | 索引和加载项目里的 skill,支持完整 .skill 文件。 · ★ stars 13 |
| CocoSgt/dsh-attachments | 为 DSH 增加文件/图片附件与继续引用能力。 · ★ stars 10 |
| CocoSgt/dsh-inspector | 查看生效的约束文件和当前被索引的 skill。 · ★ stars 7 |

安装提示(文章原文,三个插件):

dsh plugin --profile web add dsh-skills dsh-attachments dsh-inspector

大家正在关注什么

| 平台 | 记录 | 平台原生信号 | 为什么在首页 |
| --- | --- | ---: | --- |
| X | DeepSeek Harness v0.1 is now available in Developer Preview! | ♥ likes 19,518 · replies 740 | 官方发布与开发者传播 |
| YouTube | DeepSeek Harness: The End of Claude Code? | views 42,000 | 长视频实测/解读 |
| 哔哩哔哩 | 【热门AI鉴定】DeepSeek Harness是什么?强在哪里?Harness实测效果如何?一口气搞懂! | 播放量 446,982 · 回复 656 | 中文教程与体验 |
| Hacker News | DeepSeek Harness 开发者预览版 | 得分 741 · 评论 310 | 开发者讨论 |
| 小红书 | DeepSeek Harness 保姆级安装教程 | ♥ 点赞 3,769 | 中文入门与教程 |

官方 Fork network:把分叉当作生态信号

沿 deepseek-ai/deepseek-harness 的公开分页,本批次登记 12,302 个 Fork(v20260816T110748Z);按 0+ stars 进入排序的 12,302 个,深度盘点成功 691 个。它是公开信号和变体线索,不是质量、安全或诚信背书。

打开 Fork 检索页 · 看 Fork 数据报告 · 下载完整压缩 SQLite 快照 · 看完整 JSONL 索引

| 排名 | Fork | stars | 所有者声誉 | 仓库影响力 | 综合 | 深度状态 | 一句话证据 |
| ---: | --- | ---: | --- | ---: | ---: | --- | --- |
| 1 | salathleizhang/deepseek-harness-desktop | 103 | 36.0(观测值) | 74.958 | 59.375 | ok | 新增约 42 个提交并修改 300 个文件,主要涉及 配置、文档、CI/构建、依赖;目标线索是“Native desktop app for DeepSeek Harness — an Electron shell that runs the harness locally and hosts the official Web GUI unchanged”。 |
| 2 | jasonkneen/deepseek-harness-plus | 3 | 77.0(观测值) | 31.906 | 49.961 | ok | 新增约 2 个提交并修改 103 个文件,主要涉及 配置、文档、依赖、其他文件;目标线索是“DeepSeek Harness: Everything is a Plugin”。 |
| 3 | bojieli/deepseek-harness | 1 | 81.4(观测值) | 25.810 | 48.045 | ok | 未观察到相对 upstream 的文件修改;目标线索是“DeepSeek Harness: Everything is a Plugin”。 |
| 4 | alexdolbun/deepseek-harness | 1 | 80.0(观测值) | 25.810 | 47.502 | ok | 未观察到相对 upstream 的文件修改;目标线索是“DeepSeek Harness”。 |
| 5 | zchuhui/deepseek-harness | 1 | 48.7(观测值) | 46.345 | 47.302 | ok | 新增约 10 个提交并修改 300 个文件,主要涉及 配置、文档、CI/构建、其他文件;目标线索是“DeepSeek Harness: Everything is a Plugin”。 |

价值档当前分布:A 2 · B 277 · C 2,246 · D 12,672。分数只用于安排复核优先级;不同平台的 stars、likes、views、points 不相加,缺失互动数不补零。

当前快照

公开查询 SQLite 当前包含 15,197 条去重记录、14 个来源平台、133,279 条指标历史、1,291 个媒体资产引用、306 条详情记录和 1,186 个去重 raw provenance。当前批次 v20260820T045555Z 于 2026-08-20T04:56:00Z 完成;价值矩阵为当前批次的 15,197 条记录提供六维评分。完整原始 JSON 位于压缩权威 SQLite;公开查询库保留 raw SHA-256、路径、字节数、采集时间和批次,并去除可由 data/raw/ 或完整库恢复的重复 JSON blob。

| 来源 | 去重记录 | 采集内容 |
| --- | ---: | --- |
| GitHub | 14,703 | 官方仓库、topic、社区索引候选和 stars/forks/issues |
| 小红书 | 157 | 搜索卡片、作者、点赞、缩略图和详情文本 |
| Hacker News | 115 | 精确短语搜索、points/comments 和讨论链接 |
| X | 90 | 公开帖子、图片/视频链接和 replies/reposts/likes/views |
| Reddit | 51 | 公开讨论、分数、评论和正文证据 |
| YouTube | 29 | 视频标题、频道、观看数和缩略图 |
| 开放网页 | 21 | 文章、教程和报道的公开元数据与摘要 |
| 哔哩哔哩 | 18 | 视频元数据、播放/点赞/投币/收藏/转发/弹幕/评论 |
| 微信公众号 | 7 | 公开文章、图像/视频外链和正文证据 |
| LINUX DO | 2 | 公开讨论页面和互动信息 |
| 官方站 | 1 | 官方页面和补充证据 |
| V2EX | 1 | 公开讨论页面和互动信息 |
| 微博 | 1 | 公开页面和互动信息 |
| 知乎 | 1 | 公开问题、回答和页面互动信息 |

数据模型

collection_runs ──── items ──── tags

- items:以 canonical URL 去重的公开对象。
- collection_runs:每一批采集的 dataset_version、开始/结束时间、计划时间、触发方式、状态和统计结果。
- raw_snapshots:完整压缩库保存每个不同 SHA-256 的原始 JSON 文本;公开查询库保留同一组 SHA、路径、字节数、日期和批次 provenance,并把重复 JSON blob 置为 {}。
- observations:平台、查询、来源 URL、采集时间、方法、状态、raw 文件、SHA-256 和 collection run。
- metrics:按 item_id + observed_at + metric_source 去重的指标历史,不把不同平台计数相加。
- media_assets:外部图片、视频、缩略图和文档 URL;默认只保存链接,不镜像受版权保护的媒体。
- item_details:按 item 幂等保存的详情文本和 blocked/thin/failed provenance。
- value_assessments:按 collection run 和 scoring version 保存的六维价值矩阵;v_current_value_matrix 是当前批次视图。
- fork_networks / fork_repositories / fork_snapshots:官方仓库的公开 Fork 网络、日期指标、分页 raw、深度盘点和“一句话修改/目标线索”;完整 Fork-inclusive SQLite 由 稳定 Release 资产 提供。
- github_user_profiles:按 owner 去重的 GitHub 公开账号信号(followers、public repos、account age、gists、following),不保存 email 等隐私字段;profile 原始 API 响应进入 raw manifest 和 raw_json。
- fork_commits / fork_file_changes / fork_rankings:已观察提交、文件变更分类,以及“仓库影响力 + 用户公开信号 reputation”的版本化排序;轻量清单见 index/forks.jsonl,报告见 docs/forks.md。
- index_records:与 index/records.jsonl 同构的登记层,保存 id/url/repo/context/picture/comment/favor/views/refs/rank/stars 以及版本和日期字段。

权威数据库是 最新完整压缩 SQLite;公开查询 SQLite 保留全部规范化记录、指标、版本、日期和 raw provenance。schema 在 src/schema.sql。

Workspace 登记规则

原始证据位于 data/raw/,不可改写;登记索引位于 index/records.jsonl,字段规范位于 index/schema.json。索引的一条记录对应 SQLite 的 index_records 一行,使用 id 追溯到 items、observations、raw_snapshots 和原始文件。索引由 python3 scripts/build_index.py 生成,不手工编辑。

Agent 市场注册表
公开 Market 数据可从线上 JSON、JSON Schema 或仓库内的 index 镜像 读取;三份运行时镜像和三份 Schema 由 SQLite 统一生成并保持字节一致。新增插件 Atom 与实质更新 Atom 只在 Listing 首次出现或来源、版本、描述、分类等事实变化时产生条目,不把每两小时重复观测或互动数字波动误报成发布。每个插件详情页同时提供独立 Feed 和双语 launch packet。人类提交说明见 docs/register.md,Agent 提交流程见 docs/register-agent.md。

把市场搜索工具安装到 DSH:

dsh plugin --profile web add github:Shiyao-Huang/awesome-deepseek-harness-plugin#path:/plugin

verified=true 只表示某个具名 Registry Source 声明了带版本的有限验证,不是 deeplugin.store 对安全性、兼容性、质量或官方身份的背书。deeplugin_install_plan 只生成可审查命令,始终要求用户明确确认,不会自动安装。

图文与视频

首轮公开页面截图放在 media/screenshots/,可用于人工复核;外部图片/视频/缩略图 URL 和媒体权利说明在 SQLite 的 media_assets 中。示例:

X 官宣帖
小红书搜索页
官方开发者预览页
知乎问题页

截图、平台原图和作者内容仍受原平台及作者权利约束;本 repo 只做公开资料研究索引。

更新

从已审核 raw 重建数据库并刷新 index:

python3 scripts/collect.py init
python3 scripts/collect.py seed
make build
make archive-full
make public-db
python3 scripts/validate.py

抓取公开 GitHub/HN API,并可同时导入新的 ego-browser 快照:

python3 scripts/collect.py update --raw data/raw/new-egolite.json
python3 scripts/build_views.py

刷新公开可访问的社区聚合项目、插件目录和发现工具:

python3 scripts/monitor_sources.py --raw-output data/raw/upstreams/$(date -u +%Y%m%dT%H%M%SZ).json
python3 scripts/build_index.py
python3 scripts/build_views.py

监测 deepseek-ai/deepseek-harness 的公开 fork network;默认保存完整分页 raw,并对影响力最高或最久未深扫的 fork 记录 compare、近期提交、README、owner profile 和变更分类。默认只让 0+ stars 进入排序;可以自行过滤,例如只看至少 10 stars 的 Fork:

python3 scripts/collect_forks.py
python3 scripts/collect_forks.py --min-stars 10
python3 scripts/build_fork_index.py
make archive-full
make public-db

Fork collector 的完整数据库会超过普通 Git 文件限制,因此固定 Release URL 提供完整压缩库和可直接查询的轻量库;每次刷新覆盖资产,不把 40–65 MiB 二进制重复写入 Git 历史。解压完整快照:zstd -d aggregator-full.sqlite3.zst -o aggregator-full.sqlite3。Star 过滤只影响排序和展示,低 Star Fork 仍保留在 raw、fork_repositories 和 fork_snapshots;change_summary 是基于 compare/README/description 的证据摘要,不是作者意图或质量背书。

计算价值矩阵并刷新全部派生视图:

python3 scripts/build_value_matrix.py
python3 scripts/build_index.py
python3 scripts/build_views.py
python3 scripts/build_readme.py
python3 scripts/validate.py

公开仓库的 refresh-index workflow 每两小时运行一次(UTC 的每个偶数小时第 17 分钟),监测上游 Awesome 仓库并更新 GitHub/Hacker News 公共 API,保留 data/raw/upstreams/ 和带时间戳的 data/raw/api/ 完整快照,提交 index/ 与派生页面,并覆盖发布两个数据库 Release 资产。Fork network 使用独立的每日工作流。每次运行都会生成一个数据库内的 dataset_version;如果 raw SHA 已存在,则跳过 raw 和条目重复导入,但不同日期的互动指标仍作为历史观测保存。
X、小红书、Reddit、微信公众号等需要登录态或浏览器可见 DOM 的来源,不会在 CI 中绕过登录、验证码或访问限制;继续通过 ego-browser 保存完整可见证据 JSON、截图路径和媒体 URL 后,用 --raw 导入。定时任务会自动收集它有权限公开访问的 API 数据,浏览器来源仍以合法可见的 raw 输入为准。

ego-browser 采集约定:只保存公开可见 DOM、标题、作者、页面显示的互动数字、公开链接和缩略图;不绕过登录、验证码、扫码或访问限制。遇到拦截页,raw 保留原始证据,observation 使用 blocked 状态,不伪造标题或互动数。

data/raw/auto/ 只用于本地 API 快照,默认不进入 git;公开定时任务写入 data/raw/api/。需要发表的本地快照请复制到日期命名的已审核 raw 文件。

SQLite 查询示例

sqlite3 data/aggregator.sqlite3 \
"SELECT platform, title, stars, likes, views FROM v_latest_metrics ORDER BY COALESCE(stars, likes, views, 0) DESC LIMIT 20;"

sqlite3 data/aggregator.sqlite3 \
"SELECT event_at, platform, title FROM v_timeline ORDER BY event_at DESC LIMIT 50;"

sqlite3 data/aggregator.sqlite3 \
"SELECT category, COUNT() FROM items GROUP BY category ORDER BY COUNT() DESC;"

sqlite3 data/aggregator.sqlite3 \
"SELECT dataset_version, started_at, status, raw_files_seen, raw_files_skipped FROM v_collection_history LIMIT 20;"

sqlite3 data/aggregator.sqlite3 \
"SELECT raw_path, raw_sha256, byte_size, collected_at, collection_run_id FROM raw_snapshots ORDER BY collected_at DESC LIMIT 20;"

内容深度、质量评分与趋势

- 内容入库:scripts/enrich_content.py 把 URL 背后的正文抓进 item_details(GitHub README ×150、HN 全评论树、新闻正文、知乎全文回答、Reddit 帖+评论、X 全文、B站简介、小红书笔记详情),当前 300+ 条、约 250 万字符,status 区分 ok/thin/blocked 并保留溯源。
- 质量评分:scripts/score.py(入口指向 build_value_matrix)按 utility / evidence / traction / ecosystem / freshness / reviewability 六维打分,输出 value_score、confidence_score、value_band 与 risk_flags,查询入口 v_current_value_matrix,导出 index/value-matrix.jsonl。
- 趋势:make trends 生成 docs/trends.md 与 4 张 SVG:生态增长(dsh-plugin 仓库/日 + 累计线)、全平台活跃度、价值档分布、互动/天增速榜;metrics 按 observed_at 去重形成时间序列,重复运行 make update 即可累积真实增量。

License

代码和 schema 使用 MIT。采集到的元数据、截图、缩略图、视频和文章仍受各平台条款及原作者权利约束;如需删除或更正,请提交来源 URL 和理由。

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