framefactory-plugin 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；基本兼容但装前注意：未发布到 npm registry，仅可从源码安装

framefactory-plugin 兼容性怎么样？

基本兼容但装前注意：未发布到 npm registry，仅可从源码安装

framefactory-plugin 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。

framefactory-plugin 还在维护吗？

GitHub 2 星。最近一次上游提交在 2026/8/15。

内容工厂 anywhere-labs/framefactory-plugin

DeepSeek Harness

anywhere-labs80 天前有提交已提供中文文档扫描：未发现敏感能力

在 GitHub 查看 ↗

把选题拆成标题脚本视觉计划与质检清单

33.1/100

综合分

GitHub 星标

—

npm 周下载

—/5

用户评分

数据截至 2026/9/18 · 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。

自动兼容检查有告警：未发布到 npm registry，仅可从源码安装。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎

dsh plugin --profile web add anywhere-labs/framefactory-plugin

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 · other

装得上吗

本站已在 dsh 0.2.1-rc.2 下真实安装成功

非静态推断

L4 · 真实安装等级说明 →

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 80 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⚠ 装前注意

未发布到 npm registry，仅可从源码安装

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@anywhere-labs/framefactory-plugin（未发布到 npm，仅可源码安装）

✓Node 引擎要求 >=20 · 基线 Node 22.19 满足

✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束

✓入口文件main/exports/bin 已声明

验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/17 10:25:01

安全扫描自动 · 静态分析源码

v2.7.0

🟢 扫描：未发现敏感能力尚无人工评估

展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力：最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件，未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

扫描于 2026/11/2（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。

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功能亮点

拆解选题为标题脚本
生成视觉计划
输出质检清单

一个可运行的 DeepSeek Harness 插件，用于 FrameFactory 内容工作流

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

面向 DeepSeek Harness 的 FrameFactory 插件一个最小可运行的 DeepSeek Harness 插件，把 FrameFactory 的公开能力以一个可调用的内容生产 skill 接入 DSH。它目前提供： - 选题拆解 - 自媒体标题候选 - 短视频脚本结构 - 视觉计划和素材供给建议 - 待核验项与发布前 QC 清单 - 一个无依赖的 JSON brief 示例工具这是 FrameFactory 的公开 MVP 插件，不包含团队未公开的生产级写作工艺卡、商业素材库、模型密钥或内部质检实现。安装到 DeepSeek Harness 安装最新 DSH 后，在目标 profile 中执行： dsh plugin --profile web add github:anywhere-labs/framefactory-plugin dsh web 安装后，新建一个会话并输入类似：使用 FrameFactory，帮我把“AI Agent 如何改变自媒体工作流”做成一条短视频内容 brief。模型会调用 framefactory-content skill，输出标题、脚本、视觉计划和 QC 清单。

展开完整文档（README 剩余 1 节）

面向 DeepSeek Harness 的 FrameFactory 插件

一个最小可运行的 DeepSeek Harness 插件，把 FrameFactory 的公开能力以一个可调用的内容生产 skill 接入 DSH。

它目前提供：

- 选题拆解
- 自媒体标题候选
- 短视频脚本结构
- 视觉计划和素材供给建议
- 待核验项与发布前 QC 清单
- 一个无依赖的 JSON brief 示例工具

这是 FrameFactory 的公开 MVP 插件，不包含团队未公开的生产级写作工艺卡、商业素材库、模型密钥或内部质检实现。

安装到 DeepSeek Harness

安装最新 DSH 后，在目标 profile 中执行：

dsh plugin --profile web add github:anywhere-labs/framefactory-plugin
dsh web

安装后，新建一个会话并输入类似：

使用 FrameFactory，帮我把“AI Agent 如何改变自媒体工作流”做成一条短视频内容 brief。

模型会调用 framefactory-content skill，输出标题、脚本、视觉计划和 QC 清单。

本地开发/验证

npm test
node tools/render-brief.mjs "AI Agent 如何改变自媒体工作流"

本地直接通过 Cordis 配置加载：

- name: ./src/index.js

相关项目

- FrameFactory 主项目：https://github.com/duliangkuan/framefactory
- DeepSeek Harness Desktop：https://github.com/anywhere-labs/deepseek-harness-desktop
- Agents-Anywhere：https://github.com/anywhere-labs/Agents-Anywhere

开发计划

后续会继续把 FrameFactory 的公开能力拆成更多可组合插件，例如账号工厂、镜头/视觉 beat 规划、素材匹配、脚本质检和发布文案等。

License

MIT