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⚠ 装前注意
面向 DeepSeek Harness 的 FrameFactory 插件
基本兼容但装前注意：未发布到 npm registry，仅可从源码安装 · 最近上游提交 2026/8/15 · 已提供中文文档
一个可运行的DeepSeek Harness插件，用于FrameFactory内容工作流
综合分
33.1
GitHub 分
33.1
用户评分
—
★ Stars
2
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 anywhere-labs/framefactory-plugin未发布到 npm registry，仅可从源码安装，改用 GitHub 源安装
数据截至 2026/9/18（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）
安装兼容性检查⚠ 装前注意
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
未发布到 npm registry，仅可从源码安装
验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/18 17:00:16
用户评分
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README
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
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