内容工坊 hanyi7867069-create/dsh-content-lab
DeepSeek Harness生成选题标题文案与内容排期,一站式搞定
28.2/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/9/19 · 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 hanyi7867069-create/dsh-content-lab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 · tool
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 79 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。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
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 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0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 2026/11/3(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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用户评分
还没有人投票,来当第一个
功能亮点
- 生成选题标题文案
- 生成内容排期
内容工坊 — 为 DeepSeek Harness 生成话题、标题、帖子和内容日历的工具。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-content-lab · 内容工坊
给 DeepSeek Harness 装上"内容生产流水线":选题 → 标题 → 文案 → 排期。
面向做自媒体 / AI 副业 / 内容营销的人。全部工具在插件内直接调用 LLM,不依赖任何外部 API。
Tools
| 工具 | 作用 |
| content_topic_generator | 按领域 × 平台生成爆款选题(含切入角度、钩子、理由) |
| content_title_rewriter | 标题改写,支持悬念/数字/情绪/反差/疑问风格 |
| content_post_writer | 按平台生成完整文案(小红书/公众号/抖音/B站) |
| content_calendar | 生成 N 天内容排期表 |
Install
dsh plugin --profile web add dsh-content-lab
Configure
默认使用 deepseek-official provider 和 deepseek-v4-flash 模型。
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dsh-content-lab · 内容工坊 给 DeepSeek Harness 装上"内容生产流水线":选题 → 标题 → 文案 → 排期。 面向做自媒体 / AI 副业 / 内容营销的人。全部工具在插件内直接调用 LLM,不依赖任何外部 API。 Tools | 工具 | 作用 | | content_topic_generator | 按领域 × 平台生成爆款选题(含切入角度、钩子、理由) | | content_title_rewriter | 标题改写,支持悬念/数字/情绪/反差/疑问风格 | | content_post_writer | 按平台生成完整文案(小红书/公众号/抖音/B站) | | content_calendar | 生成 N 天内容排期表 | Install dsh plugin --profile web add dsh-content-lab Configure 默认使用 deepseek-official provider 和 deepseek-v4-flash 模型。在 profile 的 cordis.patch.yml 里按 id: content-lab 覆盖: - id: content-lab name: dsh-content-lab config: provider: deepseek-official model: deepseek-v4-flash 每个工具还接受可选的 model 参数做单次覆盖。 Design - 零外部依赖:工具用原生 JSON-Schema 注册(ctx.tools.register),LLM 调用用 ctx.llm.stream() + 手建消息,不需要解析任何 @deepseek-ai/* 包。 - 输出走"结构化 JSON 规范值 + 可读渲染",模型只负责生成,工具负责保证格式。 - 模型偶尔会吐脏 JSON,parseJsonLoose 会做宽松解析,失败时原样返回文本。 Roadmap - v1:配图提示词生成 + AI 配图(接图像 API) - v2:模板包(小红书美妆号 / 电商带货 / 知识付费等垂类模板) - v3:定时批量出稿(配合 DSH schedule 能力)
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生成选题标题文案与内容排期,一站式搞定
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