agenttime 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；暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单，无法用 dsh 插件安装命令安装。

agenttime 兼容性怎么样？

暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单，无法用 dsh 插件安装命令安装。

agenttime 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。

agenttime 还在维护吗？

GitHub 38 星。最近一次上游提交在 2026/10/21。

对话成文 hongshuxifan321/agenttime

DeepSeek Harness

hongshuxifan32112 天前有提交已提供中文文档扫描：无法判定

在 GitHub 查看 ↗

分析你与 AI 的聊天记录，写成一篇个人散文

47.2/100

综合分

GitHub 星标

—

npm 周下载

—/5

用户评分

数据截至 2026/10/22 · 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。

自动兼容检查未通过：仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单，无法用 dsh 插件安装命令安装。以下命令仍可尝试，但可能失败。

无法用 dsh 插件命令安装（仓库内无 dsh 插件清单）

git clone https://github.com/hongshuxifan321/agenttime.git

按该仓库 README 的原生方式安装；若作者另行发布了 DSH 插件包，请以其文档为准

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

dsh 原生插件 · tool

装得上吗

实装验证未通过（unknown），装前请到仓库确认最近更新与 issue

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

活跃：最近一次提交在 12 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 →

⚠︎ 实装验证未通过（unknown · 2026/10/22） ——可能是验证环境差异，装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你

安装兼容性检查需源码安装

仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单，无法用 dsh 插件安装命令安装

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agenttime（未发布到 npm，仅可源码安装）

✓Node 引擎未声明 engines.node

✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束

✗入口文件缺少入口声明

源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本，按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。

验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/29 06:40:10

安全扫描自动 · 静态分析源码

v2.7.0

⚪ 扫描：无法判定尚无人工评估

展开查看扫描说明与证据 ↓

已尝试扫描但取不到可分析的源码：仓库或包不存在、已删除，或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定，不代表安全。

· 包内无可扫 JS
· TS 源码（可能为非 JS 实现或未发布源码），无法判定

扫描于 2026/11/1（1 天前） · 范围全包扫描（包内未声明入口） · 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。

给这个插件打分还没有人投票↓

用户评分

还没有人投票，来当第一个

广告精选好物

飞利浦 TAH6519 主动降噪耳机 ¥299

头戴式无线 anc 主动降噪，蓝牙连接，久戴舒适向。

·anc 主动降噪 · 头戴式无线
·价格与库存以商品页实时为准

去淘宝看看→

广告MCP 兼容手册

装完插件，给 AI 接上 MCP

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

查 MCP 兼容性→

把 AI 对话历史写成一篇安静的个人散文

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

Agenttime DeepSeek Harness 技能 —— 把你的 AI 对话历史变成一篇安静的个人散文。这是什么 Agenttime 分析你和 AI 助手之间的所有对话记录，然后写一篇文章——关于你是怎样的人、在什么时间工作、如何与 AI 沟通、你的习惯和标准。它不是效率报告。不是仪表盘。没有排行榜。就是一封信。安装把本目录放进 ~/.dsh/skills/（目录名即技能名，此处为 agenttime）。使用在 DeepSeek Harness 里输入 /agenttime，或直接说「回顾一下」。然后等一会儿。桌面上会出现一份 HTML 文件，打开看。数据源 - DeepSeek Harness 会话库（~/.dsh/sessions 下的 session[.vN].jsonl.zstd） - ChatGPT 导出（把 conversations.json 放在桌面或下载文件夹，自动检测）依赖：除标准库外，读 DSH 会话需要 zstandard（pip install zstandard）。ChatGPT 导出不依赖它。隐私所有分析在你本地完成。数据从不离开你的电脑。文件结构 agenttime/ ├── SKILL.md # Skill 定义（Agent 读取这个） ├── analyze.py # 本地分析引擎（支持 CLI：python analyze.py） ├── template.html # HTML 模板 └── README.md