用自制模组扩展数字助理,支持插件热加载与原生共存
29.9/100
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GitHub 星标
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npm 周下载
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数据截至 2026/11/3 · 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 touzi0/dsh-jianxiang-v2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:仅索引
是什么
dsh 原生插件 · browser
装得上吗
本站尚未做安装检查
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 2 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
🔴 安全扫描发现高危能力自动 · 静态分析源码
v2.7.0🔴 扫描:高危尚无人工评估
静态扫描发现安装期即执行代码,或命令参数由运行时变量拼接(参数来源无法静态判定,从严处理)。
安装时即执行脚本命令参数由运行时变量拼接读写/删除本地文件读取剪贴板或密钥环境变量写入剪贴板(不计风险)发起外部网络请求
扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 入口闭包 + 全包扫描 · 来源 GitHub 仓库
涉及外部主机:registry.npmjs.org
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。
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-browser-use@deepseek-ai/dsh-experimental-browser-use-runtime@deepseek-ai/dsh-experimental-browser-use-playwright-mcp@deepseek-ai/dsh-experimental-browser-use-chrome-devtools-mcp@deepseek-ai/dsh-experimental-browser-use-stagehand-native@deepseek-ai/dsh-computer-use@deepseek-ai/dsh-experimental-computer-use-cua-driver-mcp@deepseek-ai/dsh-experimental-computer-use-cua-driver-native@deepseek-ai/dsh-llm-replay@deepseek-ai/dsh-tool-session-query@deepseek-ai/dsh-web-fetch-http给这个插件打分还没有人投票↓
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坚祥数字助理 v2 —— 基于 DeepSeek Harness(MIT) 的定制发行版:24 个自制模组、集中化插件机制、无需记忆机制的「数字助理」理念。开源作交流参考。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成坚祥数字助理 v2
写在前面:我很喜欢《半条命 2》里那种「开发者注释」(developer commentary)——研发人员在游戏里留下的一个个小气泡,亲口讲当初为什么这么做、哪里翻过车。这个仓库的 README 就按那个感觉来写:它不是产品文档,是碎碎念。另外坦白讲:下面这些内容是我的碎碎念,经过 AI 整理,所以多少带上了一股 AI 味——凑合看,意思都在。这个仓库主要的作用,其实就是用来聊天的。
这是基于 DeepSeek Harness(下称 DSH)做的一套定制发行版。先泼盆冷水:它的基线是当时刚开源出来的最新版(v0.1.6-alpha.2),现在看已经很旧了,后面的新版本我没有再跟进用过,所以这里面绝大部分东西并没有「马上拿来用」的价值。把它放出来,是因为里面有几套我觉得挺有意思的思路——插件怎么跟原生共存、为什么不做记忆机制、压缩怎么分层——也许能给同样在做 agent 定制的人一点参考。社区嘛,本来就是互相看看对方是怎么踩坑的。
起源:从 Pi 到 DSH
最早我们是给 Pi 做插件定制的。Pi 太「基础」了——本体给的东西越少,每个人要自己定制的东西就越多;定制的东西越多,社区就越乱,各家做的东西越难组合到一起。后来 DSH 出现了,起码有了一个像样的前端,「一切皆插件」的理念乍一听也挺好,我们就转过来做 DSH 的插件开发了。
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坚祥数字助理 v2 写在前面:我很喜欢《半条命 2》里那种「开发者注释」(developer commentary)——研发人员在游戏里留下的一个个小气泡,亲口讲当初为什么这么做、哪里翻过车。这个仓库的 README 就按那个感觉来写:它不是产品文档,是碎碎念。另外坦白讲:下面这些内容是我的碎碎念,经过 AI 整理,所以多少带上了一股 AI 味——凑合看,意思都在。这个仓库主要的作用,其实就是用来聊天的。 这是基于 DeepSeek Harness(下称 DSH)做的一套定制发行版。先泼盆冷水:它的基线是当时刚开源出来的最新版(v0.1.6-alpha.2),现在看已经很旧了,后面的新版本我没有再跟进用过,所以这里面绝大部分东西并没有「马上拿来用」的价值。把它放出来,是因为里面有几套我觉得挺有意思的思路——插件怎么跟原生共存、为什么不做记忆机制、压缩怎么分层——也许能给同样在做 agent 定制的人一点参考。社区嘛,本来就是互相看看对方是怎么踩坑的。 起源:从 Pi 到 DSH 最早我们是给 Pi 做插件定制的。Pi 太「基础」了——本体给的东西越少,每个人要自己定制的东西就越多;定制的东西越多,社区就越乱,各家做的东西越难组合到一起。后来 DSH 出现了,起码有了一个像样的前端,「一切皆插件」的理念乍一听也挺好,我们就转过来做 DSH 的插件开发了。 结果,做起来才知道有多痛苦。 给 DSH 做插件有多痛苦 两条路都难走:要么去改它已有的插件,容易牵一发动全身出一堆问题;要么新增插件,又很难跟它现有的东西协同。更崩溃的是它原来的模组管理:有时候改完完全在内存里,根本没落盘、没生效;可你要想落盘生效,它就不能热加载。来回给我搞疯掉了。 所以我们干脆自己写了个模组管理器(dsh-mod-manager),把整套机制重做了:插件既能热加载,又能落到硬盘;运行中就能直接替换掉现有的原生插件,还做了很多配套的优化。 跟原生「打架,但不离婚」 做插件经常会发现跟原生的冲突了、打架了。但我们又不想把仓库 fork 死——还是想能持续拉取原生的更新,不想自己的东西被上游更新顶掉。 我们的做法:把原生插件复制一份过来改。这样上游更新之后,我们的模组照常按自己的版本跑;同时又留出了跟原生慢慢融合的空间和时间——哪天原生自己做好了(比如前端折叠),我们就可以把模组退掉回归原生。事实上也确实这么发生过:第一版我们在前端下了很大功夫(折叠等等一大堆优化),到第二版,原生自己的折叠能用了,能做的就少了。 右栏、安全,和一些放弃 - 右栏做了只读的 Git 面板、计划面板。计划以前是没有持久化的,我们做了持久化——这部分具体是在 v1 还是 v2 落地的,我现在都记不清了,翻《修改记录》去。 - 安全机制我们做过,然后放弃了。在 DSH 自己宣传安全之前,我们就做了不少安全机制跟它对齐。后来想明白了:员工完全可以装别的软件绕过去,或者想方设法绕——客户端侧的这类安全在我们的场景里根本没有价值,后面就不做了。相关模组留在仓库里,当个参考。 - 手机端适配(dsh-remote-mobile)做得挺不错的,配对码、动态令牌、移动端样式一套都有。 - 待办/定时任务(dsh-todo-scheduler)是当时 DSH 所缺乏的,我们做了;后来官方也有了原生的。有点可惜,不过留作参考。 数字助理:这个仓库里我最想聊的东西 核心理念一句话:始终只跟一个 AI 对话。它像一个人一样,始终帮你把事情办好,替你去各种沟通协调。 由此有个可能反直觉的决定:我们没有做记忆机制。因为有了数字助理,你永远只跟「一个人」沟通,他会知道你的一切——你的喜好、你的性格、你觉得什么叫「好」。这些不是靠一条条「记忆」存出来的,是靠完整的对话史配合压缩留下来的。记忆机制反而容易误导 AI,而且记忆和记忆之间还会打架。对话本身,配合压缩,就是一个永久记忆、超长记忆。而且一旦你发现他「变笨了」、方向错了,当场纠正就行——这比去修一堆互相矛盾的记忆条目容易多了。这个数字助理 8 月份做出来之后一直用得很好,后来我们商业软件的核心,沿用的就是这套理念。 顺带回答两个「你们为什么不做 XXX」: - 为什么不做专家团?不是做不了,是我认为专家团基本是个伪概念:预先设定哪个 AI 必须干什么、提前写一堆提示词,价值不大——本质就是预设提示词而已。与其自己手动设,不如让数字助理帮你设。最近大家都在做专家团、super agent,我们觉得核心理念是一回事,而我们的版本效果一直很好,所以拿出来给大家看看。 - 为什么第二版砍掉了任务面板?第一版做过,第二版坚决不做了。有了数字助理,就不需要任务面板这类东西了——那一套是旧理念,应该被淘汰。事情交给「人」去安排,而不是你去伺候一个面板。 会话压缩:数字助理的另一半 数字助理好用,一半靠上面的理念,另一半靠压缩。会话无限长不现实,我们的做法(坦白说,这一版未必是我最终想要的形态,另一个项目里有打磨完的最终版): - 只压过去,不碰最近:最近的聊天保留完整的思考和完整的工具调用,所以 AI 的风格不会因为压缩而「变味」; - 分层压缩:离得越远的记忆越模糊,但最核心的东西会留下来——像人回忆上个月的事,细节糊了,结论还在; - 缓存友好:不浪费 token,前缀缓存命中率很高。 我的做事原则 原理尽量简单,效果尽量优秀。这也是我把这一批老项目陆续开源出来的原因——不是它们有多先进,而是里面的思路值得聊。 仓库导航 - 修改记录.md —— 近百条定制记录,每条都有「改了什么 / 为什么 / 怎么验证 / 怎么回退」。想深入了解的,从这里进。 - 插件/ —— 24 个自制模组(含模组管理器本体),每个目录里基本都有自己的 README。 - 插件集中化机制与安装指南.md · 插件/迁移清单.md - 上游官方的 README 原样保留在 README.upstream.md(中文版)。 - 想跑起来(Windows):pnpm install && pnpm run build,然后双击 启动坚祥.bat。 License 与致谢 上游 DeepSeek Harness 由 DeepSeek AI 开发,MIT 协议。本仓库完整保留其 LICENSE 与 THIRD_PARTY_NOTICES.md,坚祥定制部分同样以 MIT 发布。
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touzi0/dsh-jianxiang-v2
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