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DeepSeek Harness Hub
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ubik-dsh/deepseek-harness-skills

DeepSeek Harnessspec-screened扫描:无法判定在 GitHub 查看 ↗
未验证

可在此 harness、其他 harness 以及任何其他读取 Agent Skills 标准的 harness…

尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/9/26 · 已提供中文文档

为 DeepSeek Harness、Claude Code 以及任何读取 Agent Skills 标准的 harness 提供干净、可移植的 agent 技能。纯文本,无需构建。每个技能都附带一个检查器和一个经过实测的评估协议——并说明哪些内容尚未验证。

综合分
30
GitHub 分
30
用户评分
—
★ Stars
0
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 ubik-dsh/deepseek-harness-skills
该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
信任档位:已验证本站已于 0 天前真实安装成功
是什么
dsh 原生插件 · chat
装得上吗
本站已真实安装成功(非静态推断)
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 0 天前

档位由下列信号合成:本站实装验证(真实安装,当前最高到 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 →

🟢实装验证通过· 2026/9/26
由本站实装验证器在真实 dsh 环境安装成功,非静态推断。
数据截至 2026/9/26(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)
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README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
Harness 技能

可在此 harness、其他 harness 以及任何其他读取 Agent Skills 标准的 harness 中使用的 Agent 技能。纯文本,无需构建,无需安装。

俄语版本:README.ru.md。

这里有什么

| 技能 | 作用 |
|---|---|
| create-a-skill | 教 agent 编写好的技能——并衡量它是否有效。附带一个清单运行器和一个经过衡量的评估协议,而不仅仅是建议。 |
| find-a-skill | 在编写新技能之前,先寻找已经能完成这项工作的技能:搜索此 harness 解析的七个根目录,然后搜索 GitHub,排序,完整阅读候选技能,并在你自己的案例上试用它们。附带一个可运行的侦察工具和一份试用清单。这是在 learn-an-interface 未经任何人检查就发布之后编写的——已有 105 个仓库做过这件事。 |
| manage-windows | 从 agent 操作 Windows 机器:避开会静默失败的 PowerShell 陷阱,让输入真正到达应用程序,以及一个在任何按键之前都必须通过的预检。涵盖 PowerShell 5.1 与 7 之间不同的编码规则、会无错误截断的 JSON、XAML 和 WinUI 的输入阶梯、DPI 与客户区偏移、提权,以及生成的脚本应放在哪里。由十二次听证汇编而成并注明来源,外加此仓库在犯错中学到的东西。 |
| route-a-task | 入口点。 判断一项任务需要哪个技能,以及哪些是义务而非选项:来自外部的内容在使用前先扫描,编写技能前先搜索,更改机器前先读取机器,独立 agent 在技能被宣布完成前先阅读它。这是一项规程,而不是菜单——菜单读一次就被遗忘,义务会被检查。附带一个路由器,按顺序打印各项义务,并在没有任何适用项时以 2 退出,以便将“未覆盖”与“未理解”区分开来。 |
| check-hardware | 读取 Windows 机器硬件实际报告的内容,并区分健康组件与无法读取的组件。支撑它的规则是:缺失的读数不是好的读数。涵盖为什么报告 Healthy 的磁盘可能根本没有被检查过、隐藏空插槽的两类内存、WHEA 和磁盘错误记录在哪里,以及让诊断在有证据之前保持只读的顺序。附带一个收集器,会标记它无法获取的每一个读数。 |
| judge-a-skill | 在采用一项技能之前先对它进行审判:控方论证为什么不需要它,辩方论证为什么需要它,而法官从一组固定的裁决中作出裁定——包括最重要的那一个,驳回该技能,采纳这些部分。指控必须引用可核查的东西,干净的裁决是一等公民,而双方的论证会被评分,因此势均力敌的判定读起来就是势均力敌。附带一个记录器,它会拒绝没有证据的指控。 |
| learn-an-interface | 驱动一个真实的窗口,并学习它的坐标,而不是硬编码它们:一个小型 bandit 找出未知的细节,用经过验证的结果给它打分,并将其记录在文件中。开篇是一道门槛,说明何时根本不该这样做,并带有实测的陷阱——mouse_event 什么都够不到、光标被抛到错误的显示器上、一个模态提示阻塞了六次尝试而日志却说什么都没发生。附带一个可运行的学习循环。 |
| design-a-reward | 设计任何学习过程所依据的那个数字——RL、bandit、爬山法、评分器。奖励必须满足的十一条规则、如何找到极限和步长,以及一份针对不会上升的曲线的有序检查清单。附带一个探测装置,它用退化策略和对抗策略对你的奖励进行评分,这样,一个不完成任务就能被赢得的奖励会在它训练任何东西之前被抓住。 |
| draw-a-diagram | 将图表生成为 agent 直接写入的 FILE——draw.io XML、其规则及其陷阱——而不是驱动图表编辑器或用散文描述图片。 |
| manage-vk | 从 agent 使用 VK(VKontakte)——在向社区发帖之前先阅读它,向墙发布帖子或照片,并区分拒绝与空答案。 |

从 route-a-task 开始;这七个技能相互配合:find-a-skill 查明它是否已经存在,judge-a-skill 判断它是否值得保留,create-a-skill 编写它,learn-an-interface 是当成功测试隐藏在像素之后时它所求助的东西,而 design-a-reward 是当测试必须变成一个数字时它所求助的东西。每一个都点名另外两个,而不是重复它们。

这里有什么不同

大多数技能集合列出它们包含的内容。以下是这个集合的不同之处,其写法使其可以被核查,而不是被相信。

| | |
|---|---|
| 在实时测试装置上测量,而非空口争论 | 关于测试装置如何注册技能的十条断言,每一条都被转化为一个探测文件,并从实时测试装置会话自己的目录中读回。十条全部得到确认。其中两条与这项技能此前一直断言的内容相矛盾,于是它被重写了。该次运行已发布:docs/EVALUATION.md。 |
| 为更擅长者改进而构建 | 该技能带有一条常设规则:当其他东西做得更好时,就采用它——找到它、阅读它、在你自己的场景中试用、只有在试用结果一致时才保留,并注明它来自哪里。六项实践就是这样从供应商自己的技能中借鉴而来的,此前在三项任务上进行了正面比较;它们连同来源和测试记录在 references/borrowed-practices.md 中。一条仅因“它是我们自己的”而保留的规则,就是一条已经不再有用的规则。 |
| 经过衡量,并对差距保持诚实 | create-a-skill 是通过收集某个仓库中发布的、关于编写技能的每一个技能——共十二个,来自供应商自己的官方合集(177k stars)、一个大型社区列表(75k stars)、sickn33/agentic-awesome-skills(46k)等——阅读它们,并保留它们一致认同的内容而汇编而成的。当某项实践罕见但正确时,它会被保留并注明。 |
| 它交付的是工具,而不仅是文本 | scripts/check-skill.py 会校验名称与文件夹是否匹配、描述形态、大小预算、绝对路径、过时措辞、散落的人类面向文件以及未解析的引用。仅使用标准库,因此凡是有 Python 的地方都能运行。 |
| 它说明自己无法证明什么 | 检查器将主观判断报告为警告,仅在事实性问题上失败。编写它时,在它所附带的技能中产生了三个误报——其中一个匹配到了 subscripts/superscripts 内的 scripts/superscripts——修复已写入代码,并附有注释说明为什么该防护至关重要。 |
| 构造上可移植 | 正文不假设任何运行环境。运行环境在哪里查找 SKILL.md 并不属于标准的一部分,因此这些事实存放在一个参考文件中,涵盖此运行环境的七个根目录和优先级排序,以及其他工具的约定。 |
| 评估,而非演示 | 运行一次任务并得到一个看起来不错的结果,什么也证明不了。捆绑的协议在同一轮中带技能和不带技能分别运行,保留两份输出并进行比较——这是了解技能实际改变了什么的唯一方法。它已在一个任务上运行过一次,它改变了什么记录在 docs/EVALUATION.md 中,包括它踩入的六个陷阱。 |

这个仓库不声称的一件事:其中任何内容都是新想法。
最好的部分是从他人的工作中学习而来的,来源已在技能自身的元数据中注明。

安装

技能就是一个文件夹。把它复制到你的运行环境查找的位置:

此运行环境——用于单个项目
cp -r skills/create-a-skill /.agents/skills/

此运行环境——用于所有项目
cp -r skills/create-a-skill "$DSH_HOME/skills/"

另一个运行环境
cp -r skills/create-a-skill /.claude/skills/

无需重启,无需构建步骤。此运行环境会监视其技能根目录,文件写入的那一刻技能即生效。要确认它已加载,请向会话询问其技能
目录——名称和描述显示在那里,除此之外没有别的内容。

每个 harness 实际查找的位置,以及为什么观察胜过文档:
skills/create-a-skill/references/harness-locations.md。

无需安装即可使用 skill

skill 不必被索引才有用。把 SKILL.md 的路径给 agent,它就能读取并遵循。当某个 harness 完全不提供用户级 skills 根目录时,这就是退路。

检查 skill

python skills/create-a-skill/scripts/check-skill.py skills/create-a-skill

一次性检查本仓库中的每个 skill
python skills/create-a-skill/scripts/check-skill.py skills --recursive

没有任何失败时退出码为 0,有失败时为 1。警告永远不会导致运行失败。

不是你编写的 skill

skill 是 agent 遵循的指令,而且往往是它运行的代码。在使用别人的 skill 之前,阅读 scripts/ 以了解网络调用和文件夹外的写入,阅读 references/ 以了解那些起引导作用而非提供信息的文本,并检查其名称是否与你信任的某个 skill 近似。自动化扫描器有帮助,但不能替你做决定——把它当作候选来源。

贡献

有用的贡献,按帮助最大的顺序排列:

1. 经过实测的 skill,并附上它改变了什么,包括它没有帮助的那些运行。
2. 带证据的更正——一个链接、一条命令或一段输出。这里的每一项声明都应当是可核查的,错误的声明就是一个 bug。
3. 你验证过的 harness 位置,用于
harness-locations.md。

请让 skill 保持纯文本。一个需要构建步骤或二进制文件的 skill,是大多数人都无法使用的 skill。

许可证

MIT——见 LICENSE。

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