扒了市场上6254个插件,梳理出我常用的50+效率插件
作者从插件市场6254个插件中筛选整理出50+实用插件,覆盖DeepSeek Harness(DSH)生态。文章按功能分为三大类:上下文与记忆(如billion-context压缩、hindsight长期记忆)、界面与主题(Codex风格UI、桌宠、皮肤主题)、任务与开发(子代理、任务看板、Git图、代码审查、多智能体协作等),每个插件附下载量、一句话简介和GitHub仓库链接,方便读者按需查找安装。
作者从插件市场6254个插件中筛选整理出50+实用插件,覆盖DeepSeek Harness(DSH)生态。文章按功能分为三大类:上下文与记忆(如billion-context压缩、hindsight长期记忆)、界面与主题(Codex风格UI、桌宠、皮肤主题)、任务与开发(子代理、任务看板、Git图、代码审查、多智能体协作等),每个插件附下载量、一句话简介和GitHub仓库链接,方便读者按需查找安装。
基于6254个插件筛选出的50+实用插件清单,附下载量、一句话简介和仓库链接,信息密度高、当日发布时效性极强、可直接安装落地,但缺乏使用体验细节和深入分析,属于汇编推荐性质,原创观点有限。
本文是一篇面向小白的 DeepSeek Harness(DSH)完整上手教程。作者介绍了 DSH 的核心特点:门槛低(DeepSeek 账号登录即用)、一切皆插件(连 Agent 循环都可替换,社区插件超 6000 个)、过程可回放(轨迹功能)。文章详细讲解了下载安装、登录方式(账号与 API Key 两种)、界面各功能入口(模式、权限、模型、推理强度等)的含义,并分析了计费方式与省钱技巧,同时提醒它仍是预览版,未经过安全审计,需注意数据安全。后续还将涵盖插件市场、原理拆解、实战练习及与 Pi、Claude Code、Codex 的对比。
作者 FeiZ 正式发布开源插件 DeepSeek Bot(ds bot),基于 DeepSeek Harness(dsh)构建,支持使用自己的 API Key 拥有一组持久化运行的 Bot,具备上下文管理与记忆能力。产品包含 Main Bot 总管家、多 Bot 群聊协作(通过管理员机制优化费用),并可接入任意模型乃至本地 agent。作者已完成多项 dsh 插件的兼容性测试,未来计划支持浏览器与电脑操控。项目目前处于早期阶段,用户可通过 GitHub 仓库或 dsh desktop 插件页安装体验并反馈问题。
作者介绍了一款 DeepSeek Harness 的 Live2D 桌宠插件 dsh-live2d-pets。该插件能在写代码时提供互动陪伴:内置 Hiyori/Haru/Mao 等 5 款模型,支持人设选择(傲娇、元气、三无、病娇等),眼睛跟随鼠标、可拖动摆放,还有 51 段动画包括发呆、打瞌睡、散步、玩魔方等互动效果。作者还将其从原平台迁移到了 Windows,支持桌面闲逛、置顶、开机自启、多实例生成。安装方式非常简单,只需复制一句指令给 Agent,通过 dsh plugin 命令即可完成安装。项目已开源在 GitHub。
作者逐行阅读 OpenAI 开源的 Codex harness(rust-v0.150.1)与 DeepSeek Harness(dsh v0.1.1-rc.2)的源码,从工具调度、多智能体、上下文管理、沙箱、可观测性、模型互操作等十个维度对比两者,并设计了五个机制场景、六个组合共 150 次真实 agent 运行测试。文章揭示多个反直觉发现:Codex 多智能体更成熟但没有独立的读文件工具;Codex 只支持 Responses 协议而 dsh 兼容 chat completions;两者在上下文压缩上防的是不同故障。结果 149/150 通过,压缩场景 Codex 快约五倍。文章最后给出按使用目的的选型建议。
DeepSeek Harness(DSH)是 DeepSeek 官方开源的 AI Agent 运行环境,核心理念是「一切皆插件」。文章介绍了如何在 GitHub 和社区清单中发现优质插件,并推荐了多款热门插件:包括让模型理解图片的 ModLens、扩展搜索源的 ModSearch、可操作真实 Chrome 浏览器的 dsh-browser、支持多 Agent 协作的 Agent Teams、插件市场 dsh-market、界面全家桶 dsh-web-ui、侧边栏增强、上下文可视化和生成式 UI 等,帮助用户扩展 DSH 技能并提升使用体验。
文章对比了社区开源的 DS Bot(DeepSeek-Bot)与 Grok Bot 两款多角色 AI 助手。核心差异在于'动手能力':Grok Bot 提供托管云电脑,可操作浏览器、跨网站执行任务且合盖继续运行;DS Bot 内置浏览器仅能读网页,但支持自选模型、MCP/Skills 扩展和可检查的 Markdown 记忆。文章从网页操作、模型控制权、数据与权限、成本等维度给出选购建议:不想维护、需要网页自动化选 Grok Bot;已有 API、重视控制权选 DS Bot。作者建议先用一个每周固定任务实测,再决定是否扩展。
作者leonliuzx回顾了自己与开源和开发者关系(DevRel)结缘的历程:初中开始在GitHub上折腾代码,2023年通过AGI Playground参与无障碍AI项目'声桥AI语训',之后深入书生浦语、飞桨等社区做助教、写教程、贡献文档。2024年底加入百度从事社区运营实习并转正,组织Hackathon活动、培养贡献者,甚至与李彦宏共进晚餐。工作之余还发起了OMDSH和OpenAIGames等独立社区。作者将开源社区比作同好群,认为因纯粹热爱而聚集的感觉非常棒,并庆幸自己在这个年纪找到了愿意长期投入的热爱。
作者针对商单博主接单时反复从零开始的内耗问题,开源了一套「商单 Skill」工作流,配合 EverOS 记忆工具使用。方案分三步:将过往 Brief、交付稿件、踩坑复盘入库转为可检索记忆;自动沉淀 SOP 与可复用流程;新单先由 AI 拆解需求、调取历史爆款套路,再动笔成稿。改稿经验也会永久存档,帮助提前规避品牌禁词、法务审核等雷区。所有经验本地或云端存储,工具负责记忆,人负责决策。附赠动笔核对清单,实现「记录→提炼→检索→回存」的经验复用闭环。
本期早报聚焦三条主线:一是 DeepSeek 全面开源内部推理框架 DeepInfer 与生产级 Token 编解码组件 deepseek-recipe,覆盖分布式推理、推测解码、结构化输出等能力,兼容英伟达与昇腾平台;二是 Google 为 vLLM 和 SGLang 推出原生 PyTorch TPU 后端,通过 TorchTPU、分层缓存与 TPU Sync 优化多轮 Agent 场景下的推理性能;三是 Anthropic 团队分享 Claude 如何从问答助手成长为承担团队职责的协作伙伴,涵盖追踪表维护、内部应用开发与会议协调等案例。速览部分还介绍了小红书 ROSS 训练方法、FairStress 公平性评估基准、Dyna Robotics 机器人 Scaling Law 及 SGLang 低延迟模式。
花叔开源了Huashu-motion,一个让Claude Code、Codex等coding agent一键生成商业级产品宣传片的skill。项目对标Apple、Google、Anthropic的发布片水准,通过分析21支真实发布片和142支高互动动效片,提炼出导演规则。用户只需一句话,agent就会读产品、出三个设计方向、写节奏单、自动配乐配音效,最后在浏览器编辑器中支持点选修改。作者一天内用它制作了约二十支宣传片,成本极低(约2元/支)。项目已在GitHub开源,附带20种运动语言、10个模板和完整方法文档。
作者分享了基于 DeepSeek Harness 构建的持久化 Bot 团队 DeepSeek Bot 的开发经验,重点讲解上下文和记忆系统的设计。文章对比了传统压缩派(cc)和 Codex 的实验性上下文管理(ecm),提出智能路由方式(icm):由独立的 context manager 决定压缩还是切会话。为确保智能路由真正有效,作者采用爬山算法优化,通过搭建用例、设置训练测试集、逐步迭代提示词来提升效果,并强调屏蔽噪声和成本控制的重要性。记忆系统采用轻量设计并支持外接插件。文章最后感谢社区认可并预告 Computer use、Browser use 等更新。