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这 8 个插件，给 4 万+ Star 的 DeepSeek Harness 装上眼睛和团队了

来源：微信公众号「赚AI」 抓取时间：2026-08-15

正文摘要

上篇讲 DeepSeek Harness（DSH）日常体验，这篇讲能力跃迁。官方 DSH 底子偏「文本+工具」，视觉、深度研究、多智能体编排、定时任务要么没做、要么只做到会话内提醒。8 个插件把 DSH 从编码助手往全能 Agent 方向推：

  1. 01 给纯文本 Agent 装眼睛 — dsh-vision-toolkit：DSH 是纯文本模型看不了图，官方 attachment 只存图没有图像理解工具。此插件带 10 个独立视觉工具（图片问答、OCR、UI 还原、像素验证、长截图识别）。默认只暴露一个激活工具，加载对应 Skill 才把 10 个全挂上，不污染 prompt。裁剪、OCR、像素差的产出做成 Artifacts，可预览可下载。门槛偏高：Python 3.11+，要视觉 API key。开源：github.com/Anionex/dsh-vision-toolkit

  2. 02 粘贴图片直接读 — modlens（704 Star，自称 DSH 生态第一个视觉插件）：DeepSeek 和 GLM 都没有视觉能力，modlens 补的就是这个，粘贴即读（read_image 原生工具，粘贴时保留原生缩略图）。视觉引擎是池化的，可复用 Claude Code、Codex 现成的多模态登录，或用免费 Gemini key，不用重复配。输出走证据式：完整转写加布局区域，不是模型瞎编。一条命令安装：npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @liustack/modlens@latest。开源：github.com/liustack/modlens

  3. 03 把深度研究做成插件 — dsh-deep-research：官方没有深度研究编排，此插件把 deep-research 流程做成 DSH 插件，基于官方 workflow 引擎，刚起步。研究是自适应循环：先定义答案空间和验收标准，每轮覆盖度自检，证据分 confirmed/uncertain/gaps 三态，边际收益没了自动停，有轮次硬上限。并行子代理研究，每轮结束自动派发补充研究；可选对抗性审查（引用抽查、矛盾标注）；模型分级（planner/researcher/synthesizer 各用各的模型省成本）。依赖官方 workflow provider。开源：github.com/omdsh-dev/dsh-deep-research

  4. 04 MCP 服务器管理面板 — dsh-mcp-manager：官方 mcp-client 只接受静态 headers 配置，没有 OAuth，也跑不了本地 stdio 进程。此插件补 MCP 管理这层，相当于 DSH 的 MCP 服务器管理面板：OAuth 支持 PKCE 和动态客户端注册、token 轮换、重启自动重连；stdio 本地进程（npx/uvx/python 起的服务器）都能接；工具注册沿用官方命名规范，界面有状态徽标，连没连上、要不要授权一眼看清。一条命令：npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:hyqhyq3/dsh-mcp-manager，前置 Node 22.19+。开源：github.com/hyqhyq3/dsh-mcp-manager

  5. 05 多 Agent 调度，从一次性到可保存 — dsh_workflow：官方 workflow 适合一次性并行调度，跑完就没了。此插件升级成可生成、可保存、可治理、可恢复的 Workflow 层。工作流是版本化的 capsule（意图、输入、来源都记录在案）；run graph 加 effect cache，跑一半可暂停、之后续跑，事件和产物都留档；治理齐全（审批分级、QuickJS 隔离、token 预算防失控）。Node 22.19+，DSH snapshot 版本要和仓库兼容表一致。开源：github.com/icetomoyo/dsh_workflow

  6. 06 一句话拉起一个多智能体团队 — dsh-agent-teams：官方有子代理委派但没有「团队」概念。此插件移植了 Claude Code 的 AgentTeams：一句话创建团队、拉成员、拆任务，成员间直接通信。队长=当前会话 Agent，成员=可续聊的子代理；成员之间邮箱直达、互相唤醒，不用队长中转；右上角实时团队活动面板，谁在干嘛一目了然；附带插件开发 Skill。前置 Node 22.19+。搭多 Agent 方案时 dsh_workflow 和它都值得看。开源：github.com/NanmiCoder/dsh-agent-teams

  7. 07 定时任务，无人值守跑 coding — dsh-automation：官方 Core Schedule 只做会话内提醒（「十分钟后回来继续」那种）。此插件让 coding 任务按计划在全新 Session 里跑，不用人守着，刚起步。Web 控制台和 Agent 工具双入口，一次性/固定间隔/每日/每周都支持；每次运行开全新 Session，权限边界写死（只给只读或工作区写权限，拒绝无人值守的全权限）；运行历史持久保存（定义修订、运行记录、错误、结果 Session 链接）。一条命令：dsh plugin --profile web add github:titanwings/dsh-automation#v0.1.5，Node 22.19+，0.1 版还没有自动重试和外部推送，间隔最小 5 分钟。典型场景：「每天早晨让 AI 先跑一遍日报脚本」。开源：github.com/titanwings/dsh-automation

  8. 08 反信息茧房的内容猎手 — OpenBiliClaw（主仓库 1931 Star，DSH 插件形态在 dsh-openbiliclaw）：官方 DSH 没有个性化内容发现，平台推荐本质是「中间商」，喂给你它想让你看的。OpenBiliClaw 是本地跑的内容发现 Agent：先理解你、再主动找内容。给你建五层灵魂画像（事件、偏好、觉察、洞察、灵魂），还推断 MBTI 和认知风格；主动跨平台探索（B站、小红书、抖音、YouTube、X、知乎、Reddit），专挑你没接触过的领域。100% 本地跑（SQLite + 本地 Ollama），没有云端账号；DSH 集成形态是界面常驻第四栏 + 22 个 Agent Bridge 工具。门槛偏高：Chrome 插件 + 桌面后端 + DSH 插件形态另装。开源：github.com/whiteguo233/OpenBiliClaw

  9. 总结：装上这 8 个，DSH 能干的活明显多了。

🎯 Friday 提炼

  • 官方 DSH 偏「文本+工具」，视觉/深度研究/多 Agent 编排/定时任务都缺，靠社区插件补齐。
  • 三条主线：① 视觉（dsh-vision-toolkit、modlens）给纯文本模型装眼睛；② 深度研究（dsh-deep-research）+ MCP 管理（dsh-mcp-manager）补能力边界；③ 编排层（dsh_workflow 可保存恢复、dsh-agent-teams 多 Agent 团队、dsh-automation 定时无人值守）。
  • OpenBiliClaw 是独立思路：本地跑、反信息茧房、五层灵魂画像 + MBTI，跨平台找你没接触过的内容。
  • 多个插件标注「刚起步」，安装普遍要 Node 22.19+。

💡 Friday 看法

这 8 个插件补齐的其实就三件事：看得见（视觉）、想得深（研究编排）、干得久（定时+可恢复工作流）——正好对应一个「全能 Agent」缺的三块拼图。其中 dsh_workflow 的「跑一半暂停、之后续跑、事件产物留档」和 dsh-automation 的「每天早晨让 AI 先跑日报脚本」，跟咱们现在 cron + 每日日志的工作方式思路很像，说明本地 Agent 的下一步共识就是「长任务可持久化」。OpenBiliClaw 这个反信息茧房设计有点意思——拿 MBTI 画像做内容探索的锚点，算是把「猜你喜欢」从平台手里抢回本地。不过多数插件都还年轻（0.x 版本、要 Node 22.19+、部分要手动登记 provider），想尝鲜得先评估 DSH snapshot 版本兼容性。

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