awesome-deepseek-harness-plugin

DeepSeek Harness / DSH 插件生态的公开资料聚合 repo：把 GitHub 仓库、Hacker News、X、小红书、YouTube、哔哩哔哩、Reddit、知乎、微信公众号、LINUX DO、V2EX、微博和开放网页统一到一个可回溯索引。

从 dsh store 开始浏览；它提供类似 skills.sh 的目录、搜索和分类页面，每条记录都有独立详情页。原始 Markdown 视图仍在 docs/index.md、docs/timeline.md 和 docs/categories.md，富媒体报告在 docs/report.html。发布和 SEO 约定见 docs/seo.md。

Start here — the DSH signal desk

这里不是又一份静态 Awesome List，而是一张持续更新的 DeepSeek Harness 生态地图：先看最值得点开的仓库、帖子和视频，再沿着 raw、SQLite、时间轴回到证据。当前批次 v20260820T045555Z（2026-08-20）：15,197 条去重记录、14 个平台、1,291 个媒体引用。

打开 dsh store · 看价值矩阵 · 看趋势 · 下载查询 SQLite

先看这三个入口

新：一篇文章与一项社区补充

如何用 GLM 5.3，开发 DeepSeek Harness 插件 · 金色传说大聪明 · 2026年8月15日 16:35 北京。文章报告作者用 GLM 5.3 为 DSH 补上 skill 索引、文件附件和约束/skill 检查能力；互动计数未公开，保持 NULL。相关历史报道：DeepSeek Harness插件一夜燃爆GitHub：长期记忆、电子宠物、4399小游戏全来了。 另从 GitHub 的公开贡献记录补入 CocoSgt/dsh-nsfw：一个由仓库驱动的 DeepSeek 鲸鱼娘全年龄漫画收藏与分享站；当前 GitHub 快照为 10 stars、3 forks，详情以仓库 README 和 raw 记录为准。

安装提示（文章原文，三个插件）：

dsh plugin --profile web add dsh-skills dsh-attachments dsh-inspector

大家正在关注什么

官方 Fork network：把分叉当作生态信号

沿 deepseek-ai/deepseek-harness 的公开分页，本批次登记 12,302 个 Fork（v20260816T110748Z）；按 0+ stars 进入排序的 12,302 个，深度盘点成功 691 个。它是公开信号和变体线索，不是质量、安全或诚信背书。

打开 Fork 检索页 · 看 Fork 数据报告 · 下载完整压缩 SQLite 快照 · 看完整 JSONL 索引

价值档当前分布：A 2 · B 277 · C 2,246 · D 12,672。分数只用于安排复核优先级；不同平台的 stars、likes、views、points 不相加，缺失互动数不补零。

当前快照

公开查询 SQLite 当前包含 15,197 条去重记录、14 个来源平台、133,279 条指标历史、1,291 个媒体资产引用、306 条详情记录和 1,186 个去重 raw provenance。当前批次 v20260820T045555Z 于 2026-08-20T04:56:00Z 完成；价值矩阵为当前批次的 15,197 条记录提供六维评分。完整原始 JSON 位于压缩权威 SQLite；公开查询库保留 raw SHA-256、路径、字节数、采集时间和批次，并去除可由 data/raw/ 或完整库恢复的重复 JSON blob。

数据模型

collection_runs ──< raw_snapshots
       ├──────< observations ──< item_observations >── items ──< metrics
       └───────────────────────────────────────────────────────├──< media_assets
       └──< item_tags >── tags

• items：以 canonical URL 去重的公开对象。
• collection_runs：每一批采集的 dataset_version、开始/结束时间、计划时间、触发方式、状态和统计结果。
• raw_snapshots：完整压缩库保存每个不同 SHA-256 的原始 JSON 文本；公开查询库保留同一组 SHA、路径、字节数、日期和批次 provenance，并把重复 JSON blob 置为 {}。
• observations：平台、查询、来源 URL、采集时间、方法、状态、raw 文件、SHA-256 和 collection run。
• metrics：按 item_id + observed_at + metric_source 去重的指标历史，不把不同平台计数相加。
• media_assets：外部图片、视频、缩略图和文档 URL；默认只保存链接，不镜像受版权保护的媒体。
• item_details：按 item 幂等保存的详情文本和 blocked/thin/failed provenance。
• value_assessments：按 collection run 和 scoring version 保存的六维价值矩阵；v_current_value_matrix 是当前批次视图。
• fork_networks / fork_repositories / fork_snapshots：官方仓库的公开 Fork 网络、日期指标、分页 raw、深度盘点和“一句话修改/目标线索”；完整 Fork-inclusive SQLite 由 稳定 Release 资产 提供。
• github_user_profiles：按 owner 去重的 GitHub 公开账号信号（followers、public repos、account age、gists、following），不保存 email 等隐私字段；profile 原始 API 响应进入 raw manifest 和 raw_json。
• fork_commits / fork_file_changes / fork_rankings：已观察提交、文件变更分类，以及“仓库影响力 + 用户公开信号 reputation”的版本化排序；轻量清单见 index/forks.jsonl，报告见 docs/forks.md。
• index_records：与 index/records.jsonl 同构的登记层，保存 id/url/repo/context/picture/comment/favor/views/refs/rank/stars 以及版本和日期字段。

权威数据库是 最新完整压缩 SQLite；公开查询 SQLite 保留全部规范化记录、指标、版本、日期和 raw provenance。schema 在 src/schema.sql。

Workspace 登记规则

原始证据位于 data/raw/，不可改写；登记索引位于 index/records.jsonl，字段规范位于 index/schema.json。索引的一条记录对应 SQLite 的 index_records 一行，使用 id 追溯到 items、observations、raw_snapshots 和原始文件。索引由 python3 scripts/build_index.py 生成，不手工编辑。

Agent 市场注册表

公开 Market 数据可从 线上 JSON、JSON Schema 或仓库内的 index 镜像 读取；三份运行时镜像和三份 Schema 由 SQLite 统一生成并保持字节一致。新增插件 Atom 与 实质更新 Atom 只在 Listing 首次出现或来源、版本、描述、分类等事实变化时产生条目，不把每两小时重复观测或互动数字波动误报成发布。每个插件详情页同时提供独立 Feed 和双语 launch packet。人类提交说明见 docs/register.md，Agent 提交流程见 docs/register-agent.md。

把市场搜索工具安装到 DSH：

dsh plugin --profile web add github:Shiyao-Huang/awesome-deepseek-harness-plugin#path:/plugin

verified=true 只表示某个具名 Registry Source 声明了带版本的有限验证，不是 deeplugin.store 对安全性、兼容性、质量或官方身份的背书。deeplugin_install_plan 只生成可审查命令，始终要求用户明确确认，不会自动安装。

图文与视频

首轮公开页面截图放在 media/screenshots/，可用于人工复核；外部图片/视频/缩略图 URL 和媒体权利说明在 SQLite 的 media_assets 中。示例：

截图、平台原图和作者内容仍受原平台及作者权利约束；本 repo 只做公开资料研究索引。

更新

从已审核 raw 重建数据库并刷新 index：

python3 scripts/collect.py init
python3 scripts/collect.py seed
make build
make archive-full
make public-db
python3 scripts/validate.py

抓取公开 GitHub/HN API，并可同时导入新的 ego-browser 快照：

python3 scripts/collect.py update --raw data/raw/new-egolite.json
python3 scripts/build_views.py

刷新公开可访问的社区聚合项目、插件目录和发现工具：

python3 scripts/monitor_sources.py --raw-output data/raw/upstreams/$(date -u +%Y%m%dT%H%M%SZ).json
python3 scripts/build_index.py
python3 scripts/build_views.py

监测 deepseek-ai/deepseek-harness 的公开 fork network；默认保存完整分页 raw，并对影响力最高或最久未深扫的 fork 记录 compare、近期提交、README、owner profile 和变更分类。默认只让 0+ stars 进入排序；可以自行过滤，例如只看至少 10 stars 的 Fork：

python3 scripts/collect_forks.py
python3 scripts/collect_forks.py --min-stars 10
python3 scripts/build_fork_index.py
make archive-full
make public-db

Fork collector 的完整数据库会超过普通 Git 文件限制，因此固定 Release URL 提供完整压缩库和可直接查询的轻量库；每次刷新覆盖资产，不把 40–65 MiB 二进制重复写入 Git 历史。解压完整快照：zstd -d aggregator-full.sqlite3.zst -o aggregator-full.sqlite3。Star 过滤只影响排序和展示，低 Star Fork 仍保留在 raw、fork_repositories 和 fork_snapshots；change_summary 是基于 compare/README/description 的证据摘要，不是作者意图或质量背书。

计算价值矩阵并刷新全部派生视图：

python3 scripts/build_value_matrix.py
python3 scripts/build_index.py
python3 scripts/build_views.py
python3 scripts/build_readme.py
python3 scripts/validate.py

公开仓库的 refresh-index workflow 每两小时运行一次（UTC 的每个偶数小时第 17 分钟），监测上游 Awesome 仓库并更新 GitHub/Hacker News 公共 API，保留 data/raw/upstreams/ 和带时间戳的 data/raw/api/ 完整快照，提交 index/ 与派生页面，并覆盖发布两个数据库 Release 资产。Fork network 使用独立的每日工作流。每次运行都会生成一个数据库内的 dataset_version；如果 raw SHA 已存在，则跳过 raw 和条目重复导入，但不同日期的互动指标仍作为历史观测保存。

X、小红书、Reddit、微信公众号等需要登录态或浏览器可见 DOM 的来源，不会在 CI 中绕过登录、验证码或访问限制；继续通过 ego-browser 保存完整可见证据 JSON、截图路径和媒体 URL 后，用 --raw 导入。定时任务会自动收集它有权限公开访问的 API 数据，浏览器来源仍以合法可见的 raw 输入为准。

ego-browser 采集约定：只保存公开可见 DOM、标题、作者、页面显示的互动数字、公开链接和缩略图；不绕过登录、验证码、扫码或访问限制。遇到拦截页，raw 保留原始证据，observation 使用 blocked 状态，不伪造标题或互动数。

data/raw/auto/ 只用于本地 API 快照，默认不进入 git；公开定时任务写入 data/raw/api/。需要发表的本地快照请复制到日期命名的已审核 raw 文件。

SQLite 查询示例

sqlite3 data/aggregator.sqlite3 \
  "SELECT platform, title, stars, likes, views FROM v_latest_metrics ORDER BY COALESCE(stars, likes, views, 0) DESC LIMIT 20;"

sqlite3 data/aggregator.sqlite3 \
  "SELECT event_at, platform, title FROM v_timeline ORDER BY event_at DESC LIMIT 50;"

sqlite3 data/aggregator.sqlite3 \
  "SELECT category, COUNT(*) FROM items GROUP BY category ORDER BY COUNT(*) DESC;"

sqlite3 data/aggregator.sqlite3 \
  "SELECT dataset_version, started_at, status, raw_files_seen, raw_files_skipped FROM v_collection_history LIMIT 20;"

sqlite3 data/aggregator.sqlite3 \
  "SELECT raw_path, raw_sha256, byte_size, collected_at, collection_run_id FROM raw_snapshots ORDER BY collected_at DESC LIMIT 20;"

内容深度、质量评分与趋势

• 内容入库：scripts/enrich_content.py 把 URL 背后的正文抓进 item_details（GitHub README ×150、HN 全评论树、新闻正文、知乎全文回答、Reddit 帖+评论、X 全文、B站简介、小红书笔记详情），当前 300+ 条、约 250 万字符，status 区分 ok/thin/blocked 并保留溯源。
• 质量评分：scripts/score.py（入口指向 build_value_matrix）按 utility / evidence / traction / ecosystem / freshness / reviewability 六维打分，输出 value_score、confidence_score、value_band 与 risk_flags，查询入口 v_current_value_matrix，导出 index/value-matrix.jsonl。
• 趋势：make trends 生成 docs/trends.md 与 4 张 SVG：生态增长（dsh-plugin 仓库/日 + 累计线）、全平台活跃度、价值档分布、互动/天增速榜；metrics 按 observed_at 去重形成时间序列，重复运行 make update 即可累积真实增量。

License

代码和 schema 使用 MIT。采集到的元数据、截图、缩略图、视频和文章仍受各平台条款及原作者权利约束；如需删除或更正，请提交来源 URL 和理由。