大家好，我是二哥呀。
真没想到，DeepSeek Harness 调用官方 API 的日活用户已经涨到了 154 万。
这也太猛了。
满打满算，DeepSeek Harness 也没上线几个月啊，一个月还是两个月？第三方插件就已经有 3.5 万个了，真的是你爱我爱大家都 AI 啊。
官方还顺带从这么多插件中选出来了 4 个表扬了一番，一起来看看有没有你相中的。
要是看完觉得不够用，完全可以发挥你聪明脑袋，自己动手创造一个。
01、自媒体工作台
现在不是人人都下海做自媒体嘛，反正某知名社区我就见过了很多很多大厂员工来做自媒体账号的。
并且做的风生水起。
那这个自媒体工作台 dsh-media-desk 绝对值得装一手，作者是科技博主"蜗牛的科技笔记"。
平时用 Agent 写稿或写视频脚本，往往要在一个会话里来回聊几十轮，初稿、修改意见和分镜全混在聊天记录里，回头再找很费劲。这个插件在左侧栏加了一个独立的工作台，从记录选题、生成稿件到安排发布，都可以在 DeepSeek Harness 里完成。
安装很简单。
打开桌面版，进入左侧栏的"插件"页面，点击右上角的"添加插件"，填入 dsh-media-desk，安装完成后点击"立即启用"。
启用后，左侧栏会多出一个"自媒体工作台"入口。第一次进入时里面是示例数据，点击右上角的"示例数据 · 清空"就能清掉。工作台顶部有五个模块：
- 灵感：一面灵感墙，可以按卡片或时间线排列，贴入一句话、一个链接或一张图片，就能存成一张选题卡片
- 内容：按灵感、成稿、待发布、已发布四种状态，集中管理所有稿件
- 排期：发布日历，把写好的稿子从右侧拖到某一天，就排好了发布时间
- 复盘：录入已发布内容的数据，把表现好的经验总结成写作规则，还能导出为 Skill
- 风格：内置科技数码、干货教程等 8 个类别共 15 种预设风格，也可以贴入自己的旧稿，提炼出个人风格卡
我把"用一句话讲清 Transformer 的注意力机制"存进灵感墙，点击卡片上的"一键成稿"，右侧的稿件区一次性生成了候选标题、口播正文和分镜脚本。
实测中也发现了一个需要注意的地方。
插件本身不带生图服务的密钥，想把封面和 6 个分镜生成图片，需要在设置里填入一个兼容 OpenAI 接口格式的生图 API Key。
02、归藏设计
平时让 Agent 写网页或做 PPT，每次生成的配色和字号都不一样，跟开盲盒似的。
dsh-guizang-design 把五个常用的内容生成 Skill 和一套统一的配色、排版规范打包进了同一个插件。在"插件"页面安装并启用后，左侧栏会多出"归藏设计"入口。
在会话输入框里输入 / 就能看到这五个 Skill，也可以在插件面板里点击对应的卡片启动：
- 网页 PPT：对应
/guizang-ppt-skill，生成单个 HTML 文件的演示稿，支持左右翻页、演讲者视图和讲稿备注 - 图文卡片：对应
/guizang-social-card-skill，生成小红书3:4组图、公众号21:9首图和1:1分享卡，并自动导出 PNG - 网页排版：对应
/guizang-page-skill，把文章排成杂志风或瑞士风的单页网页，支持导出 PDF 和长图 - 去 AI 味：对应
/humanizer-zh，删掉中文稿件里的空话、套话和生硬的排比句，保留核心事实和原来的语气 - 语气档案：对应
/guizang-voice，从历史会话和旧文章里总结你的用词、句子长短和标点习惯
前三个负责视觉的 Skill 共用同一套设计规范，内置墨水经典、靛蓝瓷等 6 套杂志风主题，以及克莱因蓝、柠檬黄等 4 套瑞士风主题。
实测时我打开"归藏设计"，选择"网页排版"，发了两句讲注意力机制的文字，让它生成一个单页网页。
03、上下文洞察
平时在会话输入框下方，只能看到一个 Token 总数和一个百分比圆环。
至于这一轮为什么涨到了十几万 Token，是历史对话太长、读取的文件太大，还是工具定义占了大头，界面上看不出来。
Bowen 开发的 dsh-context 就是来解决这个问题的，它会把 Token 花在了哪里一项项列出来。
在插件页面搜索 dsh-context，安装并启用即可。它提供了四个查看入口：
- 上下文洞察页面：在左侧导航栏，汇总所有会话的数据，展示最近 7 天计费的 Token 数和预估费用、最近 8 周的使用热力图，以及每个会话的卡片
- Context 标签页：在单个会话的顶部，展示这个会话的 Token 构成、每次请求的 Token 变化、读写过的文件和执行过的命令
- Fleet 标签页：也在单个会话的顶部，用实时更新的卡片展示主 Agent 和各个子 Agent 之间的分工，以及各自的 Token 消耗
/context命令：在输入框输入/context并回车，不用离开当前对话，就能在弹窗里查看上下文构成
我用 dsh-context 打开刚才生成《一句话理解注意力》网页的那个会话，切到 Context 标签页，马上就看出了 Token 主要花在哪里。
04、论文阅读
这个对于要做论文的同学，可就太有用了。
比如说你想阅读 Transformer 的原始论文《Attention Is All You Need》。
可以用 Phil-Fan 团队开发的 agentero-dsh，这是一个论文阅读和科研插件。
它把科研工具 Agentero 接进了 DeepSeek Harness 客户端，Agentero 的特点是所有数据都存在本地。插件由四个模块组成，分别负责和客户端通信、管理文献库、记笔记和阅读 PDF。装好后，窗口中间是和 Agent 对话的区域，右侧是文献库、PDF 阅读器和笔记面板。
agentero-dsh 比前三个插件多一步环境准备，按下面三步来：
- 安装插件：要求本机 Node.js 版本不低于
24.9.0，在桌面版的"插件"页面添加agentero-dsh并启用 - 安装 Agentero CLI：打开插件的配置项，点击 Agentero CLI 右侧的"安装"按钮，插件会自动下载适合当前系统的官方 CLI，并填好路径
- 绑定本地知识库：在设置里点击"新建知识库"或"选择目录"，指定一个本机文件夹来存放论文
导入的 PDF、高亮标注和笔记都保存在这个文件夹里。
05、自动化终端插件
看完这四个插件，我手里也很痒。
于是就顺手搞了一个自动化终端插件 paiwarp-dsh，可以用自然语言描述你的需求，让 DeepSeek Harness 驱动插件帮你做终端命令的输入、截图、录屏。
完全自动化。
平常像 Codex、Claude Code、DeepSeek Harness 都是没办法直接驱动终端的，没有 terminal use。
paiwarp-dsh 不限定项目，无论是 Java 写的 PaiCLI、Python 脚本，还是带彩色进度条的构建任务，都可以用自然语言让 DeepSeek Harness 打开本机的真实终端，一步步输入命令或按键，读取屏幕上的输出，检查程序的退出码和生成的文件，同时自动保存高清 PNG 截图和 MP4 录屏。
想自己试试 paiwarp-dsh，按下面四步操作即可：
- 克隆源码并安装 Python 依赖：执行下面的命令，装好 Playwright 和 Chromium；如果要录制 MP4，还需要用
brew install ffmpeg装上 FFmpeg
bash
git clone https://github.com/itwanger/paiwarp-dsh.git
cd paiwarp-dsh
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install playwright
.venv/bin/python -m playwright install chromium
.venv/bin/python lib/doctor.py- 启动桌面端：在
paiwarp-dsh目录下执行下面的命令启动
bash
open -a "DeepSeek Harness" \
--env "PAIWARP_PYTHON=$PWD/.venv/bin/python" \
--env "PATH=$PATH"- 安装插件：打开桌面端的"插件 → 添加插件"，填入
paiwarp-dsh目录的绝对路径，安装后点击"立即启用" - 开始测试：在标准模式下打开要测试的项目目录，在右侧栏点开 PaiWarp 面板，面板顶部有"终端"和"素材"两个页签
可以先用插件自带的示例练手。
新建一个目录，把 examples/python-cli/ 下的 todo.py 和测试说明 CASE.md 复制进去，把这个目录作为工作区打开，然后在对话框里发送下面这段提示词。
text
请按当前工作区 CASE.md，用 PaiWarp 在真实 Bash 终端逐步测试 todo.py。
根据现场输出决定下一步，验证 JSON 文件、错误输入和程序重启后的状态，
保存关键截图与完整录像，最后关闭本次终端，报告真实结果和素材位置。发出后，DeepSeek Harness 会自动打开一个真实的 Bash 终端并开始录屏，然后根据屏幕上的实际输出，依次输入 add 买咖啡、add review pull request、done 1、list，最后输入 done 99，测试编号不存在时程序能否正确报错。
Agent 操作终端时，右侧栏的"终端"页签会实时显示彩色画面。中途想自己敲几条命令，可以随时点击面板上的"接管键盘"，插件会立刻暂停 Agent，不再接受它的输入，改由你来操作；敲完再点"交回 Agent"，Agent 会从当前状态接着往下测。
所有截图、录像和检查报告都保存在工作区的 .paiwarp/runs/<运行编号>/ 目录下。
ending
Agent 时代的操作系统。
搞完这五个插件，我对 DeepSeek Harness 官方这句话有了更具象化的理解。
换句话说，你可以把 DeepSeek Harness 定制成任何你想要它成为的样子，任何你之前繁琐的工作流都可以借助它来完成。
就像之前，我测试 PaiCLI 是用终端自己敲命令完成的，现在让 DeepSeek Harness 帮我直接完成自动化测试，并收集好证据。
命令不用敲了，截图不用截了，AI 直接搞定。
我们下期见。