影片筆記：deepseek harness AI编程十大插件推荐

一句話總結

本影片介紹 Deepseek Harness 發布後蓬勃發展的插件生態系統，詳細演示並評析了 10 款熱門插件（涵蓋商店管理、側邊欄、餘額監控、額度控制、視覺模型、對話同步、上下文排查、At 引用優化、技能管理及主題皮膚），同時指出該生態目前存在重複率高、篩選困難及非官方維護不確定性等挑戰。

核心重點

• 生態現狀：Deepseek Harness 發布後極度熱門，GitHub Stars 超過 150K，社區插件數量接近上千款。
• 十大推薦插件：

1. DSH Market：插件商店管理，解決安裝報錯的替代方案為點擊「源碼」使用命令安裝。
2. 側邊欄插件：提供類似 Cursor 的側邊欄體驗，包含文件查看、終端執行、Git 管理及子代理任務查看。
3. 預算與餘額查詢：監控 Deepseek 剩餘金額、已用及累計 Token 數，支持切換供應商查看。
4. 額度控制插件：講者自製，設置每日或單次對話預算上限，達到 80% 警告，100% 自動停止對話。
5. 視覺模型插件：通過發送特定指令給 Deepseek Harness 對話窗口自動安裝，需用戶自行配置 API Key 以路由至視覺模型。
6. 導入對話記錄插件：實現與 Cursor Code 等工具的双向對話記錄同步。
7. 上下文查看插件：可視化展示總消耗 Token、部署輪次、觸發壓縮情況及每一步 Token 信息，用於排查問題。
8. 優化 At 符號引用插件：使用 F2 鍵調出界面，優化編碼時引用文件的選擇與操作體驗。
9. 技能管理插件：管理 DSH 目錄下的技能（可刪除）及公共技能（存放於「a sing」目錄，不可刪除）。
10. 皮膚主題插件：提供界面皮膚更換功能，社區有多種有趣選項。

• 生態評析：
• 優點：生態豐富、高度定制、模型選擇自由、便於企業工作流整合。
• 缺點：同類型插件重複率高導致篩選困難、非官方插件維護不確定、試用成本高導致界面入口堆積混亂。

詳細大綱

一、 背景與前置準備

• 生態現狀：Deepseek HANIS 發布後極度熱門，GitHub Stars > 150K，社區插件近上千款。
• 安裝前提：

1. 必須先安裝 Deepseek HANIS 本身。
2. 將 DSH 命令加入系統路徑，以便後續方便安裝插件。

二、 推薦插件清單（1-10）

1. DSH Market（插件商店管理）

• 功能：管理插件的安裝與卸載。
• 安裝方式：使用標準命令安裝。
• 使用技巧：
• 可在設置中查看插件市場，按分類選擇。
• 可篩選已安裝插件進行卸載。
• 排錯建議：若點擊「安裝」報錯，建議點擊「源碼」，進入源碼目錄使用其提供的命令進行安裝，通常能解決問題。

2. 側邊欄插件（Sidebar）

• 功能：提供類似 Cursor 或其他 AI 編程工具的側邊欄體驗。
• 主要能力：
• 查看文件及詳細信息。
• 點擊加號新建終端，執行命令。
• 在終端中安裝插件。
• 查看 Git 代碼管理變更信息。
• 查看當前進行的子代理（Sub-agent）任務。

3. 預算與餘額查詢插件

• 功能：監控 Deepseek 的費用與用量。
• 監控指標：
• Deepseek 剩餘金額。
• 已使用的 Token 數量。
• 累計消耗的 Token。
• 特點：支持切換不同供應商進行查看，幫助用戶詳細了解花費情況。

4. 額度控制插件（講者自製）

• 功能：設置每日或單次對話的預算額度。
• 運作邏輯：
• 設置額度上限（例如 100 元）。
• 當消耗達到 80% 時發出警告。
• 當消耗達到 100% 時，自動停止對話。
• 背景：針對 Deepseek 漲價後的費用控制需求，提供方便的提醒與限制機制。

5. 視覺模型插件（Vision）

• 功能：為 Deepseek 增加圖片識別能力。
• 安裝方式：不同於其他插件，需將特定指令發送給 Deepseek Harness 對話窗口，由其自動安裝。
• 配置要求：
• 安裝後，模型選擇列表中會多出視覺模型選項。
• 需用戶自行配置視覺模型的 API Key（如安裝了 Cortex 或其他配置）。
• 系統會路由至用戶配置的視覺模型 API。
• 若未配置視覺模型，系統會提示是否使用 Cortex 識別圖片。

6. 導入對話記錄插件

• 功能：實現不同 Agent 工具間的對話記錄同步。
• 支援來源：例如 Cursor Code。
• 操作流程：
• 選擇來源工具（如 Cursor Code）。
• 篩選並導入歷史對話記錄。
• 導入後可在 Deepseek Harness 中繼續對話。
• 特點：支持雙向同步。若 Deepseek Harness 額度用完，可同步至其他 Agent；反之亦然。

7. 上下文查看插件

• 功能：詳細展示對話的上下文情況，有助於排查常態化任務問題。
• 可視化內容：
• 總消耗 Token 數。
• 部署輪次（Rounds）。
• 觸發壓縮的情況。
• 產生的事件。
• 每一步/每一輪的 Token 信息。
• 上下文事件與消息構成。

8. 優化 At 符號引用插件

• 功能：優化編碼過程中引用文件的操作體驗。
• 操作方式：使用 F2 鍵調出界面。
• 優勢：相比原版，提供了更多文件選擇與操作選項，對編碼過程幫助顯著。

9. 技能管理插件

• 功能：管理 DSH 內的技能。
• 分類：
• DSH 目錄技能：存放在 DSH 目錄下，用戶可進行管理與刪除。
• 公共技能：存放在 a sing（疑點）目錄下，無法進行刪除操作。

10. 皮膚主題插件（娛樂性質）

• 功能：提供 Deepseek HANIS 的界面皮膚更換。
• 使用方式：
• 進入皮膚市場選擇感興趣的皮膚（如 Max 效果）。
• 安裝後即可切換使用。
• 社區提供了多種有趣的皮膚選項。

三、 插件生態評析

優點

• 百花齊放：生態豐富，社區活躍。
• 高度定制：用戶可 DIY 優化 DSH 界面。
• 模型選擇自由：可靈活選擇模型。
• 工作流整合：企業可將內部工作流搬入其中，非常便捷。

缺點與挑戰

1. 重複率高，篩選困難：同類型插件（如賬號類、側邊欄類）數量龐大（數十至上百個），用戶難以判斷優劣，需通過反覆安裝與卸載來測試。
2. 維護不確定性：非官方插件依賴開發者個人精力，維護者能否跟上更新存在風險。
3. 試用成本高：處於好奇階段，用戶可能安裝大量插件後又刪除，最終僅保留符合業務需求的少數插件，導致部分插件使用頻率極低。
4. 界面混亂：DSH 界面空間有限，不同插件堆積入口會導致界面雜亂。

結論

上述缺點是插件發展過程中的必然現象。預期未來會有部分插件脫穎而出，形成較為固定的生態結構。

工具 / 模型 / 名詞整理

• Deepseek HANIS：影片主要介紹的產品，講者口語中亦稱為 Deepseek Harness。
• DSH：Deepseek HANIS 的縮寫命令。
• GitHub：代碼託管平台，提及該項目 Stars 超過 150K。
• DSH Market：Deepseek Harness 的插件商店名稱。
• Cursor / Cursor Code：被提及的 AI 編程工具，其對話記錄可被導入 Deepseek Harness。
• Cortex：被提及的視覺模型配置選項或服務商。
• Deepseek Flash：正常情況下可見的模型。
• DipSeq HALIS：講者口誤，指代 Deepseek HANIS。
• Dipsic：講者口誤，指代 Deepseek HANIS。
• a sing：講者提及公共技能存放的目錄名稱，疑似聽寫錯誤或特定路徑。

操作流程整理

安裝與基礎設置

1. 安裝 Deepseek HANIS 本身。
2. 將 DSH 命令加入系統路徑。

DSH Market 插件安裝與排錯

1. 在設置中查看插件市場，按分類選擇插件。
2. 嘗試標準命令安裝。
3. 若安裝報錯：點擊「源碼」，進入源碼目錄，使用其提供的命令進行安裝。

視覺模型插件配置

1. 將特定指令發送給 Deepseek Harness 對話窗口。
2. 等待系統自動安裝。
3. 配置視覺模型的 API Key（如使用 Cortex）。
4. 在模型選擇列表中選擇視覺模型，系統將路由至配置的 API。

導入對話記錄

1. 選擇來源工具（如 Cursor Code）。
2. 篩選並導入歷史對話記錄。
3. 在 Deepseek Harness 中繼續對話（支持雙向同步）。

優化 At 符號引用

1. 在編碼過程中，按下 F2 鍵。
2. 調出界面進行文件選擇與操作。

皮膚主題更換

1. 進入皮膚市場。
2. 選擇感興趣的皮膚（如 Max 效果）。
3. 安裝並切換使用。

值得注意的限制或風險

• 非官方插件維護風險：非官方插件依賴開發者個人精力，維護者能否跟上更新存在風險。
• 篩選困難：同類型插件數量龐大，用戶難以判斷優劣，需通過反覆安裝與卸載來測試，試用成本高。
• 界面混亂：DSH 界面空間有限，不同插件堆積入口會導致界面雜亂。
• 數據準確性未驗證：影片中提到的 GitHub Stars 超過 150K 及插件近上千款等數據，需查證是否為影片拍攝時的準確數據。

逐字稿辨識疑點

• 「a sing」：在介紹技能管理插件時，講者提到公共技能放在「a sing」目錄下，此名稱聽起來不尋常，疑似為目錄名稱的聽寫錯誤或特定路徑名稱，需查證。
• 「DipSeq HALIS」：講者口誤將產品名稱說成此詞，應指 Deepseek HANIS。
• 「Dipsic」：講者口誤將產品名稱說成此詞，應指 Deepseek HANIS。
• 「DSH Market 安裝報錯處理」：講者建議若 Market 安裝報錯，需點擊「源碼」並使用其命令安裝，此為特定插件的安裝邏輯，非通用標準。
• 「150K Stars」：講者稱 GitHub Stars 超過 150K，此數據需查證是否為影片拍攝時的準確數據。
• 「近上千款插件」：講者稱社區插件近上千款，此數據需查證。

可延伸追問

• Deepseek Harness 的官方插件生態與第三方社區生態目前的整合程度如何？
• 針對「重複率高」的問題，是否有官方或社區推薦的篩選機制或評分系統？
• 視覺模型插件配置的 API Key 具體支援哪些供應商？除了 Cortex 還有其他選擇嗎？
• 額度控制插件的「自動停止對話」機制是否可配置為僅警告而不強制停止？