DeepSeek Harness · 开源插件

三个 DSH 插件
把「实测过的坑」装进 Harness

记忆、ComfyUI、Blender —— 不是又一个 wrapper。每个包都带着真实环境里跑出来的参数、报错对照和踩坑清单。

全部 npm 可装 · 源码在 GitHub · 全部实机测通

ComfyUI 实机生成的 512×512 红苹果 ComfyUI · 11.7s
Blender headless 渲染的参数化地砖 Blender · 3.5s
3个插件 · npm 可装
11.7sComfyUI 512×512 中位
3.5sBlender 冒烟渲染
2026-10-19最近真机验证
三个插件

按手上的活儿选,不用全装

每个包都只写踩过的坑,附一段「怎么验证它真的能跑」的自检命令。

dsh-memory npm

v0.1.0 · 2026-10-19 实机验证

三层记忆中枢:全局 / 项目 / 人格,本地优先,零出站。

大多数「记忆」插件只是把对话塞进一个文件,越积越乱。这个把记忆拆成三层——跨项目偏好、项目内状态、人格设定各自独立,写入前先过一致性检查,不让你在第三次会话时忘掉第一次立的规矩。

  • 三层分离:全局偏好 / 项目上下文 / 人格锚点
  • 本地优先,数据不出机器
  • 写入前跑冲突检测,避免「旧规则没删又加新规则」
$dsh plugin --profile web add @jojonadam/dsh-memory # Web 版$dsh plugin --profile desktop add @jojonadam/dsh-memory # 桌面版
dsh-comfyui npm

v0.1.1 · 2026-10-20 实机验证

ComfyUI 生产包:环境体检 + 零依赖 API 客户端 + 实测参数 + 崩图排查。

网上教你 ComfyUI 的文章有几千篇,但没人告诉你「这张图崩了,是采样器的问题还是 CFG 的问题」。这个包带的是实测过的参数组合和崩图症状 → 原因的对照表,外加一个不依赖任何第三方库的 API 客户端。

  • 环境体检:一次跑完,告诉你缺什么
  • 零依赖 API 客户端(不需要装 requests / aiohttp)
  • 实测参数 + 崩图排查对照
$dsh plugin --profile web add @jojonadam/dsh-comfyui # Web 版$dsh plugin --profile desktop add @jojonadam/dsh-comfyui # 桌面版
dsh-blender npm

v0.1.1 · 2026-10-20 实机验证

Blender 生产包:headless bpy runner + 渲染导出 + 建模手册 + 5.x 踩坑。

Blender 5.x 改了不少东西,照着 3.x 的教程做会踩一串坑(比如 GLB 导出丢色、node_tree 重建方式变了)。这个包把 headless 跑 bpy 的执行层封好,让你在终端里批量渲染导出,附一份 5.x 的踩坑清单。

  • headless bpy runner(不弹 GUI,适合批处理)
  • 渲染 / 导出封装好的调用
  • 建模 cookbook + 5.x 版本差异清单
$dsh plugin --profile web add @jojonadam/dsh-blender # Web 版$dsh plugin --profile desktop add @jojonadam/dsh-blender # 桌面版
凭什么用这三个

说点实在的,不吹

这三颗不是拍脑袋想的选题。

它们对应的三个付费资产,在 WorkBuddy 开放平台上跑了几个月—— Blender 那颗累计 9 单,是那个平台的销冠;ComfyUI 和记忆中枢这几天刚出首单。

换句话说:需求已经被真金白银验证过了,现在免费搬到 DSH 上。
你可能担心的我们的做法
又是套壳吧?执行层是重写的。WorkBuddy 那边靠 MCP,这边是自写的 Python 客户端和 headless runner,实机测通。
文档全是废话?每个包只写踩过的坑。比如「覆盖 3 处 × 3 种状态」,不是为了凑字数。
装了跑不起来?README 里有一段「怎么验证它真的能跑」,自己就能验,不用来问。
要不要付费?全免费,开源。觉得有用就点个 star。
怎么装

先装 DSH 本体,再加插件

方式一(npm)推荐;只想拿能力可只用技能;想改代码可本地开发。

$npx @deepseek-ai/dsh web

方式一 · 从 npm 装(推荐)。三选一或全装,注意 --profile 区分 Web 版和桌面版:

$dsh plugin --profile web add @jojonadam/dsh-memory # Web 版$dsh plugin --profile desktop add @jojonadam/dsh-memory # 桌面版
$dsh plugin --profile web add @jojonadam/dsh-comfyui # Web 版$dsh plugin --profile desktop add @jojonadam/dsh-comfyui # 桌面版
$dsh plugin --profile web add @jojonadam/dsh-blender # Web 版$dsh plugin --profile desktop add @jojonadam/dsh-blender # 桌面版

方式二 · 只用技能,不装插件——只想拿能力、不想动插件系统时用:

$cp -r skills/memory-hub ~/.dsh/skills/

方式三 · 本地开发——clone 下来改代码,改了即时生效:

$dsh plugin --profile desktop add link:/absolute/path/to/dsh-memory
装完先做一件事:跑一遍 README 里的「验证步骤」。 三个包都各带一段自检命令,能跑通再往下用。

跑不通?去 GitHub 开 issue,带上你那边的环境信息(系统、Python 版本、报错原文),我们会看。
常见问题

装之前你可能想问

真的免费吗?

三个包都是 MIT 开源,npm 直接装,不收钱、不需要注册账号。

支持哪个 DSH 版本?

声明支持 >=0.2.0-rc.2,已在 0.2.0-rc.2 桌面版实机验证;0.2.1 系列按 engines.dsh 兼容。太旧的版本会在安装时被拦下。

需要什么环境?

dsh-memory:无额外依赖,脚本只用到 Python 标准库。dsh-comfyui:本机 ComfyUI(默认 127.0.0.1:8188)+ Python 3.8+。dsh-blender:Blender 5.2 LTS + Python 3.8+。

会把我的数据传到云端吗?

不会。三者都是本地优先:记忆写在本机,ComfyUI/Blender 只连本机或你指定的地址,没有任何遥测。

装错了怎么卸载?

把安装命令里的 add 换成 remove 即可,例如 dsh plugin --profile desktop remove @jojonadam/dsh-memory。记忆文件与产物不会被删除。