生态系统概览

页面上的所有内容均派生自填充注册表的同一次收集运行。无调查,无编辑筛选。

插件分布

一个插件可以归属于多个类别,因此总数会大于插件总数。

条目分类方式

状态由机器判定。它会读取所有者、版本字符串、许可协议和最后推送日期。

  • 官方 2
  • 已验证 851
  • 社区 1,948
  • 实验性 55

许可证

统计自仓库的许可证文件,或在未关联仓库时统计自 npm 清单文件。

  • MIT 2,339
  • Apache-2.0 253
  • 未声明 114
  • AGPL-3.0 27
  • BSD-3-Clause 25
  • SEE LICENSE IN LICENSE 24
  • GPL-3.0 15
  • PolyForm-Noncommercial-1.0.0 8

最近更新

最后十个收到推送的插件。

  • dsh-workbuddy-bridge

    将 WorkBuddy 桌面 App 包含的模型自动接入 DeepSeek Harness - bring WorkBuddy desktop app models into DeepSeek Harness with zero configuration.

    刚刚
  • dsh-memory

    灵枢(Lingshu·líng shū)DeepSeek Harness 插件:完整大脑 - 长期记忆/知识飞轮/自我认知/递归反思接入 DSH,对话自动沉淀进 mdcg 认知图(md 文档)

    刚刚
  • dsh-ops

    适用于 Windows x64、Linux x64 和 macOS arm64/x64 的 DSH 原生文件和 PTC 工具;仅限 Windows 的可选 Bash 载荷与宿主机 PowerShell 集成

    刚刚
  • dsh-codecraft

    DSH 原生文件标签页内精确、安全的代码编辑器。

    刚刚
  • dsh-noname-kit

    Noname (无名杀) extension workshop for DeepSeek Harness: AI writes skills/cards with official-reference search, validation-gated writes, task history, and a web workshop panel.

    刚刚
  • dsh-ptc-plus

    用于 DeepSeek Harness PTC 模式的会话绑定型 Agent 原生 REPL。

    刚刚
  • cco-tui

    DSH's officially top-recommended TUI plugin - high performance, low overhead, cute pixel whale, smooth mouse interaction. One-command install via npm. / DSH 官方首推的 TUI 插件,高性能低占用,可爱像素鲸鱼,流畅鼠标交互,npm 一键安装

    刚刚
  • dsh-tavern

    基于DSH的Agent酒馆。类酒馆文字游戏Agent。兼容SillyTavern生态,人物卡直接导入就能玩。更快、更稳、更鲜活。所有模型都能用。手机也能玩。

    刚刚
  • dsh-metaphysics

    烛微命盘(玄学 xuanxue)for DeepSeek Harness: twenty-two systems and eleven quick references (almanac, solar - lunar conversion, …), with climate adjustment (tiaohou), the 120 Qiongtong Baojian entries, 1,062-char name library with per-character pinyin, Kangxi stro

    刚刚
  • dsh-her

    A desktop companion for DeepSeek Harness (dsh): she lives on your real desktop (on top of your windows, in the wallpaper, or in dsh's own page), talks with you by voice, speaks first and remembers you. · DSH 桌面女友:住在桌面上、壁纸里或 dsh 网页里,语音聊天,会先开口,记得你;形象和编排都能自己

    刚刚

数据是如何收集的

  1. 1 在 GitHub 中搜索带有 dsh-plugin 或 deepseek-harness 主题的仓库。
  2. 2 在 npm 中搜索带有相同词汇作为关键词的包。
  3. 3 从已标记仓库发布的包会合并为一个条目,同时保留其 Star 数量和下载量。
  4. 4 分类是根据主题、关键词和包名推断出来的,其权重高于描述文本。
  5. 5 描述会被机器翻译成其他四种语言,并通过内容哈希进行缓存,因此未更改的文本绝不会被重复翻译。

收集器按计划定期运行并提交其输出,因此网站是静态的,数据延迟绝不会超过一天。