前言

这段时间一直在用 DeepSeek-Harness（简称 DSH）写代码、查资料、管理任务，但从来没有系统地把「本地装了哪些东西、怎么配置、怎么用」记录下来。这篇文章，把 DSH 从安装到日常使用的完整流程整理一遍。

本文基于本地安装的 @deepseek-ai/dsh@0.2.1-rc.2（npm 全局安装），配置路径为 C:\Users\32229\AppData\Roaming\npm\node_modules\@deepseek-ai\dsh。
文章里会尽量把「为什么这么做」也写出来，方便之后忘记时回来一看就懂。

安装与配置

安装

DSH 通过 npm 全局安装：

1	npm install -g @deepseek-ai/dsh

装完验证：

1 2	dsh --version # 0.2.1-rc.2

能输出版本号就说明装好了。DSH 的仓库地址是 github.com/deepseek-ai/deepseek-harness（实际目录 apps/cli）。

配置

DSH 的配置文件位于 %USERPROFILE%\.dsh（即 C:\Users\32229\.dsh），是一个 JSON 文件。主要配置项：

配置项	说明
`model`	使用的模型，如 `deepseek-chat`
`apiKey`	DeepSeek API Key（也可用环境变量 `DEEPSEEK_API_KEY`）
`workspace`	默认工作目录
`plugins`	启用的插件列表

建议把 apiKey 放在环境变量里，不要直接写在配置文件中，避免泄露。

基本概念

DSH 是一个 AI 编码代理框架，核心概念：

概念	说明
Agent	一个独立的 AI 代理实例，有自己的上下文和工具集
Subagent	主 Agent 派生的子代理，用于并行或隔离的任务
Tool	代理可调用的工具（文件读写、shell、搜索等）
Plugin	可插拔的功能模块，扩展 Agent 能力
Skill	任务专用的指令集，加载后 Agent 按特定流程工作
Session	一次完整的对话/工作会话
Goal	持久化目标，跨会话保持工作状态

简单记：Agent 是「人」，Tool 是「手」，Plugin 是「技能包」，Session 是「一次工作」。

本地插件配置

DSH 官方自带了一批基础功能模块（文件读写、Shell、子代理等），日常够用，但真正让我效率起飞的是从插件市场（dshmarket）里装的那些第三方插件。下面列出本地实际安装的 18 个市场插件，按用途分组：

上下文管理

这类插件解决「对话太长、上下文爆炸」的问题。

插件	版本	功能
`billion-context`	0.1.201	长上下文压缩：自动把早期对话折叠成摘要，按需恢复，对话再长也不怕
`dsh-context`	^0.73.0	上下文增强与注入
`dsh-session-shield`	github	会话保护，防止关键上下文被误压缩丢失
`dsh-tool-normalizer`	^0.5.2	工具调用结果规范化，让不同工具的输出格式统一

billion-context 是我最常用的插件之一。写博客时对话动辄几百条消息，没有它早就撑不住了。

网页与搜索

DSH 自带的 tool-web 只能做基础搜索，这几个插件把网页能力拉满了。

插件	版本	功能
`dsh-free-search`	^0.9.1	免费搜索引擎聚合：接入 Exa、Tavily、SerpBase 等几十个引擎，自动降级，不花钱
`dsh-read-url`	^1.9.2	网页正文提取，自动检测编码，支持 SPA 渲染、登录墙识别
`@wxg-prc-cpg/browser-skill-dsh-plugin`	^0.3.3	浏览器技能：操控你已登录的 Chromium 读页面、填表单、抓数据
`dsh-markitdown`	^0.2.0	文档转 Markdown：PDF、Word、Excel、PPT、网页 URL 一键转纯文本
`dsh-office-tools`	^1.0.6	Office 文档工具：创建/读取/更新 Word、Excel、PowerPoint
`@michengai/dsh-archive-manager`	^1.1.6	归档管理

dsh-free-search + dsh-read-url 这对组合基本替代了我手动开浏览器查资料的习惯。browser-skill 则用来处理需要登录态的页面。

Web 界面增强

DSH 的 Web GUI 默认是黑白极简风，这几个插件让它好看得多、也实用得多。

插件	版本	功能
`dsh-better-sidebar`	^0.28.0	改进侧边栏：会话列表、标签、拖拽排序
`dsh-web-mobile`	^3.1.0	移动端适配，手机上也能用 DSH 写代码
`dsh-status-rotator`	^0.37.0	状态栏轮播：Token 用量、模型、沙箱模式一屏看全
`dsh-whale-widget`	^0.4.2	鲸鱼小组件
`dsh-skill-mcp-panel`	^2.1.5	技能与 MCP 面板：可视化管理已加载的 Skill 和 MCP 工具
`dsh-ops`	^0.3.2	运维面板：查看会话、插件、网关状态

dsh-better-sidebar 和 dsh-status-rotator 是颜值与实用兼备的两个，装上之后 Web 界面观感完全不同。

网络与连接

DSH 的 LAN Gateway 让局域网内的其他设备也能访问同一个 DSH 实例，远程协作或手机远程写代码都靠它。

插件	版本	功能
`@riceawa/dsh-lan-gateway`	^0.7.1	局域网网关：让 DSH Web GUI 暴露在 LAN，支持密码登录、TLS、上游会话中继

市场入口

上面列的所有插件都从这里安装。

插件	版本	功能
`dshmarket`	^1.66.14	插件市场本体：在 Web GUI 里浏览、搜索、安装、卸载插件

装新插件直接在 Web GUI 的插件面板里搜就行，不用手动改 package.json。

日常使用

启动与配置

启动 Web GUI

dsh web

默认监听 http://127.0.0.1:3080。

配置文件

配置文件位于 %USERPROFILE%\.dsh\config.json，核心字段：

{
  "model": "deepseek-chat",
  "apiKey": "sk-xxx",
  "workspace": "E:\\Projects",
  "plugins": {
    "enabled": true,
    "profile": "web"
  }
}

model：使用的 LLM 模型名
apiKey：DeepSeek API 密钥
workspace：默认工作目录
plugins.profile：插件配置文件名，对应 ~/.dsh/profiles/<name>/package.json

常用操作

操作	说明
新建会话	Web GUI 侧边栏点「+」，或 `dsh web --new`
切换工作目录	会话内输入 `cd /path/to/dir`，或用 `working_directory` 工具
压缩上下文	输入 `/compact`，或自动触发（billion-context 插件）
查看 Token 用量	`dsh-status-rotator` 状态栏，或输入 `/tokens`
暂停/恢复 Goal	输入 `/goal pause` / `/goal resume`

子代理（Subagent）

DSH 支持把任务委派给子代理执行，不占用主对话上下文：

subagent：全新上下文，适合独立任务（调研、分析、实现）
subagent_fork：继承当前对话上下文，适合基于已有工作的后续任务
workflow：脚本化编排多个子代理，适合大规模并行任务

工作流（Workflow）

用 JavaScript 脚本编排子代理，适合「对 N 个文件各做一遍 X」这类扇出任务：

const results = await parallel(
  files.map(f => () =>
    agent(`审查 ${f} 的代码质量，返回问题列表`, { label: f })
  )
);
return results.filter(Boolean);

实用技巧

上下文管理

长对话是 DSH 的日常，几个实用技巧：

billion-context：自动压缩早期对话，/compact 手动触发
dsh-session-shield：保护关键消息不被压缩丢失
/tokens：随时查看当前 Token 用量，心里有数
decompress：压缩过的内容可以恢复，不会永久丢失

插件管理

在 Web GUI 的插件面板里可以：

浏览插件市场（dshmarket）
安装/卸载插件
查看已启用插件列表
切换 profile（不同 profile 对应不同插件集合）

常见问题

Q1：插件装完不生效？

重启 DSH Web GUI（dsh web），插件在启动时加载。

Q2：Token 用量太高怎么办？

开启 billion-context 自动压缩，长对话定期 /compact。也可以用 dsh-tool-normalizer 减少工具输出的冗余。

结语

让 AI 直接生成三篇文章，还是用的本地部署的大模型。模仿我的写作方式，还能精准的把我想记录的东西写出来。而且不止生成文章，大部分全栈项目这个本地大模型都能接手并完成新功能的开发。那还说啥了，直接瘫坐呗。

注：本篇文章大部分由 AI 读取本地配置生成。