DeepSeek Harness 插件

backtomyfuture/dsh-teamai-panel

Star 数 ★ 0 下载量(近 30 天) 303 分类 技能包 收录于 2026-11-02 npm dsh-teamai-panel

DeepSeek Harness 侧边栏面板,用于团队技能、MCP 和提示词管理与同步。

安装

# npm 包(预构建)

dsh plugin --profile web add dsh-teamai-panel

# Release 预构建包

dsh plugin --profile web add "https://github.com/backtomyfuture/dsh-teamai-panel/releases/download/v0.3.2/dsh-teamai-panel-0.3.2.tgz"

# GitHub 源码(首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试)

dsh plugin --profile web add github:backtomyfuture/dsh-teamai-panel

装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码,权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络,工具审批管不到它。GitHub 来源的插件还会在安装时执行构建脚本——pnpm 默认拦截,所以安装可能停在 ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED 或 ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS;dsh 会打印出需要添加的确切键名,把它加进该 profile 的 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 下,重跑一次即可装上。放行构建本身就是一次信任判断:请只安装可信来源,并尽量锁定 commit(github:owner/repo#sha)。

README

DeepSeek Harness 的侧边栏页面。安装之后,TeamAI 的安装、初始化、技能同步、MCP 和提示词都在这个页面里完成。页面调用本机的 teamai,改仓库时只提交那一个文件,不重做 TeamAI,也不嵌入它的仪表盘。

技能仍然分成三份清单:

  1. 团队仓库里的技能,以及 pull 会不会按目录名下发。
  2. 当前工作区合并后真正生效的那一份,并标出目录和优先级。项目副本不会被标成团队副本。
  3. TeamAI 使用记录里 tool 为 dsh 的次数和最近时间。

页面打开先是「开始」。

  • 开始:安装 teamai、初始化团队仓库、同步到本机,以及这份 DSH 能收到什么。还没安装 teamai 时显示「安装 TeamAI」。装好但还没有仓库时,填写 owner/repo 或 https://github.com/owner/repo 再初始化。已经初始化的机器会说明这两种情况。
  • 技能:三份清单、安装到本机,以及按技能推送。安装执行 teamai pull,会安装当前配置应该收到的全部技能,并同步规则、文档、环境变量和钩子。没有按单个技能拉取的命令。推送只提交点中的那一份。排除只改这台机器的名单。
  • MCP:查看团队 MCP,以及新增、替换、删除根 mcp/mcp.yaml 里的服务器。保存和删除只提交这一个文件。命令、参数、请求头、环境变量值和地址写进仓库之后不再显示。注入执行 teamai mcp inject,写的是 TeamAI 支持的其他代理。DeepSeek Harness 不加载这些服务器。从其他代理移除执行 teamai mcp remove,只清本机工具配置,不改团队仓库。
  • 提示词:读取、保存和删除 prompts/ 下的 Markdown。保存和删除只提交那个文件。

同一仓库里的规则、文档、环境变量键名、子代理、钩子、模型、工作流和其他资源仍然只读。0 表示这份仓库还没放。环境变量只显示键名。模型这一栏是仓库里的网关配置,不是模型市场,这个页面也不切换模型。

如果仓库还没有 teamai.yaml,初始化会向默认分支推送一份空骨架。页面不收集令牌,认证用这台机器上已经登录的 Git。已经有配置时,初始化不加 --force,所以不会静默覆盖。响应里没有绝对路径、变量值、密钥值、MCP 命令、参数、请求头、环境变量或地址。提示词正文只在打开那一条时返回。

安装

本机需要 dsh,并且已经运行过 teamai init。Desktop 应用用的是 desktop profile。先完全退出 DeepSeek Harness,再安装:

dsh plugin --profile desktop add dsh-teamai-panel

浏览器里的 dsh web 则装到 web profile,把上面的 desktop 换成 web。# 后面是包含这份界面的提交。去掉它会跟踪 main。安装包是手写的 JavaScript,没有 prepare 构建,因此不需要给这个包打开 allowBuilds。重新打开后,侧边栏会出现「TeamAI资源中心」。

团队仓库、usage.jsonl 和 ~/.dsh/skills 都留在每台机器上,不会跟着插件走。

使用记录可能一直是 0

DSH 默认 DSH_PERMISSION_MODE=workspace-write,钩子只能写 dsh 的启动目录。启动目录不是用户主目录时,TeamAI 写不下使用记录。从主目录启动 dsh,或设置 DSH_PERMISSION_MODE=danger-full-access,记录才会出现。页面上的 0 在这种情况下不表示「没有使用」。

这份清单没有重做 pull

对照的是磁盘上的技能目录:

优先级 目录
100 <项目>/.dsh/skills
200 <项目>/.agents/skills
400 $DSH_HOME/skills,默认 ~/.dsh/skills
500 ~/.agents/skills

优先级 300 的自定义目录不读,因为这份插件不解析 DSH 的 Config。命名空间会装平。标签和 deliveredInstead 不在这里重算。

MCP 放在这个插件里

团队 MCP 是 mcp/mcp.yaml 和 mcp/<命名空间>/mcp.yaml,跟技能、规则、钩子走同一个仓库和同一次发现。再做一个插件会把工作区发现、本机接口和安装步骤复制一份。DeepSeek Harness 自己没有 MCP 安装路径。这个页面可以改根 mcp/mcp.yaml,teamai mcp inject 写的仍然是别的代理。列表里只说明服务器在不在、用哪种传输、有没有写命令或地址、工具名和所需键名。命令文本、参数、请求头、环境变量值和地址留在仓库里,保存之后页面不再显示。

开发

npm install
npm test

侧边栏和客户端契约对照的是 DeepSeek Harness 提交 ce7073d51254c26cd63b22a60835b8f948deb447(2026-10-29)。可行性记录在 docs/dsh-teamai-plugin-feasibility.md。

许可

MIT

内容来自项目 README(GitHub)↗

链接

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