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Equip Engine — DeepSeek Harness 插件(DSH Plugin)
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dsh-equip-engine

Equip Engine

DSH 插件配装引擎:任务 → 双检索(规则+LLM) → 组合评分(协同/冲突/成本/信任) → 配装建议。区别于目录/搜索:按任务自动配整套插件,含冲突检测与安装命令导出。

插件会安装到这里;不确定时保持 web。

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:wuykjl/dsh-equip-engine#95110d4d27d6806377a9c97f7e3be8fe4fec73b6
README兼容性版本

兼容性与来源证明

Equip Engine 以 dsh-equip-engine 发布,当前版本为 0.2.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest,并保存精确安装来源,便于复现安装结果。

DSH 兼容范围
*
运行环境
any
发布来源
github
Registry 更新时间
2026/8/20

版本

0.2.0stable
2026/8/20

相关插件

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最新版
0.2.0
DSH
*
HMR
重启进程
Tree shaking
未声明可安全裁剪
解包体积
未提供
文件数
未提供
Surface
any
许可证
MIT
发布源
github
GitHub
★ 0
周下载
0
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Acp App@deepseek-ai/dsh-acp-appdsh ACP 配置文件包:基于 dsh-base 的仅限自动化的 JSON-RPC stdio 和进程生命周期管理Client Ui Task Board@linxin666/dsh-client-ui-task-board面向 DSH Web GUI 的主机权威任务面板,支持实际会话执行、主机 cron 调度以及可选的跨平台空闲睡眠保护;以挂载方式提供,无需修改 DSH 源代码。Web All@linxin666/dsh-web-allDSH Web UI 全家桶聚合插件:一键安装全部功能插件(task-board / git-graph / pet / remote-web-ui / web-ui-settings / skin-center / community-plugins / compat shim)。compat 桥接层已并入本包(src/client),无需独立 compat npm 包。Agent Teams@nanmicoder/dsh-agent-teamsAgentTeams for DeepSeek Harness:通过自然语言驱动多智能体团队协作(队长、成员、具有依赖关系的任务、消息传递),并在 Web GUI 中提供树状监视器

README

dsh-equip-engine

任务驱动的 DSH 插件配装引擎:给任务配整套插件,而不是给你一个列表。

装插件最痛苦的不是安装,是"这个任务到底该装哪些"。生态里 2000+ 插件、互相冲突、成本不一——配装引擎按任务自动推荐组合,并给出可直接复制的安装命令。

快速开始

# 1. 安装(bundle 插件)
dsh plugin --profile web add github:wuykjl/dsh-equip-engine

# 2. 重启 dsh web
dsh web

# 3. 在聊天框输入(slash 命令)
/equip 写代码时要处理大量 JSON 和 CSV 文件

# LLM 混合检索版(更准,需配置 API key)
/equip.mix 帮我做一份关于细胞基因编辑的深度研究报告,需要看实验图片

CLI 用法

# 规则版(本地快速)
node src/equip.js "任务描述"

# 导出安装命令
node src/equip-export.js "任务" --dsh
# → dsh plugin add Anionex/agent-vision-toolkit
# → dsh plugin add tt-a1i/archify
# → ...

# 装备栏可视化(HTML)
node src/equip-html.js "任务"

# 金标评测
node src/eval-suite.js

特性

  • 五槽位配装:感知 / 决策 / 行动 / 记忆 / 输出——按 agent 循环阶段划分(比按能力分类稳定)
  • 组合评分(核心):协同加成(套装效应)、冲突惩罚(互斥插件不共存)、成本、信任(stars + 实测状态 + 个人反馈)
  • 双检索:规则精编库精确匹配 + LLM 语义理解(两阶段预筛:2000+ → ≤48 候选 → LLM 精排,快且省 token)
  • 金标评测:19 任务规则 must 100%;弱关键词 TF-IDF 召回 97%(SEM 等已覆盖)
  • 数据保鲜:每周自动同步生态(cron),新增插件自动收录
  • 2000+ 插件 manifest(2052 条:19 手工精编 + 2033 LLM 生成):owner/repo 全限定 id,无撞名歧义

与其他生态工具的区别

目录/商店(dshplugin.store 等)本引擎
回答的问题"有什么插件""这个任务该装哪些"
决策方式人浏览/搜索/复制命令机器配装 + 人审核
组合级判断无有(冲突/协同/预算)
可解释性无有(每个选择给理由)

架构

任务 → 规则检索(精编库) ∪ LLM检索(预筛→精排) → 组合评分器 → 配装建议
         (精确匹配)          (语义理解)          (五维评分)

预筛:中文全段滑窗 bigram TF-IDF + 关键词混合;弱关键词任务自动抬高 TF-IDF 权重;大槽位自适应配额。

评测

  • 金标集:19 个任务(data/gold.json),含 9 个弱关键词/口语/英文用例
  • 规则 must 通过率:100%
  • 召回:关键词 ~72% / TF-IDF ~97%(数据驱动判定:不上 embedding)
  • 运行 node src/eval-suite.js 复现

已知限制

  • 生成库 caps 仍有噪声:2033 条 LLM 生成 manifest。capQuality 分布(eval 输出):low(<0.4)≈97,主峰在 0.6–0.8。匹配时对 generated 按质量分降权;无有效 desc 的条目不送 LLM 瞎猜。
  • cost 语义:生成库 cost 已与 stars 解耦,统一中性值 0.35(failed 仍 +0.2)。热度只由 trustScore(stars) 表达;MAX_COST=1.5 近似「约 4 个插件」数量预算。
  • 极端同义改写仍可能漏召回:任务与 caps/desc 几乎无共享词时,本地 TF-IDF 不够(需真正 embedding 或人工补 caps)。

生态链接

  • GitHub: https://github.com/wuykjl/dsh-equip-engine
  • dshbase 收录: https://github.com/ylwl1997/dshbase/issues/12
  • awesome-deepseek-harness: https://github.com/0xsline/awesome-deepseek-harness/pull/130

开发与维护

数据管线:scripts/enrich-signals.js、scripts/regen-caps-selective.js、scripts/validate-manifests.js 等。MIT License。