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从规划到发布的 DeepSeek Harness 插件全流程指南，覆盖需求与形态决策、脚手架生成、业务实现、本地验证、发布准备和最终发布。Use when the user wants to plan, create, bootstrap, develop, verify, or publish a DSH plugin/extension, or asks how to build a DeepSeek Harness plugin end-to-end.
当用户需要创作或维护算法竞赛题目、运行 ProbHub 验证、配置标准题/Checker/Interactor、生成数据、组卷或交付 DOMjudge 包时调用。使用 Workspace Schema v1 和同一套 Python Core、CLI、WebUI 业务逻辑。
测试、验证、优化 dsh skill 时用。当用户想验证一个 skill 有没有用、触发准不准、或改进现有 skill 的效果时，加载本 skill。要「写」新 skill 的格式和字段，用 dsh-creator。
DeepSeek Harness 管理员验证网关插件 — 自起独立 HTTP 网关，密码登录 + 反向代理 + WebSocket/SSE 透传，防止未授权访问
把书/长视频/播客/访谈蒸馏成可调用的 AI skills：RIA-TV++ 七阶段流水线（Adler 分析→并行提取→三重验证→RIA++ 构造→Zettelkasten 链接→压力测试→交付）。受 kangarooking/cangjie-skill（8.4k★ AGPL-3.0）启发。
Karpathy 编码方法论：先想后写、简单优先、外科手术式改动、目标驱动验证。受 andrej-karpathy-skills（203k★）启发的 DSH 原创改编。
科学技能包：100+ 科学数据库查询（PubChem/UniProt/ClinicalTrials/FRED…）、文献综述与证据有界假设生成、实验方案设计、同行评审回复、基金写作、方法验证（ICH/USP/CLSI）、论文级图表。受 K-Dense-AI/scientific-agent-skills（33.9k★ MIT）启发。
Plugin updater and uninstaller for DeepSeek Harness profiles. Backs up the profile, updates or removes plugins, re-derives dsh.profile.bundles, verifies composition and a real boot, and rolls back on failure. 深度求索 Harness 插件更新/卸载器:先备份,再更新或卸载,对账 bundles,组合校验加真实启动验证,失败自动回滚。
为中国市场、政策、行业、竞品与技术调研生成"可核查证据包"。覆盖政策调研、行业研究、竞品调研、市场进入、尽职调查、技术选型、资料核查、中文研究报告等场景。优先官方与一手来源，区分事实/推论/未知，每条重要结论可回链验证，冲突信息并列呈现。
dsh 插件 · 用户管理：自带 HTTPS 网关挡在 dsh web 前面做登录门禁——未登录访问一律 401 跳登录/注册页，首个注册者自动成为管理员，注册默认审批制；支持 TOTP 两步验证（验证器 App 扫码/手输密钥绑定）；管理员可管理所有用户（新增/删除/禁用/重置密码/角色调整/重置两步验证）、IP 封禁并查看登录记录、访问记录与操作日志三本审计账，普通用户只能查看和修改自己的信息。
增量实现：小步推进、每步可验证、保持可运行状态，避免大爆炸式改动。受 addyosmani/agent-skills（88k★ MIT）启发。
把技能当可训练参数：像训练神经网络一样训练 agent 技能（epochs/batchsize/learning rate/验证门禁，但不碰模型权重）——rollout→reflect→aggregate→select→update→evaluate 循环、候选编辑仅在严格改善 held-out 验证分时接受、文本学习率预算、零推理时模型调用、部署紧凑 best_skill.md。受 microsoft/SkillOpt（MIT）启发。
一个基于Python和MCP协议的域名注册状态检查服务器，支持批量检查和双重验证。
用 Firecrawl 联网搜索获取指定主题的更多技术细节并交叉验证;Firecrawl 不可用时自动降级为内置 web_search,确保回答准确、可溯源、时效性强,最大限度避免幻觉。
计划与任务拆解：把目标拆成可验证的小任务、排序依赖、估算工作量、追踪进度。受 addyosmani/agent-skills（88k★ MIT）启发。
源码驱动开发：每个框架决策都要官方文档背书，不凭记忆实现，验证并引用来源。受 addyosmani/agent-skills（88k★ MIT）启发。
一个提供国际象棋FEN（Forsyth-Edwards Notation）符号验证和ASCII棋盘可视化功能的MCP服务器，可轻松集成到MCP兼容的AI助手中。
drand-mcp-server是一个提供可验证随机数的服务，用于AI应用中的模型驱动流程，支持通过时间或轮次获取随机数。
规格门插件：模糊需求访谈暴露假设（歧义评分收敛）+ 不可变 Seed 规格锁定 + 交付前验收门。借鉴 Ouroboros 访谈门/三段验证思想，与 dsh-cybernetics 协同（验收失败事件喂控制论回路）。
Smart Search MCP 是一个专注于技术领域的智能搜索工具集，提供14个增强型搜索工具，覆盖国际和国内主流技术平台，具备智能URL生成、输入验证、高级搜索技巧等功能，适用于开发者快速查找技术文档、API参考、开源项目等。
验证码识别工具集，支持文本、滑块、旋转、选择等验证方式的识别。注意：一定要遵守目标网站或系统的使用条款和法律法规，在允许的条件下使用。
一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的智能电影和电视剧资源搜索工具，支持多源搜索和链接验证。
基因组尺度代谢模型（GEM）构建插件：输入细菌全基因组（蛋白FASTA，支持多质粒/多染色体），自动构建+验证+补洞+出报告（SBML + 模型卡），供 dsh-bio-genie 消费工具加载使用 | Genome-scale metabolic model builder for dsh