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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。
指导任何 Agent 正确、高效、符合规范地开发 DeepSeek Harness（DSH）插件。涵盖 Tool（defineTool）、LLM 适配器、服务与依赖、事件系统、配置、打包发布，以及 Cordis 框架的心智模型、代码模板与验证清单。
为 DeepSeek Harness (dsh) 开发插件并走官方机制安装（独立 npm bundle + dsh plugin add）。当用户要求开发/创建 dsh 或 deepseek-harness 插件、给 dsh 添加工具/搜索 provider/LLM 适配器/设置卡片/UI 皮肤/事件钩子，或排查 dsh 插件安装失败时使用。含可复制模板、官方安装三形态、验证清单与常见坑。
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。
Use when 用户要做泛肿瘤系统评价 / Meta 分析的文献流水线：导入论文列表（CSV / Excel / RIS / BibTeX / EndNote / PMID 列表），按自然语言筛查标准编译 rubric，跑题摘层与全文层两轮 AI 判定，同步 abstrackr 平台，做全文数据提取并生成 Table 1 / Table 2 与覆盖核对。整条链路在 2026-09 暴露-结局项目上端到端验证过。
当用户需要在 dsh web 中配置、修复或验证“图片 → 其他 VLM 识图 → 返回 DeepSeek 输出”的路由（视觉桥接）时使用。包含安装、配置、凭据、重启、验证与回滚的完整步骤。安全红线：严禁泄露、打印或提交任何 API Key。
当用户对输出给出学习或行为反馈(称赞/批评/达成共识/改主意)时,按反馈学习循环处理写入 feedback-log,重要反馈走完整落盘链(feedback-log→conclusions→长期记忆→验证可检索),保持立场一致不横跳。触发词:做得好/记住了/有问题/怎么又这样/记住/以后都这样(仅在指向本输出/行为的评价时生效)。
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。