MIT ライセンス、ローカルファーストのクロスプラットフォーム・コンテンツ発見 Agent。コンパニオンの DSH クライアントプラグイン（dsh-openbiliclaw）により第 4 カラム + 22 個の Agent Bridge ツールとして DeepSeek Harness に接続します。
DSH 統合
互換
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
Use OpenBiliClaw's cross-platform personalized content discovery directly inside DeepSeek Harness
The OpenBiliClaw panel (recommendations / content library / chat / profile / settings) embedded as DSH's 4th column, plus 22 Agent Bridge tools that let DSH agents read recommendations, answer interest probes and close the learning loop
DeepSeek Harness users who want a personalized, local-first content feed alongside their agent work
Discover content across Bilibili, Xiaohongshu, Douyin, YouTube, X, Zhihu, Reddit, Linux.do, Bangumi, V2EX, Weibo and the open web from a single local agent
Cross-platform recommendations with friend-style explanations, unified into one candidate pool with diversity quotas and dedup
Users whose interests are fragmented across platforms and who want one recommendation agent instead of each platform's own feed
Keep the recommendation profile and all data fully local while tuning it via chat
A five-layer soul profile (MBTI, cognitive style, deep needs) and recommendation history stored only in local SQLite, updated by Socratic chat and feedback
Privacy-conscious users who refuse cloud recommendation profiles and want to own their data
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- DeepSeek Harness installed (the DSH client plugin runs inside it)
- OpenBiliClaw backend deployed locally — desktop installers for macOS / Windows from Latest Release, or Python 3.11+ for script / manual deployment
- Your own LLM API key (LLM calls use your key by default); optional local Ollama + bge-m3 embedding
- A Chrome-compatible browser (Chrome / Edge / Brave / Arc / Vivaldi / Opera) or Safari (macOS) for the browser extension that connects platform login sessions
インストール手順
- 01
Deploy the OpenBiliClaw backend: download the desktop installer (macOS .dmg / Windows .exe) from the Latest Release page, or paste the one-line prompt from the README to an AI coding assistant for a customizable deployment
- 02
Install the DSH client plugin from the companion repository github.com/whiteguo233/dsh-openbiliclaw to bring OpenBiliClaw into DeepSeek Harness
- 03
In the browser with the extension installed, log in to Bilibili (default source) or opt in to Xiaohongshu / Douyin / YouTube / X / Zhihu / Reddit / Linux.do / V2EX / Weibo to initialize your profile
- 04
The DSH panel then works through the local backend API, with the 4th column and 22 Agent Bridge tools available in DSH
導入成功の確認
作者は未記載
03DSH 統合と能力の範囲
Installed inside DeepSeek Harness via the companion DSH client plugin (dsh-openbiliclaw), which embeds the OpenBiliClaw panel as DSH's 4th column and registers 22 Agent Bridge tools
Cross-platform content discovery
Your logged-in platform sessions (via the browser extension) and opt-in source selection→Candidates from Bilibili / Xiaohongshu / Douyin / YouTube / X / Zhihu / Reddit / Linux.do / Bangumi / V2EX / Weibo / open web unified into one evaluated pool
Reads content from external platform sites using your existing browser login sessionsSends relevant content to the LLM / embedding providers you configureFive-layer soul profile with interest probes
Your cross-platform behavior, feedback and chat→A deep profile (MBTI, cognitive style, deep needs) plus proactive interest / avoidance probes that only become filters after confirmation
Writes profile and memory data to local SQLiteAgent Bridge for agent hosts (incl. DSH)
An agent host such as DeepSeek Harness / OpenClaw / Claude Code calling the versioned Agent Bridge→Proactive recommendations, interest probes, multi-turn durable chat, profile reads, on-demand multi-source recommendations and idempotent feedback write-back
Local-first storage & BYO LLM
Your own LLM API key (or experimental Codex CLI OAuth reuse); optional local Ollama + bge-m3 embedding→All behavior, recommendation, chat and profile data kept in local SQLite; no OpenBiliClaw-operated cloud account
Slim installers auto-download the bge-m3 vector model (~1.1GB) on first launchRequests are sent to the LLM / embedding endpoints you configure
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- DeepSeek Harness users who want a personalized, local-first content feed alongside their agent work
- Users whose interests are fragmented across platforms and who want one recommendation agent instead of each platform's own feed
- Privacy-conscious users who refuse cloud recommendation profiles and want to own their data
不向きな用途
- The DSH integration is not built into this repository: it ships as a separate client plugin in github.com/whiteguo233/dsh-openbiliclaw, and the OpenBiliClaw local backend must be running for the DSH panel to work.
- Desktop installers are experimental pre-releases: ad-hoc signed and not notarized, so macOS may block first launch and Windows SmartScreen may warn; the project itself notes this channel suits quick trials, not development.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- The DSH integration is not built into this repository: it ships as a separate client plugin in github.com/whiteguo233/dsh-openbiliclaw, and the OpenBiliClaw local backend must be running for the DSH panel to work.
- Desktop installers are experimental pre-releases: ad-hoc signed and not notarized, so macOS may block first launch and Windows SmartScreen may warn; the project itself notes this channel suits quick trials, not development.
- The system relies on your own LLM key by default (built-in Gemini / DeepSeek / OpenAI / Claude / OpenRouter / Ollama or any OpenAI-compatible service), so model quota and cost are on you; background LLM budget caps and embedding circuit breaking exist precisely because unattended runs can burn quota.
MIT · actively maintained (latest release openbiliclaw-v0.3.208, 2026-08-18)
06よくある質問
OpenBiliClaw はどのように DeepSeek Harness に接続しますか？
独立した DSH クライアントプラグイン（github.com/whiteguo233/dsh-openbiliclaw）で実現します。OpenBiliClaw を DeepSeek Harness に組み込み、第 4 カラム（おすすめ／コンテンツライブラリ／チャット／プロフィール／設定）を常駐させ、22 個の Agent Bridge ツールを登録。DSH 内の Agent がおすすめ取得・興味プローブへの応答・フィードバックの学習ループ書き戻しを行えます。
ネイティブ統合ですか、それとも MCP ですか？
組み込みのネイティブランタイムではなく、DSH クライアントプラグインとしての統合です。DSH パネルはローカルの OpenBiliClaw バックエンド API のみを呼び出し、プラットフォームのログインセッションと Cookie 同期は引き続きブラウザ拡張が担います。
導入には何が必要ですか？
DeepSeek Harness 本体、ローカルにデプロイ済みの OpenBiliClaw バックエンド（macOS / Windows 用デスクトップインストーラー、または Python 3.11+ でのスクリプト／手動デプロイ）、自分の LLM API Key、そしてコンテンツプラットフォーム接続用の OpenBiliClaw ブラウザ拡張を入れた Chrome 系ブラウザ（または macOS の Safari）が必要です。
データはどこに送られますか？
デフォルトのデータフローは「ブラウザ拡張 → ローカルの OpenBiliClaw バックエンド → ローカル SQLite」で、開発者が運営するサーバーには送信されません。クラウドの LLM / embedding サービスを設定した場合のみ、該当コンテンツがそのプロバイダーに送信されます。
どのプラットフォームでログインが必要ですか？
Bilibili・小紅書・抖音・YouTube・X・知乎・Reddit は拡張機能がブラウザの既存ログインセッションを再利用します。Linux.do・Bangumi・V2EX・Weibo は匿名で公開コンテンツの発見が可能で、個人シグナルの初期化にはログイン済みセッションまたは公開ユーザー名が必要です。
07関連する DSH ワークフロー
open-design
by nexu-io
コーディングエージェントをデザインエンジンとして使い、プロトタイプや LP を生成して HTML/PDF/PPTX/MP4 に書き出すローカルファーストのデスクトップアプリ
picgo
by molunerfinn
画像アップロードツールの定番。Obsidian・Typora・VS Code などに対応し、S3・GitHub・Cloudflare R2・Imgur・Aliyun OSS など 60 以上の画像ホスティングサービスに、ペーストするだけで即アップロードできます。
dsh-desktop
by anywhere-labs
DeepSeek Harness（dsh）プラグインエコシステム向けのモダンなデスクトップクライアント。すべてが「プラグイン」であり、デスクトップそのものもプラグインとして機能します。
deepseek-harness-desktop
by dsh-tauri-desk
DeepSeek Harness の Tauri 製デスクトップ版。インストーラーわずか 5MB、環境構築不要でプラグインも最初から同梱、Windows・macOS・Linux に対応。
08データと出典
新增 **DSH 客户端插件** —— 把 OpenBiliClaw 装进 [DeepSeek Harness](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Harness)：DSH 界面常驻第四栏（推荐…
以及把同一套面板搬进 DSH Web 界面的 [DSH 客户端插件](https://github.com/whiteguo233/dsh-openbiliclaw)（第四栏 + 22 个 Agent Bridge 工具）。桌面端、移动端…
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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