MIT 授權的 DeepSeek Harness 技能包：論文改稿、rebuttal 準備與彙報分鏡，產出證據包、diff 級改動與校驗報告。
DSH 整合
原生執行環境
作者聲明
安全稽核
未稽核
最後核實
2026-11-11
授權條款
MIT
01它能幫你完成什麼？
對著給定的實驗記錄與參考文獻改論文稿
可追溯的建議、以 diff 形式給出的精確改動、改後稿件與檢查報告——都寫進一個 run 目錄
想要留下可追溯改稿痕跡、而不是讓 AI 直接改寫的研究者與學生
用同一套證據準備 rebuttal 或彙報分鏡
同一個三技能 bundle 用於 rebuttal 準備與彙報分鏡
回覆審稿意見、或把論文做成幻燈片的作者
02如何將外掛接入 DeepSeek Harness？
先決條件
- 走 skills CLI 安裝路徑需要 Python 3.10+ 與 Node.js
- 走外掛路徑需要 DSH 0.2.1 或更新版本——bundle 不需要建置步驟
安裝步驟
- 01
外掛路徑：`dsh plugin --profile web add dsh-paper-agent-skills`
$ dsh plugin --profile web add dsh-paper-agent-skills
- 02
技能路徑：`npx skills add Scodive/Paper-Agent-Skills --agent universal --skill '*' --copy --yes`，裝進 DSH 能發現的共享 agent 目錄
$ npx skills add Scodive/Paper-Agent-Skills --agent universal --skill '*' --copy --yes
- 03
然後建立虛擬環境並安裝指令碼相依：`python3 -m venv .paper-agent-venv` 與 `.paper-agent-venv/bin/python -m pip install -r .agents/skills/academic-paper-writing/scripts/requirements.txt`
驗證整合成功
- 開啟一個 agent 工作階段，讓它對著你的記錄改稿；到 `runs/review-01/results/` 看輸出
- README 記錄在 DSH 0.2.2-rc.1 上實測技能載入 3/3
03DSH 整合程度與能力邊界
DSH 外掛 bundle（`dsh-paper-agent-skills`）把三個技能註冊成 bundled skill provider；也可以用 skills CLI 把同樣的技能裝進共享 agent 目錄
論文改稿
Markdown、單檔案 TeX 或文字型 PDF；實驗記錄 JSON/CSV；參考文獻 BibTeX/JSON→run 目錄裡的 suggestions.md、revised.md / revised.tex、changes.diff 與 checks.md
評審由宿主 agent 完成，隨附的 Python 工具只負責打包證據與校驗改動證據打包與改動校驗
給定的實驗記錄與參考文獻→打包好的證據，以及對改動的機械校驗
不需要模型 API keyrebuttal 準備與彙報分鏡
同一篇論文與證據基礎→來自同一個技能 bundle 的 rebuttal 草稿與幻燈片分鏡
04適合誰？何時不該用？
適合
- 想要留下可追溯改稿痕跡、而不是讓 AI 直接改寫的研究者與學生
- 回覆審稿意見、或把論文做成幻燈片的作者
不適合
- 已公佈的驗證結果不構成寫作質量提升、科學正確性或錄用率提高的證明。
- 實驗記錄不會被複現，參考文獻沒有經過獨立核實，工具也不保留 PDF 版式；收錄的論文各自保留原有許可。
05相容性、維護與安全提醒
- 已公佈的驗證結果不構成寫作質量提升、科學正確性或錄用率提高的證明。
- 實驗記錄不會被複現，參考文獻沒有經過獨立核實，工具也不保留 PDF 版式；收錄的論文各自保留原有許可。
- skills CLI 路徑需要 Python 3.10+ 與 Node.js；DSH 外掛路徑需要 DSH 0.2.1 或更新版本，且不需要建置步驟。
- 隨附的 Python 工具不需要模型 API key，但執行評審的宿主 agent 仍需要 DSH 裡有可用的模型。
MIT · 僅 README 證據，facts 包裡沒有已發布的 tag，未做安全稽核
06常見問題
怎麼作為 DSH 外掛安裝？
執行 `dsh plugin --profile web add dsh-paper-agent-skills`。這個 bundle 會把三個技能註冊成模型技能目錄裡的 bundled skill provider，要求 DSH 0.2.1 或更新，且不需要建置步驟。
另一種安裝方式是什麼？
同樣三個技能可以用 skills CLI 裝進 DSH 能發現的共享 agent 目錄：`npx skills add Scodive/Paper-Agent-Skills --agent universal --skill '*' --copy --yes`，然後建 `.paper-agent-venv` 並安裝指令碼相依。這條路需要 Python 3.10+ 與 Node.js。
這些工具會呼叫模型嗎？
不會——隨附的 Python 工具不需要模型 API key。評審由宿主 agent 完成，工具只負責打包證據並機械校驗改動。
一次執行會產出什麼？
一個類似 `runs/review-01/results/` 的目錄，裡面有 `suggestions.md`（建議與未解決項）、`revised.md` 或 `revised.tex`、`changes.diff`（精確改動）與 `checks.md`（機械檢查與證據侷限）。
驗證結果能證明論文更好嗎？
不能。README 明確寫明這些觀測結果不構成寫作質量提升、科學正確性或錄用率提高的證明；參考文獻未經獨立核實，PDF 版式也不會被工具保留。
07相關的 DSH 工作流程
nuwa-skill
作者 alchaincyf
你想蒸馏的下一个员工，何必是同事。蒸馏任何人的思维方式——心智模型、决策启发式、表达DNA。Distill how anyone thinks.
distilly
作者 titanwings
Distilly — Distill how they think into reusable Skills for any Agent or Bot. Formerly Colleague Skill（原同事 Skill）.
dsh-market
作者 dsh-market
The plugin market inside DeepSeek Harness — browse, search, one-click install · DSH 可视化插件市场
answer-me-with-html
作者 qingyuna
Answer me with HTML — an agent skill that answers hard questions with a one-page HTML you can actually read. 让 AI Agent 用一页 HTML 回答复杂问题。
08資料與來源
The same three skills also ship as a DSH plugin bundle, which registers them as a bundled skill provider in the model's…
Either installation path works. The plugin bundle requires DSH 0.2.1 or newer and needs no build step.
Live DSH skill loading | 3/3 skills loaded | DSH 0.2.2-rc.1; skills installed by skills CLI 1.7.6
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