基于 README 证据的 DSH 记录：README 所述的 DSH 工作流，包含作者说明的安装方式与运行边界。
DSH 适配
原生运行时
作者声明
安全审计
未审计
最后核验
2026-09-28
许可证
Apache-2.0
01它能帮你完成什么？
README 所述的 DSH 工作流を DeepSeek Harness で利用する。
README 所述的 DSH 工作流
このプラグインを評価する DSH ユーザー。
02如何接入 DeepSeek Harness？
前置条件
- | 操作系统 | Windows（仅 x64）/ macOS ≥ 15 / Linux（glibc ≥ 2.35，需要 `libnss3` / `libgbm` / `libasound2` 等共享库；不支持 Alpine、NixOS） |
安装步骤
- 01
Follow the README instruction: git clone https://github.com/Finderchangchang/brewreel.git
验证接入成功
- Confirm the README signal: `web` 可以换成你自己的 profile 名，profile 已经在运行的要重启才生效。第一次用时对模型说「检查一下视频插件环境」，它会调 doctor，经你同意后再调 setup 装渲染依赖（约几百 MB，外加约 110 MB 的 Chrome Headless Shell）。想用仓库里还没发版的代码，可以 clone 后在上一级目录执行 `dsh plugin --profile
03DSH 适配与能力边界
README describes brewreel in relation to DeepSeek Harness.
README-documented workflow
A DSH session and the configuration described by the maintainer.→README 所述的 DSH 工作流
| 操作系统 | Windows（仅 x64）/ macOS ≥ 15 / Linux（glibc ≥ 2.35，需要 `libnss3` / `libgbm` / `libasound2` 等共享库；不支持 Alpine、NixOS） |
04适合谁？何时不该用？
适合
- このプラグインを評価する DSH ユーザー。
不适合
- | 操作系统 | Windows（仅 x64）/ macOS ≥ 15 / Linux（glibc ≥ 2.35，需要 `libnss3` / `libgbm` / `libasound2` 等共享库；不支持 Alpine、NixOS） |
05兼容性、维护与安全提示
- | 操作系统 | Windows（仅 x64）/ macOS ≥ 15 / Linux（glibc ≥ 2.35，需要 `libnss3` / `libgbm` / `libasound2` 等共享库；不支持 Alpine、NixOS） |
Apache-2.0 · maintainer README evidence
06常见问题
brewreel 为 DSH 增加了什么？
它提供README 所述的 DSH 工作流。
应如何安装？
只按本页 README 证据中写明的安装路径操作。
首先要核对什么？
先阅读 README 证据中的限制，再在目标 DSH profile 中测试。
07相关的 DSH 工作流
modlens
作者 liustack
The first vision plugin for DeepSeek Harness, and the vision bridge for every text-only coding agent. Paste an image, get structured JSON evidence (OCR, layout, semantics). | 全网最强 DeepSeek Harness 外挂视觉插件，为 DeepSeek、GLM 等纯文本模型外挂视觉能力，粘贴图片即得结构化 JSON 证据（OCR、版面、语义）。
dsh-image-gen
作者 shanliuling
可在对话内生成、编辑、对比图像；内置 500 + 提示词、图库、多模型工作流，支持 ComfyUI。AI image studio for DeepSeek Harness — generate, edit & compare images in chat, with 500+ prompts, gallery, multi-model workflows and ComfyUI.
dsh-vision-router
作者 ysr666
为纯文本 DeepSeek Harness 智能体提供「视觉」能力，内置免密钥视觉链路与像素级视觉工具，一条命令安装，无需 Python。
agent-vision-toolkit
作者 anionex
为纯文本模型"看图“设计更好的视觉工具箱和技能，支持多图理解，图片问答，前端UI还原、GUI 自动化等，并可选无缝接入多个主流agent，直接识别粘贴图片｜ A vision toolkit and skill designed for text-only llms — image Q&A, long-screenshot OCR, frontend UI restoration, and GUI automation, with optional seamless integration for Codex, Claude Code, Pi, Oh My Pi, and OpenCode
08数据与来源
[](#在-de…
页面基于项目公开文档、仓库元数据和 DSH Plugins 的结构化解析生成；最后核验于 2026-09-28。发现错误？提交更正。
最佳 DeepSeek Harness 插件
从全目录挑出的 12 个值得优先安装的插件，覆盖各个分类。