MIT 许可的 Python 工具，原生集成 DeepSeek Harness（dsh 插件），在同一任务上比较候选 skill、从本地 HTML 报告选出胜者，并沿胜出 skill 继续任务——同时支持 PPTX、图表、报告、网页与视频的产物比较。
DSH 适配
原生运行时
作者声明
安全审计
未审计
最后核验
2026-08-28
许可证
MIT
01它能帮你完成什么？
在同一任务上并排试跑多个候选 skill，并根据真实输出选出胜者
本地 HTML 报告，展示每个候选的完整输出、耗时、token 估算、文件预览与 AI 评审建议
使用 DeepSeek Harness、希望依据实测结果而非 skill 描述来选择技能的开发者和研究人员
跨候选 pipeline 比较完成的产物——PPTX 演示文稿、科研图、调研报告、网页与视频
每个候选的产物包，包含报告中的预览、源文件、QA 与 AI 评审（例如 `video.mp4`、figure 包、research 包、可运行页面）
交付物为 PPTX、图表、调研报告、可运行页面或视频、需要依据最终文件而非大纲来判断的团队
在报告中选定胜者后，沿胜出 skill 继续完成真实任务
由报告“继续”按钮保存的本地判定与延续交接（handoff），让当前 Agent 沿用胜者的风格、结构或文件产物
希望 DeepSeek Harness Agent 使用赢得比较的 skill 继续工作的所有人
02如何接入 DeepSeek Harness？
前置条件
- Python 3，以及核心依赖 `jinja2`（通过 `pip3 install jinja2` 安装）
- DeepSeek Harness CLI（`dsh`）及用于安装的 DSH profile——README 使用 `web`（如需运行基于文件的产物 runner，还可使用 `headless`）
- 使用 `--platform deepseek_harness` 运行 headless DeepSeek Harness 路径时需设置 `DEEPSEEK_API_KEY`
- 本机安装 `FFmpeg` 用于视频产物比较（通过 `brew install ffmpeg` 安装）
安装步骤
- 01
将仓库复制到你的 Agent skill 目录：`cp -r forkprobe ~/.claude/skills/`（Claude Code）或 `cp -r forkprobe ~/.agents/skills/`（Codex / 本地 Agent skill 目录）
- 02
安装核心依赖：`pip3 install jinja2`
- 03
将原生 DSH 插件安装到 `web` profile：`dsh plugin --profile web add "github:Jayden-X-L/forkprobe"`
$ dsh plugin --profile web add "github:Jayden-X-L/forkprobe"
- 04
如果你还使用 headless profile 运行基于文件的产物 runner，请也安装到那里：`dsh plugin --profile headless add "github:Jayden-X-L/forkprobe"`
$ dsh plugin --profile headless add "github:Jayden-X-L/forkprobe"
- 05
重启对应 profile，然后让 DSH 使用 ForkProbe（例如让它推荐候选 skill、运行并行比较并打开报告）
验证接入成功
作者未说明
03DSH 适配与能力边界
一流的原生 DSH 插件——使用 `dsh plugin --profile web add "github:Jayden-X-L/forkprobe"` 安装，重启 profile 后，`forkprobe_compare` / `forkprobe_resume` 两个工具即可进行原生 subagent 并行分发、AI 评审与延续交接。另有一条 headless 兼容路径，可通过 `--platform deepseek_harness` 运行 Python 产物 runner。
并排比较 + AI 评审
对 `baseline` 和多个候选 skill 运行相同的任务输入→本地 HTML 报告，包含每个候选的完整输出、耗时、token 估算、文件预览与 AI 评审建议
`forkprobe_compare` 强制要求 `confirmed=true`；候选 subagent 不获得工具权限，因此不会递归调用 ForkProbe 或修改工作区多来源候选发现
curated 目录、本机已安装的 skill、EverMind Skill Hub、GitHub 与 BYO 路径→按场景匹配度排序的去重候选列表，在任何试跑前先呈现以供确认
外部发现仅使用经过清洗的任务信号——不会将原始文档用作搜索词，也从不自动安装或执行未经确认的候选图片提示词 / 风格方向比较（v1.1）
图片提示词 / 风格 pipeline→每个候选的提示词包：`prompt.md`、`style-card.md`、`composition.md`、`negative-prompt.md`、`render-notes.md`
runner 内部不会调用任何图片 API；可选地通过本地 `render-queue.json` 在 Codex 宿主上渲染，或由用户侧外部渲染后回填为 `rendered.png`产物比较（PPTX / 图表 / 调研 / 网页 / 视频）
候选产物 pipeline（演示文稿生成器、图表 pipeline、调研报告 pipeline、网页构建器、视频编辑器）→报告中的成品产物及预览、QA 与 AI 评审——PPTX、figure 包、research 包、可运行页面、`video.mp4`
04适合谁？何时不该用？
适合
- 使用 DeepSeek Harness、希望依据实测结果而非 skill 描述来选择技能的开发者和研究人员
- 交付物为 PPTX、图表、调研报告、可运行页面或视频、需要依据最终文件而非大纲来判断的团队
- 希望 DeepSeek Harness Agent 使用赢得比较的 skill 继续工作的所有人
05兼容性、维护与安全提示
- 外部发现（GitHub、EverMind Skill Hub）只接收清洗后的场景词——原始任务、文档与本地路径绝不会外发。本地 skill 扫描仅读取 `SKILL.md` 元数据，从不自动安装或执行 skill。
- 胜者选择可能以匿名方式分享；只会上传 `task_type`、`candidate_skill_names` 与 `final_choice`，且可通过 `FORKPROBE_TELEMETRY=0` 或在报告中取消勾选来关闭分享。
- 匿名分享事件会发送到 `workers.dev` 端点，部分网络无法访问；事件会留在本地 outbox 并自动重试——你也可以用自托管域名覆盖接收端点。
- DeepSeek Harness 目前仍是 developer preview；README 建议固定已验证版本用于稳定的生产任务。
- 视频产物模式需要本机安装 `FFmpeg`，headless DeepSeek Harness 路径需要 `DEEPSEEK_API_KEY`。
MIT · actively maintained (README version v1.1, last push 2026-08-19)
06常见问题
如何将 ForkProbe 安装为 DeepSeek Harness 插件？
把仓库复制到你的 Agent skill 目录，安装核心依赖（`pip3 install jinja2`），然后运行 `dsh plugin --profile web add "github:Jayden-X-L/forkprobe"`。如果你还通过 headless profile 运行基于文件的产物 runner，请用 `dsh plugin --profile headless add "github:Jayden-X-L/forkprobe"` 也安装到那里，最后重启对应 profile。
DSH 集成是基于 MCP 的吗？
不是。README 描述的是原生 DSH 插件（`forkprobe-dsh`，自 v1.0 起稳定）：它提供两个工具——`forkprobe_compare` 用于在你确认后并行试跑，`forkprobe_resume` 用于在等待窗口结束后恢复报告中的选择。它支持原生 subagent 并行分发、AI 评审与延续交接。
原生插件与 headless 兼容路径有什么区别？
原生插件处理文本候选、AI 评审、报告选择以及由同一 Agent 继续任务。headless 兼容路径则通过官方 headless profile 配合 `--platform deepseek_harness` 运行现有的 Python runner 来处理文件型任务——科研图、调研报告、网页与视频（需要 `DEEPSEEK_API_KEY`）。
选定胜者后会发生什么？
ForkProbe 会记录本地判定并生成延续交接（handoff）。报告中的“继续”按钮会在本地保存 handoff，当前 Agent 会沿胜出 skill 的风格、结构或文件产物继续工作。你也可以选择匿名分享本次选择——只会上传 `task_type`、`candidate_skill_names` 和 `final_choice`。
我的任务内容会被发送出去吗？
任务内容只保留在本地报告与日志中。GitHub 与 EverMind Skill Hub 的发现流程只接收清洗后的场景词，本地 skill 扫描只读取 `SKILL.md` 元数据。匿名分享胜者选择是可选功能，可通过 `FORKPROBE_TELEMETRY=0` 关闭。
07相关的 DSH 工作流
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
ai_animation
作者 unclecheng-li
本项目整理了用于生成[炫酷 HTML 动画网页]的 AI Prompts，涵盖动画效果、3D 可视化、PPT 风格演示、UI 美化等多个类别。
aegis
作者 ganyuanran
让 AI 编码智能体具备架构意识：基线优先、证据验证、漂移检查，保障长任务安全。
08数据与来源
将 ForkProbe 直接安装到 DSH `web` profile：
dsh plugin --profile web add "github:Jayden-X-L/forkprobe"
插件提供两个工具：`forkprobe_compare` 负责确认后的并行试跑，`forkprobe_resume` 负责在等待窗口结束后恢复 Report 中的选择。
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 2026-08-28。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。