阿易 AI Notes 梳理了 2026 年 8 月社区评分最高的 DeepSeek Harness TOP 10 插件,榜首 dsh-market 负责插件与主题的一键安装,modlens 提供图片 OCR 与版面分析,dsh-web-ui 集成任务看板、Git 图谱与 Token 统计。
DeepSeek Harness 最近的生态爆发速度有点夸张,
盘了一下 2026 年 8 月社区评分最高的 TOP 10 必备插件,体验直接拉满了!
玩 DeepSeek Harness 的朋友如果还在用默认毛坯界面,建议把这 10 个插件装上,
社区实测横评前 10 名,直接把一个命令行黑框武装成了完全体工作台
对照榜单梳理了一下核心价值,建议按需对号入座:
🏆 01. dsh-market|核心基础
生态入口。直接在设置里搜索、一键安装社区插件和主题,还能备份还原配置,装一切插件前先把这个装上。
🥈 02. modlens|视觉眼睛
公认最强视觉扩展。直接在输入框粘贴图片,自动输出 OCR 文字加版面布局分析,给纯文本模型装上眼睛。
🥉 03. dsh-web-ui|界面全家桶
任务看板、Git 图谱、Token 实时统计、桌面宠物,把极简聊天框直接升级成全功能控制台。
04. DSH-better-sidebar|侧边工作台
还原 VS Code 体验的完整侧边栏,内置文件树、真实终端和子代理状态监控。
05. dsh-at-file|快速引用
输入框直接打 @ 模糊搜索并引用本地文件和目录,告别手动大段复制粘贴。
06. deepseek-harness-desktop|原生桌面端
免配置 Node.js 环境,Windows 和 Mac 双端下载即用,系统托盘常驻。
07. dsh-web-search-pro|增强多源搜索
聚合 DeepSeek、Bing、Exa 等多引擎,还支持小红书、知乎、B 站等平台定向爬取与本地缓存。
08. OpenViking|跨会话记忆
自进化上下文数据库,把碎片对话变成长期记忆与知识 RAG,让模型越聊越懂你。
09. dsh-cost-meter|峰谷费用看板
实时统计会话花费和当日预算,最实用的是 DeepSeek 峰谷电价切换前会自动发提醒。
10. dsh-session-library|知识库与精读
本地文档混合检索加长文精读,自动把长 PDF 拆解为主张与知识证据链。
新手起步 3 步走:
先装 01(市场)+ 02(视觉)+ 03/04(界面),基础体验立刻拉满,再按需补齐搜索和记忆。
10 个插件的 GitHub 仓库地址和完整安装命令,全都整理在一楼评论区了 👇
#DeepSeek
wow,刚发布的 Apodex 1.1 把一整套开箱即用的多 Agent 架构(35B 权重 + 单机 harness)全开源了,支持本地单机部署!!! 大家都在看它跑分,我直接拿它做了一次AI副业赚钱项目真实长任务实测: 2000 块启动资金、每周 15 小时、零粉丝不会编程,普通人做什么 AI 副业最值得先试? 结果它跑出来的第一个核心结论,直接把网上的暴富营销滤镜给砸碎了。 8 个 Agent 并行跑了几十步,最后在公开采样范围内,满足 A 级证据标准的个人收入成功案例是 0。 这大概是我见过最不给暴富营销留面子的 Agent 跑测了,不是说现实里真没人赚钱,而是抓到的那些月入几万的故事,大多只有单人自述或单张收入截图,缺少完整成本、投入周期、既有资源和失败样本,根本撑不起普通人照做就能成的承诺。 但比这个打脸结论更狠的,是它跑任务的过程: 整个界面右侧的任务看板一直在实时更新,它不是丢给你一个转圈的黑盒页面,你能清楚看到后台有 8 个专业 Agent 并行在跑,谁在负责反方证伪(income_skeptic)、谁在核算成本(cost_analyst)、谁在抓需求(demand_scout)。 任务初始条件其实是 2000 块启动,跑了一半,1 个 Agent 已经完成、另外 7 个还在深度检索,我临时插了一句话:把预算砍到 1000,追加零粉丝、无品牌、不会编程,并排除卖课和泛流量。 换成普通 Agent 早就崩溃或者推倒重来了,但它在看板里立刻列出影响分析,把依然成立的需求和反例证据保留下来,只针对成本、获客和排序做了局部重算,原来的证据分支继续往下推进。 更硬核的是交付前的独立审查(Statement Review)。 生成和审查完全物理隔离,另一组审查 Agent 主动推翻了原稿里文案需求居首的断言,指出视频剪辑需求实际上最多,把简历优化移出了独立候选,还主动指出了 40 条样本里 90% 来自英文平台的局限性以及免费工具的商用授权风险。 经过两轮回归复核,所有问题全部修复才最终放行。 最后交付的不仅是一份报告,而是带有证据清单、验证优先级表、30 天去留标准、需求样本和业务模板等一整套可以直接落地的执行文件。 留下的是文案/脚本、PPT/办公文档、口播短视频剪辑、垂直头像/插画这几类需求明确、交付边界清楚的小单服务。 但必须把边界说明白:这是 30 天验证优先级,不是赚钱榜;30 天是验证周期,不是回本承诺。 这次最让我意外的,是他们不仅做了 Web 工作台,还把整套多 Agent 执行框架直接开源了——命令行框架 FrontierAgent 已经放上 GitHub,连带可本地跑的 35B mini 模型权重也同步上了 Hugging Face。 不想依赖云端、不想上传敏感数据的,macOS/Linux 一行命令就能在本地把这套多 Agent 跑起来。 跑完这一圈,我真正关心的早就不只是模型能不能吐出一个漂亮答案了。 在真实世界里,需求随时会变、证据经常打架、计算和引用也难免出错——它能让你全程看清进度,保留已经做对的结果,局部打补丁,还能拉着独立审查去反复挑刺,把能直接拿去用的文件稳稳交到你手里。 比起只会写报告的 AI,这种在混乱和变化中把任务真正做完的交付力,才是我理解里成熟的 Agent 能力单位啊。在 X 查看被引用的帖子
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