DeepSeek Harness (DSH)便捷安装及使用Skills的方式

DeepSeek Harness（简称 DSH）介绍

DeepSeek Harness（简称 DSH）是 DeepSeek 在 2026 年 8 月开源的一款AI Agent 运行框架。它的核心理念是“一切皆插件”（Everything is a plugin）。

你可以把它理解为一个让大模型从“能思考”变为“能动手”的操作系统。如果说模型是Agent的“大脑”，那 Harness 就是负责调度工具、管理上下文的“神经系统”，让 AI 能在你的电脑上真正地读写文件、运行代码、完成复杂任务。

🧩 核心特点

• 极致的模块化：这是 DSH 最突出的特点。模型适配、工具调用、文件系统、用户界面等所有能力，都以插件形式存在，可以自由地安装、替换或卸载，开发者无需改动核心代码就能深度定制。
• 四种预设的“Agent 模式”：针对不同场景，DSH 预设了四种开箱即用的模式，本质上是不同的插件组合：
  • 标准模式 (Standard)：功能最全，适合日常编码、调试、项目管理。
  • PTC/代码模式 (Code)：让模型通过编写 TypeScript 程序来编排多步操作，流程控制更精准。
  • 极简模式 (Minimal)：只保留最基础的终端和文件编辑工具，主要用于模型基准测试。
  • 创造模式 (Cordis)：用于检查和实验插件，帮助你创建新的自定义 Agent 模式。
• 为开发者而生：设计上很极客，提供了会话轨迹（Trajectory）功能，可以回放 Agent 的每一步内部操作和 Token 消耗，让黑盒变得透明。
• 模型无关：虽然为 DeepSeek 自家模型设计，但也支持接入 OpenAI、Anthropic、Google 等20余种第三方模型。

🚀 便捷安装DSH

DSH 处于开发者预览版阶段，需要一些动手能力。它是一个本地运行的工具，没有官方云服务。你可以通过以下命令快速启动 Web 界面：

npx @deepseek-ai/dsh web

启动后，在浏览器打开 http://127.0.0.1:3080，填入你的 DeepSeek API Key，选择一个工作目录，就可以开始使用了。
如果你使用第三方API Key，可以跳过这一步，进入界面后在设置里面添加第三方API Key。
你可以在 GitHub 仓库 找到完整源码和文档。

⚙️ 重要数据目录：~/.dsh

无论通过哪种方式安装，DSH 运行时产生的核心用户数据（如配置、会话记录、技能文件等）通常都默认保存在用户主目录下的 .dsh 文件夹中（~/.dsh）。这个目录可以通过设置 DSH_HOME 环境变量来改变，和你把程序装在哪里关系不大。

在 DeepSeek Harness中使用Skills

核心是把skills 以 Markdown 文件的形式放到特定目录，DSH 就会自动识别并让 AI 按你的指令行事。

这里提供三种方式：

🛠️ 方式一：由配置好的agent自己提取skills

这是最便捷的方式，新建一个session，直接告诉agent你的需求，DSH会按照你的需求，自动配置skills，符合DSH的一级目录要求。

🛠️ 方式二：手动安装

这是最基础的方式，就像把文件放到正确的文件夹里，随放随用。

• 第一步：创建技能文件 技能文件由**文件头（YAML Frontmatter）和正文（Markdown指令）**组成。文件名必须使用 kebab-case 格式（如 my-skill.md），否则无法识别。

---
name: my-skill   # 必填，kebab-case 格式
description: 一句话描述技能作用 # 必填，AI 靠它决定何时使用
---
# 这里写你给 AI 的具体操作指令
例如：编写 commit message 时，请遵循 Conventional Commits 规范...

特别注意：description 字段中如果包含冒号（:），务必用引号括起来，否则文件会被静默丢弃且没有任何报错提示。

• 第二步：放入扫描目录 将文件放在以下任意目录，如果没有skills目录就创建一个（按优先级排序），DSH 会自动识别：
  1. 项目级（仅在该项目下生效）：<你的项目根目录>/.dsh/skills/ 或 <你的项目根目录>/.agents/skills/
  2. 用户级（所有项目生效）：~/.dsh/skills/ 或 ~/.agents/skills/
     以上是linux系统的目录，Windows的目录位置在：用户名/.dsh/
• 第三步：重启并验证
  • 重启你的 DSH 会话（dsh web 或 npx @deepseek-ai/dsh web）。
  • 新建一个对话，你可以直接向 AI 描述你的需求，如果匹配，AI 会自动调用技能；
  • 或者输入 / 加技能名（如 /my-skill）来手动触发。
    查清楚了。你目录里那约 280 个技能几乎全部来自一个位置：

DSH skills目录优先级：

技能加载由 DSH 的 @deepseek-ai/dsh-skill-filesystem 提供方完成，按 rank 顺序扫描以下根目录，合并去重后形成目录：
您提供的表格清晰地展示了技能（Skills）的加载优先级与搜索路径。这是一个典型的数值越小优先级越高的配置体系。

💡 关键要点

• 覆盖机制： 当多个路径下存在同名技能时，Rank 值小的路径会覆盖 Rank 值大的路径。例如，项目根目录下的 .dsh/skills/my-skill 会优先生效，而 ~/.agents/skills/my-skill 会被忽略。
• 项目隔离 vs 全局复用： Rank 100-200 保证了项目配置的独立性和可复现性；Rank 400-500 则避免了重复配置，提升了个人开发效率。
• 自定义扩展： Rank 300 的 customSkillDirs 是连接项目级和用户级的桥梁，常用于 CI/CD 环境注入、monorepo 多包共享技能等高级场景。

📦 方式三：通过插件/命令安装

如果你之前运行过 npm install -g @deepseek-ai/dsh，那 dsh 命令应该存在; 如果dsh命令没有调用，可能是 npm 的全局 bin 目录没在 PATH 里。

dsh skills add ~/.hermes/skills --link

安装完成后，需要重启 DSH 的 profile（重新运行 dsh web）才能生效。

⚠️ 注意事项

• 技能名必须为 kebab-case：使用 my-skill，而不是 mySkill 或 my skill，否则 DSH 无法识别。
• Frontmatter 解析错误：务必检查你的 YAML 格式是否正确，尤其是冒号和引号的使用。
• 目录扫描深度：DSH 只扫描一级目录。这意味着 skills/<技能名>/SKILL.md 或 skills/<技能名>.md 是有效的，但 skills/<技能名>/sub/SKILL.md 则不会被发现。
• 配置文件正确性：请确保你的 agent 配置中已包含 skill-filesystem 和 tool-skill 这两个插件。标准模式（standard preset）默认已经包含，无需额外配置。

DSH 中调用skills

主要有两种方式：让模型自动调用，或由你手动触发。

🤖 方式一：模型自动调用

这是最自然、最常用的方式。你只需要像平常一样向 Agent 提出需求，如果这个需求匹配了某个技能的description，Agent 就会自动加载并执行它。

工作原理：会话开始时，系统会向模型注入一份可用技能列表（<available_skills>），其中包含每个技能的name和description。当你提出请求时，模型会根据description判断是否需要调用特定技能。

关键：技能的description字段至关重要，它决定了模型在何时会调用该技能。

⌨️ 方式二：手动触发

如果你想直接使用某个技能，或某个技能被设置为“仅手动调用”，可以使用以下两种方法：

使用斜杠命令（推荐）：这是最直接的方式。在对话输入框中输入/加上技能名，例如/my-skill，该技能的完整内容就会被直接注入到当前对话中。

使用 skill 工具：你也可以在对话中明确指示模型调用 skill 工具。例如，你可以输入：“请使用 skill 工具加载名为 my-skill 的技能”。

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