dsh-plugin-legion：一个目标、一支共进的 Harness 团队
seanliii 维护的 dsh-plugin-legion 是 DSH 工作流插件（0.6.0，Technical preview）。围绕一个目标在原生会话里选 companions、共享工具并持续修订同一交付物，可 Discover 能力或连接自管 Legion core 委派成员。安装须用 Release 验证的 tag/commit 替换占位符：dsh plugin --profile web -w add 'github:seanliii/dsh-plugin-legion#<verified-tag-or-full-commit>'。要求 Node >=24.9.0、dsh 0.2.1-rc.2。插件以当前 dsh 权限运行，安装前请阅源码与许可证。
阅读全文email-triage：把每日邮件按 T0-T3 分级生成 HTML 看板的 Skill
email-triage 是一个社区来源的 office-efficiency 类 Skill，由 user_8c9b6603 发布，版本 1.0.0。它每天早上自动拉取用户邮箱全文件夹的未读邮件，交由 LLM 分析后按 T0-T3 四级做优先级分级，生成 HTML 看板保存到桌面「邮件日报」文件夹，并通过企微/微信推送简报。文章介绍了它的定位、已核实的核心能力、坐标与官方地址，并指出 requires_api_key=true 标签意味着运行前需配置 LLM API key 和消息推送通道，同时说明官方未给出 T0-T3 各级判定标准、安装命令与调用示例，使用时需自行校准分级预期并先小范围试跑。
阅读全文dsh-pi-ai-patch：在设置里勾选模型的 text / image 模态声明
dsh-pi-ai-patch 是 DSH 客户端插件，由 sdwf4wgv5z-rgb 维护。它在设置「识图配置」中按 provider 列出 llm-pi-ai 模型，用勾选框写入或移除 cordis.patch.yml 里的 input: [text, image] 声明，避免手改 YAML 缩进出错；只做 DSH 侧模态声明，不改 API 能力。支持 YAML 校验、行级安全编辑与保存前备份。安装需在 profile 的 package.json 中 link 本地仓库并注册 bundle，重启 DSH 后生效。HTTP 仅监听 127.0.0.1:19877。MIT 许可，Node >= 20。
阅读全文Data：覆盖提取、清洗到分析报告全流程的数据处理 Skill
Data 是一个面向数据分析任务的 Agent Skill，坐标 @user_053d27d0/user-053d27d0-data，版本 1.0.1，由社区开发者 user_053d27d0 维护，分类 data-analysis，不需要 API Key。它把一次数据处理拆成提取、清洗、分析、可视化、报告五个阶段，目标是让 Agent 在统一流程里走完从取数到交付的整条链路。文章说明它的能力范围（不附带函数库，依赖宿主环境的 Python、SQL、绘图工具）、通用安装方式（下载到技能目录并在宿主配置中声明）、典型使用方式（在提示词里给出数据来源、清洗规则、分析目标、期望输出），以及适用场景与注意点：数据规模适合单机、清洗规则需在提示词中写细、SkillHub 上评分与下载数随抓取时点变化需以当前页面为准。
阅读全文第二大脑：给 Agent 一套跨会话的记忆与治理协议
第二大脑是一个可移植、开源的第二大脑框架与 Agent 治理工具集，当前版本 1.0.11，MIT 许可，本地优先，不需要 API Key。它把按会话工作的助手升级为跨会话持续成长的大脑 OS：包含五层管理协议通用模板、诚实边界、坐标纪律、实例化守卫、MEA 治理、机器可读的 GIR/CRL schema，以及脱敏打包工具，可以把私人脑安全脱敏后开源。框架支持自我学习、自我迭代与自动唤醒，首次调用第二技能后，后续会话会根据对话内容自动路由到对应技能，对新手、超长对话和超大项目友好。记忆保存在本地，换电脑时由用户复制文件夹或让 Agent 做移植包即可续接。
阅读全文dsh-interject：在下一步边界送达排队消息，不打断当前模型调用
dsh-interject 是 DSH 宿主侧工作流插件，由 sdlhs 维护。Agent 忙碌时「排队并发送」的消息默认进入 next-turn，需等整轮 turn 结束才被认领；本插件在策略匹配时将消息提升到 next-step，于下一个 step 边界进入对话历史，且不 abort 当前 llm.stream 请求。默认 onQueue 为 steer、onSteer 为 pass，不额外发请求；配置 ~/.dsh/dsh-interject.json 可热重载。可从 DSH 插件市场搜索 dsh-interject 安装，或通过 cordis.patch.yml 挂载。
阅读全文高净值财富规划：面向个人与家庭的入门级财富梳理 Skill
高净值财富规划是 SkillHub 上社区发布的专业分类 Skill，版本 1.0.3，由 user_daa9c75a 维护。定位为面向个人与家庭的入门级财富梳理，产出《家庭财富基础梳理报告》，包含家族资产负债表、现金流与流动性、风险提示清单、传承起步要点、示例性资产配置框架五部分。触发场景包括家庭资产梳理、净资产计算、传承注意事项、资产配置起步、流动性缺口计算。明确不适用于单一产品推荐与个股买卖建议，不构成投资、税务、法律、信托、保险或移民建议，不提供避税、代持、隐匿资产方案，不写个股代码、不承诺收益；深度方案需用专业版 skill high-net-worth-wealth-planning。声明 requires_api_key=false，SkillHub 页面显示评分 100000、下载 791 次、安装 0 次。
阅读全文@dsh-cbw/bilibili：在 DSH 里值守 B 站、读字幕、写日报并 @ 你
@dsh-cbw/bilibili 是 Scorpioflz 维护的 DSH Web 插件，fork 自 dsh-bili-scroll v2.3.1，bundled bilibili-mcp。值守轮次按峰谷搜索 B 站、读字幕、筛选视频并写日报，支持私信监听与 13 个主机工具。本 fork 新增固定 session（值守与私信共用）、masterUid 与爱好画像、兴趣词半衰期学习、storyboard 帧、评论三层安全门及观看/收件箱统计。安装：dsh plugin --profile web add @dsh-cbw/bilibili，重启后在 Settings→刷B站 安装依赖并 scan-login；建议配合 @dsh-cbw/memory。
阅读全文自动技能：把「先找工具，再干活」变成强制前置检查
自动技能（@user_70b62916/autoskill-pro）是 SkillHub 商店上的 ai-agent 类 Skill，发布者 user_70b62916，版本 1.0.0，来源 community。它把「收到任何用户请求后，先搜索 SkillHub 商店是否有匹配技能」变成动手执行前的强制前置检查，覆盖编程、文件处理、数据分析、网页生成、搜索研究等所有任务，实现「先找工具，再干活」的零例外工作模式。商店页面标注 requires_api_key=false，评分 100000、下载 904、安装 0。本文介绍其定位、核心功能、官方地址、典型流程与适用注意。
阅读全文dsh-notes-board：把各工作区工程决策笔记收进 DSH 原生看板
dsh-notes-board 是 scccy 维护的 DSH 只读插件，将各工作区 .agents/notes 下的工程决策 Markdown 注入 DeepSeek Harness 左侧面板。界面基于 write-notes-like-deepseek 原版看板，提供架构基线、演进时间线、避坑智库与决策清单四板块，抽屉按五节展示正文。通过 install_bundle 或 profile link 依赖安装，Host 仅暴露 workspaces 与 scan 两条 GET，不解析、不写文件。
阅读全文行业图纸多语翻译：把机械图纸交给 Agent 处理
「行业图纸多语翻译」是阮策软件发布在 SkillHub 的付费 Skill，版本 0.1.5，分类 professional，坐标 @ruancyai/industry-drawing-translator。它面向机械、电气、化工等行业图纸的文本翻译与多语交付流程，基于通用 SKILL.md 格式，由 Agent 按技能定义执行。0.1.5 版本新增微信支付插件前置检查：缺少支付工具时停止提交付费任务并提示配置，翻译功能、交付流程与价格保持不变。使用时需在支持 SKILL.md 的 Agent 环境中启用，并准备微信支付插件和匹配的 API Key；该 Skill 评分 100000，下载 860 次，安装数为 0。
阅读全文日语JLPT刷题：JLPT 备考的题目与解析 Skill
日语JLPT刷题是一个面向 JLPT 备考场景的社区 Skill，坐标 @user_af163eaa/jlpt-quiz-m01，由 user_af163eaa 发布维护，当前版本 1.0.1，来源 community，分类 education。当用户备考 JLPT、需要日语题目与解析时使用。核心能力是给出日语题目并附带解析，标签 requires_api_key=false，接入不需要 API Key。官方资料未提供具体安装命令，也未区分 Cursor、Codex CLI、Claude Code 的差异，需按所用客户端的 Skill 加载方式挂载。文章说明了 Skill 定位、已核实的功能、接入信息、基于官方简介的用法，以及适用场景和注意事项：来源为社区、题目覆盖级别和题型未列明、需先实测确认质量与范围。
阅读全文dsh-rvc-cover：本机 RVC 翻唱与同一模型说话
dsh-rvc-cover 是 SB-TDM 面向 Windows 的 DSH 插件，注册 rvc-cover 技能，在不自带 Applio/RVC 引擎与 .pth 的前提下，由 agent 按体检、10 秒试听、换嗓、Edge TTS 说话与混音顺序调用 PowerShell 脚本。安装使用 dsh plugin --profile web add 本地路径或 github:SB-TDM/dsh-rvc-cover，需 DSH_RVC_HOME 与 DSH_RVC_MODEL。仓库自述整曲流程尚未在目标机验收，RVC 2.3 仅 WebUI。MIT 许可。
阅读全文英语作文语音朗读 (MiMo TTS)：把英语作文变成可播放的朗读音频
这个社区来源的 Skill（坐标 @user_c43ef728/english-essay-tts，版本 1.1.0，分类 education）把英语作文转成自然语音并直接在对话中返回音频。支持粘贴纯文本或上传作文照片，照片情况下先做 OCR；随后分析作文的情感基调，据此推荐匹配的英语音色与说话风格；首次使用时索取用户自己的 MiMo API key；最后调用 Xiaomi MiMo-V2.5-TTS 合成语音，把可播放音频直接回传到聊天。资料带 requires_api_key=true 标签，说明必须自备 MiMo API key。官方列出的触发短语包括「朗读这篇英语作文」「把英语作文读出来」「英语作文配音」「英语听力素材」以及 generate audio for my English essay、TTS for this English composition、read my essay aloud、MiMo TTS 等。使用时需要注意：必须有 API key；照片依赖 OCR，识别错误会直接读进音频；具体音色候选清单未在资料中列出；该 Skill 面向英语内容。SkillHub 页面显示评分 100000、下载 860，来源为 community。
阅读全文dsh-session-delete：在 DSH Web 侧栏永久删除会话
Sartherland 维护的 DSH 社区插件 dsh-session-delete（0.1.0，MIT）在 Web 侧栏会话菜单提供「永久删除…」，经确认后由 Host 分阶段删除会话日志、subagent 子会话、投影缓存、工作区归属、定时任务与 spill，并可选触发全文索引对账；fork 与共享附件保留。要求 DSH >= 0.2.1-rc.3。安装：dsh plugin add github:Sartherland/dsh-session-delete，在插件页启用 bundle。当前打开的会话不可删。属破坏性操作，需在理解范围并审阅源码后安装。
阅读全文Sega像素游戏风格设计｜简诗 AI：一套复古街机风格的界面规范 Skill
# 前言 做复古游戏主题的界面时，常见做法是设计师临时找像素字体、凭感觉定圆角和按钮样式，开发再按截图还原。结果字体对不齐、圆角忽大忽小、按钮看起来不够「街机」。这套 Skill 把 Sega 品牌街机像素风的视觉规范固化下来，让模型在生成界面设计时直接套用统一风格。 # 这是什么 Sega像素游戏风格设计｜简诗 AI 是一个面向界面设计的 Skill，由社区发布者 user_fccf428b 维护，当前版本 1.0.2，分类 design-media，来源为 community。它解决的是复古游戏风格界面缺乏统一规范、每次从零拼凑视觉元素的问题。 #
阅读全文三级去AI味：中文文本的 AI 痕迹检测与改写
三级去AI味（@cyinfo/humanize-cn-text，v1.0.0，储云科技发布，分类 content-creation）面向中文 AI 生成文本的润色痛点：一键检测 35 种 AI 痕迹，按目标场景（商务报告到朋友圈）自动匹配三级改写强度，并在改写后自评分，不达标自动返工。资料中确认其标签为 requires_api_key=false，即无需额外 API Key；但未公开安装命令、配置字段或可复现的调用示例，因此文中未构造命令，建议接入前以官方地址核对。适用于对语气自然度要求高的中文内容创作，不涉及代码生成类任务。
阅读全文dsh-track：让任务状态熬过 DSH 上下文压缩
dsh-track 是 Saretheya 维护的 DSH 记忆类插件：模型通过 checkpoint_write 写入检查点，插件将数据存于插件目录并在每次上下文压缩后重新注入系统提示词，避免已定结论随有损摘要丢失。文章介绍四档注入策略、上下文占用提醒、安装命令 dsh plugin --profile desktop add dsh-track，以及 topic/keywords、AGENTS.md 纪律等用法与限制。
阅读全文视频号爆款预检助手：发布前对作品口播文案做一次多维度预检
视频号爆款预检助手是社区 SkillHub 上的内容创作类技能，由 user_da878c5a 维护，能力来自 AIJJ。它解决视频号作品发布前缺乏系统性检查的痛点：粘贴口播文案后，AI 通过 6 轮问答收集关键信息，再从 10 个维度输出预检报告，并结合视频号平台特点（微信生态、社交推荐、私域联动）给出针对性建议。与发布后看数据复盘不同，它把检查放在发布之前。需要 API Key（requires_api_key=true），资料中未给出官方安装命令和配置字段名，使用时需先核实。
阅读全文维加斯通道交易：A 股决策辅助的通用 Agent Skill
本文介绍社区 Skill「维加斯通道交易」，定位 A 股场景的智能决策辅助：用 EMA 判断趋势、斐波那契给出回撤区间、共振评分汇总信号，一次调用拿到三类结果，官方称场景效率提升 3 倍。该 Skill 由 u_8ee34d77 发布在 SkillHub，版本 1.0.0，来源 community，分类 professional，坐标 @u_8ee34d77/vegas-tunnel-free，采用通用 SKILL.md 格式，标签 requires_api_key=true。文中列出能力组合、启用前要准备的 API Key、按通用流程整理的启用步骤，并说明 Cursor、Codex CLI、Claude Code 接入路径有差异，公开资料未给出可核对的安装命令与配置字段，故不做逐项罗列。最后给出适用场景、可能遇到的坑（元数据波动、API Key 依赖、3 倍效率为官方说法无验证口径）与官方地址。
阅读全文dsh-flashback：用检查点让任务状态熬过上下文压缩
dsh-flashback 是 Saretheya 为 DSH 0.2.x 开发的记忆类插件：模型通过 checkpoint_write 在里程碑写入检查点，插件将副本注入系统提示词并在每次压缩后重注入，数据仅存于插件目录。文章介绍四档注入策略、checkpoint_read/context_status/context_compact 等工具、上下文档位提醒与安装命令 dsh plugin --profile desktop add dsh-flashback，并说明跨会话 topic/keywords、已知限制与安全审阅要点。
阅读全文面试助手 Skill：简历优化与模拟面试的通用助手
面试助手是社区来源的通用 SKILL.md 格式 Skill，坐标 @user_db7424f5/udb7-interview-assistant，版本 1.0.0，分类 business-ops，标签 requires_api_key=false。提供简历优化建议、岗位 JD 匹配度分析、HR 视角审视、面试官视角审视和模拟面试题生成五项能力，覆盖求职者、HR、面试官三类使用方。SkillHub 页面显示评分 100000、下载 851、安装 0，来源为 community，质量需自行验证。本文介绍定位、功能、安装与用法；官方资料未给出安装命令和示例，相关部分如实标注缺失，不编造。
阅读全文dsh-ctx：用检查点让任务状态熬过 DSH 上下文压缩
dsh-ctx 是 Saretheya 维护的 DSH 记忆类插件：模型通过 checkpoint_write 写入里程碑检查点，插件将内容存于自有目录并在每次上下文压缩后重注入系统提示词首段。支持四档注入策略、上下文占用档位提醒、压缩后唤醒与跨会话摘要卡片。安装命令为 dsh plugin --profile desktop add dsh-ctx，需 DSH 0.2.x。本文基于官方 README 介绍能力、用法与限制，不涉及工作区文件写入。
阅读全文竞品监控：自动跟踪竞品公开动态并生成简报
介绍社区发布的通用 Skill「竞品监控」（@user_0129d78e/competitor-watch-v2，版本 1.0.0，分类 data-analysis）。它能自动监控指定竞争对手的公开动态，区分无变化与关键变化，并在有变化时生成简报；用「查一下竞品动态」「竞品日报」「竞品有什么新动作」等自然语言即可触发，元数据标注 requires_api_key=false。文章说明了能力边界、官方地址与页面，并如实指出已抓取资料中没有安装命令与配置字段，因此不给出推测性安装步骤；同时提示该 Skill 评分 100000 但安装数为 0、社区来源维持，使用面窄、建议先小规模试跑。
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