前言¶
做内容自动化的智能体开发者常遇到这样的情况：创意方向要靠人工反复对齐，脚本、图文、视频各自用不同工具生成，最后发布还要手动操作一遍。中间每一步的衔接代码都得自己写，尤其调用外部 MCP 端点时，往往要手写 HTTP 请求或脚本胶水。
DeepSeek Harness（DSH）的理念是「一切皆插件」，这类流程适合封装成插件复用。下面介绍 lussey820 的 aitoearn-dsh-plugin，它把 AiToEarn 内容创作套件移植为 DSH 插件，在 dsh 对话里走完「创意指导 → 脚本/图文/视频生成 → 发布抖音」的完整链路。
这是什么¶
aitoearn-dsh-plugin 是 AiToEarn 内容创作套件的 DeepSeek Harness 插件移植版，由 lussey820 维护，许可证为 MIT。安装 ID 为 dsh-aitoearn，package.json 显示版本 0.1.0，纯 ESM 免构建。
它要解决的问题是把内容创作流程收进一个 dsh 会话：创意指导 Agent 先理清方向，再由脚本/图文/视频 skill 执行生成，最后发布抖音。所有能力以插件形式提供，不修改 DeepSeek Harness 源码。
核心功能¶
插件包含四个 skill，一个统一入口加三个执行器：
| Skill | 角色 | 做什么 |
|---|---|---|
aitoearn-creative-director |
统一入口 | 自适应追问理清美学方向，输出结构化 brief（JSON），并做 AIGC 痕迹去除润色 |
aitoearn-script-writer |
执行器 | 消费 brief，按 Cinematography 词汇表生成分镜脚本 JSON |
aitoearn-content-publisher |
执行器 | 消费 brief，生成图文并发布抖音 |
aitoearn-video-publisher |
执行器 | 消费脚本 JSON，生成视频并发布抖音 |
数据流是单向的：入口产出 brief，执行器消费 brief 或脚本 JSON，各 skill 职责分离。
底层对接方面，插件启动时通过 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 以 streamable-http 接入 AiToEarn MCP 端点，将 createImageTextDraft、createVideoDraft、getDraftTaskStatus、getMyCreditsBalance、getDraftGenerationPricing 注册为 mcp__aitoearn__* 原生工具，供 dsh 直接调用。
安装与启用¶
先用官方命令安装：
dsh plugin --profile demo add github:lussey820/aitoearn-dsh-plugin
从 Git 安装时，如果 pnpm 要求允许构建，将 pnpm-workspace.yaml 里的 allowBuilds.dsh-aitoearn 设为 true 后重试。这个包本身是纯 ESM 免构建，也可以直接本地安装 dsh plugin add ./dsh-aitoearn，或先 npm pack 用 tarball 安装。
安装后配置 API Key，设置环境变量即可：
export AITOEARN_API_KEY=你的_AiToEarn_API_Key
也可以写入 profile 的 cordis.patch.yml。这一步让插件能接入 AiToEarn 的 MCP 端点。
如果需要覆盖默认行为，比如更换 serverName 或 session 名，可以参考插件自带的 cordis.patch.yml，在用户的 patch 层中按行覆盖。
典型用法¶
发布抖音前需要一次性准备 agent-browser CLI 和已登录的 AiToEarn session：
npm install -g agent-browser
agent-browser --session-name aitoearn open "https://aitoearn.cn" --headed # 手动登录
agent-browser --session-name aitoearn close
先全局安装 agent-browser，再用带界面的方式打开 AiToEarn 站点手动登录，完成后关闭 session。
经过上面的步骤，就可以在 dsh 对话中直接输入任务，例如：
帮我做一个赛博朋克咖啡品牌的图文发抖音
→ 创意指导 Agent 追问理清方向 → 输出 brief
→ 图文 skill 生成图文 → agent-browser 发布抖音（扫码确认）
整条链路在一次对话内完成，发布环节由 agent-browser 执行，扫码确认是人工介入点。
适用场景与注意¶
适合的用户：
- 已经在用 DeepSeek Harness，想给 dsh 增加内容创作和抖音发布能力；
- 用过 Trae 版 aitoearn-creative-suite，想迁移到 dsh 生态。
这个项目是 aitoearn-creative-suite（Trae IDE 技能版）的 DeepSeek Harness 移植，核心的追问决策树、Cinematography 词汇表、brief JSON 结构保持一致。差异点有三处：MCP 调用从手写 HTTP/PowerShell 改为 dsh 原生 mcp__aitoearn__* 工具；API Key 从 config.json 改为环境变量注入；文件读写和浏览器自动化改用 dsh 的原生工具（read_file / write_file / bash）。
使用前注意：
- 插件以当前 dsh 进程的权限运行，安装前应检查源码与许可证（本项目为 MIT）；
- 发布抖音依赖 agent-browser CLI 和已登录的 AiToEarn session，缺失时发布环节无法完成；
- AiToEarn 侧的调用会消耗额度，可通过
getMyCreditsBalance、getDraftGenerationPricing这类已注册的工具查询余额和定价。
结尾¶
aitoearn-dsh-plugin 的价值在于把「理清方向 → 生成内容 → 发布」这条原本分散在多个工具里的流程，收进一个 DSH 插件，并且复用了 Trae 版经过验证的决策树和词汇表。如果你在做内容自动化，值得一试。
- 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/lussey820/aitoearn-dsh-plugin （社区目录，独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系）
- GitHub：https://github.com/lussey820/aitoearn-dsh-plugin
