前言¶
做內容自動化的智能體開發者常遇到這樣的情況：創意方向要靠人工反覆對齊，腳本、圖文、視頻各自用不同工具生成，最後發佈還要手動操作一遍。中間每一步的銜接代碼都得自己寫，尤其調用外部 MCP 端點時，往往要手寫 HTTP 請求或腳本膠水。
DeepSeek Harness（DSH）的理念是「一切皆插件」，這類流程適合封裝成插件複用。下面介紹 lussey820 的 aitoearn-dsh-plugin，它把 AiToEarn 內容創作套件移植爲 DSH 插件，在 dsh 對話裏走完「創意指導 → 腳本/圖文/視頻生成 → 發佈抖音」的完整鏈路。
這是什麼¶
aitoearn-dsh-plugin 是 AiToEarn 內容創作套件的 DeepSeek Harness 插件移植版，由 lussey820 維護，許可證爲 MIT。安裝 ID 爲 dsh-aitoearn，package.json 顯示版本 0.1.0，純 ESM 免構建。
它要解決的問題是把內容創作流程收進一個 dsh 會話：創意指導 Agent 先理清方向，再由腳本/圖文/視頻 skill 執行生成，最後發佈抖音。所有能力以插件形式提供，不修改 DeepSeek Harness 源碼。
核心功能¶
插件包含四個 skill，一個統一入口加三個執行器：
| Skill | 角色 | 做什麼 |
|---|---|---|
aitoearn-creative-director |
統一入口 | 自適應追問理清美學方向，輸出結構化 brief（JSON），並做 AIGC 痕跡去除潤色 |
aitoearn-script-writer |
執行器 | 消費 brief，按 Cinematography 詞彙表生成分鏡腳本 JSON |
aitoearn-content-publisher |
執行器 | 消費 brief，生成圖文併發布抖音 |
aitoearn-video-publisher |
執行器 | 消費腳本 JSON，生成視頻併發布抖音 |
數據流是單向的：入口產出 brief，執行器消費 brief 或腳本 JSON，各 skill 職責分離。
底層對接方面，插件啓動時通過 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 以 streamable-http 接入 AiToEarn MCP 端點，將 createImageTextDraft、createVideoDraft、getDraftTaskStatus、getMyCreditsBalance、getDraftGenerationPricing 註冊爲 mcp__aitoearn__* 原生工具，供 dsh 直接調用。
安裝與啓用¶
先用官方命令安裝：
dsh plugin --profile demo add github:lussey820/aitoearn-dsh-plugin
從 Git 安裝時，如果 pnpm 要求允許構建，將 pnpm-workspace.yaml 裏的 allowBuilds.dsh-aitoearn 設爲 true 後重試。這個包本身是純 ESM 免構建，也可以直接本地安裝 dsh plugin add ./dsh-aitoearn，或先 npm pack 用 tarball 安裝。
安裝後配置 API Key，設置環境變量即可：
export AITOEARN_API_KEY=你的_AiToEarn_API_Key
也可以寫入 profile 的 cordis.patch.yml。這一步讓插件能接入 AiToEarn 的 MCP 端點。
如果需要覆蓋默認行爲，比如更換 serverName 或 session 名，可以參考插件自帶的 cordis.patch.yml，在用戶的 patch 層中按行覆蓋。
典型用法¶
發佈抖音前需要一次性準備 agent-browser CLI 和已登錄的 AiToEarn session：
npm install -g agent-browser
agent-browser --session-name aitoearn open "https://aitoearn.cn" --headed # 手動登錄
agent-browser --session-name aitoearn close
先全局安裝 agent-browser，再用帶界面的方式打開 AiToEarn 站點手動登錄，完成後關閉 session。
經過上面的步驟，就可以在 dsh 對話中直接輸入任務，例如：
幫我做一個賽博朋克咖啡品牌的圖文發抖音
→ 創意指導 Agent 追問理清方向 → 輸出 brief
→ 圖文 skill 生成圖文 → agent-browser 發佈抖音（掃碼確認）
整條鏈路在一次對話內完成，發佈環節由 agent-browser 執行，掃碼確認是人工介入點。
適用場景與注意¶
適合的用戶：
- 已經在用 DeepSeek Harness，想給 dsh 增加內容創作和抖音發佈能力；
- 用過 Trae 版 aitoearn-creative-suite，想遷移到 dsh 生態。
這個項目是 aitoearn-creative-suite（Trae IDE 技能版）的 DeepSeek Harness 移植，核心的追問決策樹、Cinematography 詞彙表、brief JSON 結構保持一致。差異點有三處：MCP 調用從手寫 HTTP/PowerShell 改爲 dsh 原生 mcp__aitoearn__* 工具；API Key 從 config.json 改爲環境變量注入；文件讀寫和瀏覽器自動化改用 dsh 的原生工具（read_file / write_file / bash）。
使用前注意：
- 插件以當前 dsh 進程的權限運行，安裝前應檢查源碼與許可證（本項目爲 MIT）；
- 發佈抖音依賴 agent-browser CLI 和已登錄的 AiToEarn session，缺失時發佈環節無法完成；
- AiToEarn 側的調用會消耗額度，可通過
getMyCreditsBalance、getDraftGenerationPricing這類已註冊的工具查詢餘額和定價。
結尾¶
aitoearn-dsh-plugin 的價值在於把「理清方向 → 生成內容 → 發佈」這條原本分散在多個工具裏的流程，收進一個 DSH 插件，並且複用了 Trae 版經過驗證的決策樹和詞彙表。如果你在做內容自動化，值得一試。
- 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/lussey820/aitoearn-dsh-plugin （社區目錄，獨立站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係）
- GitHub：https://github.com/lussey820/aitoearn-dsh-plugin
