DeepSeek Harness 插件：human-writing-skills

前言¶

DeepSeek Harness（DSH）采用插件化架构，强调在生成过程中引入具体的质量引导和审查工具。在长篇写作任务中，模型容易产生风格漂移、角色一致性缺失或事实性错误。human-writing-skills 插件旨在解决这些问题，通过一套具体的规则和审计工具，将通用的生成行为转化为符合特定文体和连贯性的输出。

插件介绍¶

该插件是一个开源的高级多语言 AI 人机化工具包，专注于自然散文、声音保留、长篇连续性和专注审计。它并非简单的提示词集合，而是包含两层能力：

可执行 Python 工具：提供确定性的检查和修复预览。
模型执行编辑模块：通过 Markdown 文件提供体裁和审查指令。

该插件不依赖额外的 Python 核心包安装，且具备零依赖特性。

安装与前置要求¶

安装该插件需要 DeepSeek Harness 的 Web 配置文件。

安装命令：
执行以下命令将插件添加到 DSH 配置中：

    dsh plugin --profile web add https://github.com/whh110112/human-writing-skills/releases/download/dsh-v0.2.0/dsh-advanced-human-writing.tgz

前置要求：
- 需要安装 Python 3.9 或更高版本。
- 需要安装 Node.js，版本需满足 ^22.19.0 || >=24.0.0。

核心功能¶

插件提供以下具体能力：

写作与编辑：支持自然重写、AI 文本清理、小说编辑以及小说续写。
风格与一致性审计：提供分块长篇审计、写作风格统一以及角色一致性审查。
事实与连贯性管理：包含自动提取连续性账本（Ledger）的功能，用于整理现有章节中的事实、推断和冲突。
质量控制：在生成时内置质量协议，防止重复修辞、装饰性细节和不必要的解释。

典型用法¶

插件提供了 human-writing-skills 命令行工具和 MCP 服务支持。

命令行操作¶

事实提取：从现有章节中提取连续性信息，生成供人类审核的提示词。

    human-writing-skills extract-ledger --draft chapters-01-10.md --context novel-ledger.md --output ledger-extraction-prompt.md

代码风格检查：检查草稿并输出 GitHub Actions 格式的注释。

    human-writing-skills lint --draft - --style general --format github --source-name docs-change.md

构建生成提示词：根据特定风格和任务构建提示词。

    human-writing-skills build --style self-media --task "Explain the supplied test results for buyers." --source test-notes.md

盲审比较：对比原文与修改稿，生成盲审目录。

    human-writing-skills compare-blind --original original.md --candidate revised.md --style self-media --brief writing-brief.md --output-dir blind-review

MCP 服务¶

对于长篇项目，可以使用 human-writing-mcp 服务进行本地协调，支持跨 Codex、Claude Code、OpenCode、DSH、Manus 和 Hermes 等代理的编排。

human-writing-mcp --root C:\writing-project

配置与注意事项¶

项目配置：在项目根目录创建 .humanwriting.json 文件，可持久化默认设置，如样式、文档类型、上下文路径和审计白名单。该配置文件无法静默激活深层配置或昂贵的引用检查。

    {
      "style": "fiction",
      "document_type": "fiction",
      "context": "novel-ledger.md",
      "allow": ["END001"]
    }

运行权限：DSH 插件以当前 DSH 进程的权限运行，无独立的系统级进程管理。
质量局限：真实的写作质量仍需独立的流畅性审查员进行人工评估；单元测试不能证明文本的自然性。
适用场景：插件明确支持事实类的自媒体文章和议论文，并在重写时保留原作的语态。

总结¶

human-writing-skills 插件通过 Python 工具和 Markdown 模块的结合，为 DeepSeek Harness 提供了一套从风格统一到事实审计的完整工作流。它不承诺通过算法欺骗模型，而是通过明确的指令和约束，提升生成文本的连贯性和可读性。

仓库地址：https://github.com/whh110112/human-writing-skills
许可证：MIT