前言¶
DeepSeek Harness（DSH）采用插件化架构，旨在将复杂系统拆解为可组合的模块。对于想要转型、补足能力或规划职业路径的个人用户，通常面临三个具体问题：不知道今天该做什么（目标过大）、学了很多但拿不出成果（缺乏证据）、走着走着偏离方向（缺乏复盘）。dsh-growth-workbench 插件将这三件事串联成一个闭环流程：今天做什么 → 留下证据 → 定期考核 → 按结果调整。
它是什么¶
这是一个面向普通用户的 AI 个人成长工作台。它将「我要转型」变成「今天能做完的一件事」。插件维护者为 mingdui，遵循 MIT 许可证。
核心功能¶
插件提供以下能力：
- 画像：通过问答建立用户基础条件与可迁移能力。
- 能力模型：分析能力差距，生成补强顺序。
- 90 天计划：将长期目标拆解为每日任务。
- 今日执行：每天专注于单一任务，完成打卡。
- 证据：记录任务完成情况，支持配图或文件。
- 考核复盘：包括节点小考和阶段大考。
- AI 打分：根据考核结果进行评分。
安装与启用¶
需要满足环境要求：Node.js ≥ 22.19，DSH CLI 在 PATH 中，以及一个支持 bundle 插件的 profile（例如 web）。
使用官方命令安装：
dsh plugin --profile web add github:mingdui/dsh-growth-workbench
安装完成后，必须重启 DSH 进程才能生效。可以通过以下命令确认安装成功：
dsh --profile web --dump-config | grep growth-workbench
# 期望输出包含：- id: dsh-growth-workbench
使用流程¶
重启 DSH 后，在左侧菜单找到「成长工作台」。
- 画像：选择一个方向，回答关于自身身份的提问（如在校/在职/自由职业），确认可迁移的能力和基础，进行能力自评。
- 计划：基于自评结果，生成 90 天计划。
- 今日：每天打开「今日」页签，只做计划中的一件事，完成后写一句证据（可配图或附件）。
- 考核：到点触发考核（节点小考或阶段大考），在「考核」页签打开考卷，交卷后 AI 会根据对话打分。
适用场景与注意¶
该插件适合需要系统性规划个人成长路径的用户。使用时请注意以下边界：
- 能力模型：并非严格的行业标准，仅供参考。
- AI 打分：没有自动化验收，需人工确认分数合理性。
- 提醒功能：目前没有定时提醒功能，需手动关注考核节点。
- 安全性：接口没有独立鉴权，DSH web server 默认绑定 127.0.0.1，若需对外暴露需自行增加鉴权层。
总结¶
dsh-growth-workbench 将模糊的个人成长目标转化为可执行的 90 天计划与每日任务。它通过「画像-计划-执行-证据-考核」的流程，帮助用户在 DSH 环境中完成从目标设定到落地复盘的全过程。
