DeepSeek Harness 插件：dsh-video-pipeline 短視頻生產流水線

前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）的生態裏，一切皆插件。開發智能體時，搭建一條端到端的視頻生產流水線（從選題、配音到合成、發佈）涉及多個原子能力的編排。dsh-video-pipeline 插件提供了一套現成的解決方案，它把一條跑通過的真實短視頻生產流水線作爲內置 skill 裝進 DSH，包含 19 個技能（1 個總入口 + 1 個編排 + 17 個原子）。

功能概覽¶

插件提供了一套完整的視頻生產技能集合，核心特性如下：

技能集合：包含 19 個 skill（1 個總入口 video-pipeline + 1 個編排 tangshi-pipeline + 17 個原子技能）。覆蓋選題、配音（含多音字校正）、生圖、生視頻、運鏡、合成、封面、成片覈驗、數據復盤、多平臺發佈與進度回寫。
零依賴：只 import Node.js 內建模塊，通過 ctx.inject(['skills']) 拿到註冊表。沒有 dependencies，也沒有需要宿主解析的 peerDependencies，因此不存在 peer 範圍解析失敗（ERESOLVE）問題。
不影響現有環境：provider 以 rank 600 報告候選（內置 rank）。如果你自己的項目/用戶 skill 同名（rank 100-500），你的版本會勝出，本包不會遮蔽它。

安裝與啓用¶

通過官方插件命令安裝即可：

dsh plugin --profile web add dsh-video-pipeline

安裝完成後重啓 DSH Desktop，然後詢問 agent「有哪些視頻流水線的 skill」，即可在技能目錄中看到這 19 個技能。

配置方法¶

在 profile 的 cordis.patch.yml 文件中按 entry id 覆蓋。注意 patch 對 config 是整塊替換，保留原有鍵需一併寫出。

- id: dsh-video-pipeline
  config:
    enabledSkills:            # 省略或空數組 = 放出全部 19 個
      - video-pipeline
      - video-compose
      - media-verify
    placeholders:             # 覆蓋內置佔位符；加載 skill 時替換正文裏的 {{TOKEN}}
      FEISHU_BASE_APP: your_base_app_token
      FEISHU_TABLE: tblXXXXXXXXXX
      FEISHU_RECORD: recXXXXXXXXXX
      NAS_DELIVERABLE_DIR: /your/nas/deliverables
      ARK_API_KEY_FILE: /your/path/ark_key.txt

鍵	默認值	作用
`enabledSkills`	`[]`（全部）	只放出指定 skill；用於把包裝成只做某一段能力
`placeholders`	`{}`	覆蓋 `{{TOKEN}}` 的取值。取值優先級：本配置 → 環境變量 → 內置可讀默認值

前置依賴¶

插件本身不安裝運行時依賴，但宿主機必須具備以下工具：

ffmpeg：合成、運鏡、覈驗均依賴。
Python 3 + Pillow：處理封面、圖比對等腳本。
Node.js：處理 mjs 腳本。
playwright：發佈類 skill 需要時自行安裝。
各平臺憑據：B 站 biliup 憑據、視頻號/抖音/小紅書登錄態，必須你自己登錄獲取。本包不含任何憑據、cookie 或真實賬號 ID。

隱私與安全¶

本包基於一條真實生產流水線，公開前做了逐文件的剔除與替換，並有獨立的復掃門 tools/import-skills.mjs --verify 證明結果：

刪除：真實 API key 文件、登錄態緩存、Python 字節碼以及 170 個只屬於原作者項目歷史的文件（真實播放數據快照、合集映射等）。
替換爲佔位符：飛書 base/table/record ID、NAS 路徑與內網地址、本機絕對路徑、真實賬號/作品標識。
保留但清空爲模板：4 個「被剔除但腳本仍要讀」的輸入文件，以空結構隨包（heji-state.json、map-dushi.json、map-gushi.json、dy_t.example.json）。
檢查結果：85 個文件，0 處殘留，語法全通過。

注意事項¶

已知邊界：xiaohongshu-skills 是第三方 MIT 代碼，上游 README（含贊助位與作者聯繫方式）未隨包。
外部依賴：bilibili-upload 的「論文視頻投稿」路徑依賴外部 skill paper-bilibili-uploader（來自 yhbcode000/paper-share-skills），本包不含它，相關章節已標明爲外部；B 站投稿引擎 biliup 本身已包含。

總結¶

這套 skill 集合提供了一條從選題到發佈的數據閉環，適合需要在 DSH 中快速落地視頻生產能力的開發者。完整的技能目錄與源碼可在 SkillHub 或 GitHub 查看。