前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里做知识型任务时，代理往往直接给出结论，缺少可核对的依据链。若把整套流程写成独立 Skill，又要自己维护注册方式、资源路径和与 DSH 版本的兼容。dsh-evidence-first-knowledge-work 把上游项目 evidence-first-knowledge-work 1.1.0 打成 DSH 插件，通过 ctx.skills 注册，代理可按描述或斜杠命令载入完整指令与参考文件。
这是什么¶
维护者 win10ogod 将「证据优先（evidence-first）」知识工作技能封装为 DeepSeek Harness 插件（npm 包版本 0.1.2，MIT 许可）。插件不新增对话轮次、不改动 DSH 工具权限；技能正文属于指令层，是否走完技能内定义的流程，需结合具体任务与验证结果判断。
核心功能¶
插件把完整的 SKILL.md、参考文档与评估相关资源放在 assets/evidence-first-knowledge-work/，并按 DSH 0.1.7-rc.2、0.2.0-rc.2 与 0.2.1-alpha.1 的 Skill 注册接口接入。
- 技能目录可见：代理在技能列表中看到名称与描述；任务与描述匹配时，可用
skill工具载入全文。 - 显式载入：在消息中输入
/evidence-first-knowledge-work可明确加载该技能。 - 按需读资源：载入全文时，DSH 会提供包内资源目录，代理可按需读取
references/等文件。 - 优先级：工作区内同名技能若存在，依 DSH 既定顺序可能覆盖本插件；本插件优先于用户全局技能目录中的同名副本。
插件自行不发起对话、反思或背景模型轮次。
安装与启用¶
在目标 profile（示例为 web）下安装并确认配置条目：
dsh plugin --profile web add github:win10ogod/dsh-evidence-first-knowledge-work
dsh --profile web --dump-config
dsh plugin 会安装套件并把 bundle 写入 profile；--dump-config 输出中应出现 skill-evidence-first-knowledge-work。若 DSH 已在运行，需重启后再使用。
开发与发布侧可用仓库内脚本自检（需 Node.js >=22.13.0）：
npm run check
npm pack --dry-run
前者校验插件语法、技能内容、资源目录与 DSH 注册调用；后者检查发布包是否包含完整技能文件。
典型用法¶
- 安装并重启 DSH，确认
skill-evidence-first-knowledge-work已出现在 dump 配置中。 - 发起与技能描述相符的知识整理、论证或需证据链的任务，让代理通过
skill工具加载技能；或在输入中使用/evidence-first-knowledge-work。 - 代理加载后，根据包内资源目录读取
references/等参考文件，再按SKILL.md中的步骤执行。
具体关卡与评估逻辑以 assets/evidence-first-knowledge-work/ 内技能原文为准。
适用场景与注意¶
适合：已在用 DSH、希望统一分发 evidence-first 知识工作指令与参考材料，且 peer 依赖 @deepseek-ai/dsh-skill 与 @deepseek-ai/cordis 版本与本地 DSH 一致的开发者。
注意：
- 插件以当前 DSH 进程的权限运行；安装前请阅读 GitHub 仓库 源码与 MIT 许可证。
- 社区目录 SkillHub 插件页 为独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。
- 分类上常归入「模型推理」类插件；仓库星标以 GitHub 页面为准（撰写时公开显示为 0）。
结尾¶
dsh-evidence-first-knowledge-work 的价值在于：把 evidence-first-knowledge-work 1.1.0 原样 bundled 进 DSH，减少手工拷贝 Skill 与注册 patch 的成本。需要安装命令、配置条目名称或技能细节时，以 README 与 assets/evidence-first-knowledge-work/ 为准。
- 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/win10ogod/dsh-evidence-first-knowledge-work
- GitHub：https://github.com/win10ogod/dsh-evidence-first-knowledge-work
