前言¶
DeepSeek Harness（DSH）在处理重复问题时，模型会重新推导：重读上下文、重试错误、重组答案。这些 token 花费相同，但成果留在对话里，下次还得重来。Skill Forge 做的事是：在对话结束时，把一个已经解决的流程压缩成一个技能文件。之后 DSH 的技能目录会在相关请求上命中它，模型加载几十行指令，而不是重新思考几百行过程。
它是什么¶
dsh-skill-forge 是 DeepSeek Harness 的一个插件，维护者是 chaonimadesazhi。它提供 4 个模型工具和一个 Web GUI 面板（侧边栏「技能锻造炉」）。技能文件写入 ~/.dsh/skills/<name>/SKILL.md，这是 DSH 官方 skill 目录，任何支持 skill 的 preset 都能用。
核心功能¶
插件提供两条使用路径：
路径 1：让 Agent 自己沉淀（零配置）¶
对模型说一句自然语言即可，它会调用工具链：
把刚才这套 ffmpeg 排错流程存成 skill
模型依次调用以下工具：
| 工具 | 作用 |
| skill_forge_context | 取当前会话（或指定会话）最近 N 轮的有界摘要，默认 10 轮 / 16000 字符，超长保留最新尾部 |
| skill_forge_save | 写 ~/.dsh/skills/<name>/SKILL.md；同名默认拒绝，覆盖时留 .bak |
| skill_forge_list | 列出本插件写过的技能（含路径、大小、时间） |
| skill_forge_delete | 移入 .trash 可恢复；只允许删本插件写的技能 |
写入后技能目录会热刷新，本会话内即可被 skill 工具加载。
路径 2：在面板里手动锻造（Web GUI）¶
侧边栏底部、任务看板下方有一个图标，点开后是两页签：
- 技能库 — 搜索 / 点行预览 / 删除（移入
.trash）。预览支持 Markdown 渲染与「原文」切换。 - 锻造 — 选一个最近会话，或直接粘贴文本；可留空名称/描述让 AI 生成；「AI 提炼」产出草稿 → 人工确认 → 保存。
AI 提炼需要宿主同时具备 llm 与 agentDefaultModel 服务；不可用时接口返回 503 llm-unavailable，面板会提示改走路径 1，或手动填写草稿直接保存。
安装¶
方式 A：从 npm¶
dsh plugin --profile web add dsh-skill-forge
方式 B：从 GitHub 本地安装¶
git clone https://github.com/chaonimadesazhi/dsh-skill-forge.git
dsh plugin --profile web add link:./dsh-skill-forge
方式 C：桌面客户端¶
桌面端的 desktop profile 由 Electron 应用独占管理，CLI 会拒绝写入。请用桌面端界面：设置 → 插件 → 安装本地目录，指向克隆下来的目录。
安装后重启 DSH；侧边栏出现「技能锻造炉」即成功。若没有出现，检查 dsh.client 是否被 profile 的 bundle 列表收录。
配置¶
在 profile 的 cordis.patch.yml 里改 skill-forge 行：
- id: skill-forge
name: dsh-skill-forge
config:
maxCaptureChars: 20000 # 面板「AI 提炼」单次最多吞多少字符上下文
toolCaptureChars: 16000 # skill_forge_context 默认返回上限
生成的技能长什么样¶
---
name: eac-ffmpeg-path-fix
description: "修复 EAC 渲染任务因 ffmpeg 不在 PATH 而报 ffmpeg not found 的失败。"
whenToUse: "EAC 任务提交或渲染失败且日志出现 ffmpeg not found"
metadata:
forge: "skill-forge"
version: 1
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## 何时使用
...
## 执行步骤
...
## 验收清单
...
## 反例
...
metadata.forge 是本插件的所有权标记：skill_forge_list 默认只列带这个标记的技能，skill_forge_delete 也只肯删带这个标记的技能 —— 不会动你手写或别的插件装的技能。
安全边界¶
- HTTP 路由仅接受 loopback + same-origin 请求，跨站/局域网一律 403；请求体上限 1 MiB。
- 只写
~/.dsh/skills，不碰 DSH 安装目录、不改 profile 的package.json/cordis.patch.yml。 - 不向 session log 追加事件；会话内容通过
sessionQuery只读获取。 - 提炼过程不落盘，只有你按下「保存」才写文件。覆盖前会二次确认并保留
.bak。
已知限制¶
- 技能目录热刷新依赖 DSH 的文件监听，通常即时，但不承诺「秒级一定命中」。
- 「AI 提炼」依赖宿主默认模型可用；无模型时只能用路径 1 或手动草稿。
- 技能名必须是 kebab-case（小写字母/数字/连字符），这是 DSH 官方 skill 语法。
- 只管理
~/.dsh/skills，不支持项目级.dsh/skills。 - 面板按 880px 最大宽度居中，超宽窗口下两侧留白较多。
开发与自检¶
仓库是纯 ESM、无构建、无运行时依赖（只用 node: 内置模块 + 浏览器侧 react）。
node --check index.js
node --check client.js
适用场景与注意¶
适合经常遇到重复问题的场景，如排错流程、配置模板、检查清单等。安装前应检查源码与许可证。插件以当前 dsh 进程权限运行，注意不要与手写技能冲突。技能目录热刷新依赖 DSH 的文件监听，通常即时，但不承诺「秒级一定命中」。
小结¶
Skill Forge 把对话沉淀成可复用的 SKILL.md，让下一次相似问题直接命中技能，而不是重新推一遍。它通过 Agent 工具链或 Web GUI 提供两种沉淀方式，生成的技能文件遵循 DSH 官方语法，并带有所有权标记，确保不会误删其他技能。
