DeepSeek Harness 插件：dsh-auto-prompt

前言¶

DeepSeek Harness（DSH）的插件生态将大部分功能封装成独立的模块，通过组合拼装形成可扩展的工作流。dsh-auto-prompt 是其中一个专注于提示词工程的插件：它接收自然语言描述，先调用大模型改写成可执行的提示词，再由图片或视频服务生成实际文件。

很多工具在做这件事时会绑定特定的服务商，导致迁移成本高。这个插件不绑定任何服务商：只要接口是 OpenAI 兼容的，或者你能用 JSON 路径描述它的异步任务格式，云 API、Ollama、LM Studio、vLLM、ComfyUI 桥接、自建服务都能接。

插件定位¶

dsh-auto-prompt 是 DeepSeek Harness 的一个插件，由 Kaitox326 维护。它解决的是「如何把口语描述变成专业提示词，再变成图片或视频」这一链路中的重复劳动。插件本身不提供生成能力，只负责把前一步的描述交给「你自己配置的大模型」改写，再交给「你自己配置的图片/视频服务」产出文件。

插件出现在两个地方：左下角「个人 → 设置 → 自动提示词」（开关 + 可直接填写的模型地址/API 链接/密钥/模型名）和插件列表（显示名字「自动提示词」、一句简介和图标，可整包停用）。

核心功能¶

插件提供三个工具，根据你说的话自动选择：

auto_prompt：只生成提示词，不生成画面。适合「帮我想个提示词」「这段话怎么写进 Stable Diffusion / Midjourney」这类场景。
auto_media：提示词 →（生成开关打开时）调用后端 → 落地成图片/视频；开关关着就只出提示词。适合「画一张…」「生成段视频」「帮我出个画面」这类场景。
auto_config：查看 / 修改 / 体检配置。适合「怎么配」「配好了吗」「为什么报错」「测一下通不通」「打开开关」这类场景。

插件内部做了适配层，兼容 Harness 0.1.x 与 0.2.x，配置文件与字段名不随版本变化。

生成开关¶

「理解你的话、写提示词」和「真的出图/出片」是两件事，所以后一步单独有一个开关。

`generateMedia`	行为
关（默认）	只产出提示词，并落盘成一份 `.md` 提示词单。不会向任何图片/视频服务发请求，不消耗额度。
开	提示词 → 调用后端 → 真实图片/视频文件。

默认关闭是有意的：新装先看清楚它会怎么理解你，确认提示词对味了再打开开关，避免上来就烧额度。

打开方式任选一种：

打开生成开关

或点界面：左下角「个人」→「设置」→ 左侧导航「自动提示词」→ 打开「生成开关」。

配置¶

提示词模型¶

在「自动提示词」页面填写提示词模型的地址、密钥和模型名。地址填到版本前缀，如 https://api.deepseek.com/v1。旁边有 DeepSeek / Ollama / LM Studio 三个常用预设，点一下即填入。

图片服务¶

图片服务使用 OpenAI 兼容的 /images/generations 接口。填写 API 链接、模型名、密钥和图片尺寸即可。

视频服务¶

视频没有统一标准，所以这里用「提交任务 → 轮询状态 → 取结果」的通用模型。需要填写提交地址、查询模板、JSON 模板，以及 JSON 路径把服务商的返回结构描述清楚。改代码可以适配新服务商。

产物保存¶

输出目录默认存到 ~/.dsh/outputs/auto-prompt，支持 ~。图片会同时以附件形式显示在对话里；视频给出绝对路径（点开即可播放）。

零配置先跑一遍¶

什么都不填也能用。默认（生成开关关着）时，提示词用内置模板组装（不需要联网，也不花钱），产出一份 .md 提示词单，包含所有方案、反向提示词、画幅、时长、以及每条为什么这么写。结果里会明确告诉你「开关关着，想说一声就能打开」。

打开生成开关、但后端还没配齐时，进入演示模式：图片产出一张真实可解的 PNG 占位图（走完整的落盘 + 附件链路），视频产出一份 .json 分镜脚本，并标注「演示模式」。

安装¶

方式零：从 GitHub 克隆¶

git clone https://github.com/Kaitox326/dsh-auto-prompt.git
cd dsh-auto-prompt
node scripts/install.mjs

之后完全退出并重新启动 DSH。

方式一：本地安装脚本（推荐）¶

node scripts/install.mjs                 # 默认装到 desktop profile
node scripts/install.mjs --profile=web    # 装到别的 profile
node scripts/install.mjs --dry-run        # 只看会做什么

脚本做四件事，本质上是把插件「当成一个包」挂进 profile：

复制插件到 ~/.dsh/profiles/<profile>/plugins/dsh-auto-prompt；
在 <profile>/node_modules/dsh-auto-prompt 建一个软链指向它（Windows 用 junction）；
在 profile 的 package.json 里登记依赖 dsh-auto-prompt 与 bundle，让包的 cordis.patch.yml 负责插入 Loader 条目；
把旧的 cordis.patch.yml 里手写的 insert 行删掉，避免同名条目被组合两次。

重复执行只会更新文件，并就地修正已有条目。

方式二：手动挂载¶

把插件复制进 profile，然后改该 profile 的 package.json：

{
  "dependencies": { "dsh-auto-prompt": "file:plugins/dsh-auto-prompt" },
  "dsh": { "profile": { "bundles": ["…", "dsh-auto-prompt"] } }
}

排错¶

现象	原因 / 处理
只出提示词、不出图	生成开关没打开。说「打开生成开关」，或 `auto_config(action="set", values={"generateMedia":true})`
`HTTP 404`	基础地址少了 `/v1` 之类的版本前缀，或模型名写错
`HTTP 401/403`	密钥无效或无该模型权限；本地服务不要误填密钥
`连不上 127.0.0.1:xxxx`	本地模型服务没启动，或端口不对（Ollama 11434、LM Studio 1234）
返回「不是 JSON」	填的是网页地址而不是 API 地址
视频「没找到任务 ID / 视频地址」	按报错里附的原始返回，改对应的 `videoIdPath` / `videoResultPath`
视频等待超时	任务可能仍在服务端跑；调大 `videoTimeoutMs`，或按报错里的任务 ID 去控制台看
图片返回了但没显示	附件策略可能拒绝该格式/尺寸；文件仍已落盘，路径会在结果里列出
插件没出现在设置里	重启 DSH；确认启动日志出现 `[dsh-auto-prompt] 已加载`。仍看不到时用 `DSH_AUTO_PROMPT_DEBUG=1` 启动，日志会列出所有可配置条目

适用场景¶

适合需要把自然语言描述转化为专业提示词，再生成图片或视频的用户。插件特别适合已经部署了本地模型或云 API 的场景，可以统一管理提示词生成和媒体生成的链路。

注意事项¶

插件以当前 DSH 进程权限运行。安装前应检查源码与许可证。

结尾¶

dsh-auto-prompt 将口语描述转化为可执行的提示词，再交给配置好的图片或视频服务，完成整个链路。如果你已经在使用 DeepSeek Harness，并且需要统一管理提示词工程和媒体生成，这个插件提供了一个低耦合的解决方案。

插件目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/Kaitox326/dsh-auto-prompt
GitHub：https://github.com/Kaitox326/dsh-auto-prompt