前言¶

在 DeepSeek Harness 里做项目，Agent 往往只能跟着当前会话走：知识散在仓库和笔记里，Slack 等通道要另接一套脚本，权限边界也多半靠口头约定。把同一套能力搬到「可持续管理、可核对来源、可设身份规则」的分身形态，通常要自己拼目录结构、蒸馏流程和通道探测。

oxmumu3/ai-twin-starter（npm 包名 @oxmumu3/dsh-agent-twin）面向这条路径：用已有工作 Agent，按「准备材料 → 蒸馏分身 → 连接通道 → 设定权限」四步，在 Harness 内搭建并日常管理 AI 分身。0.4 预发布还提供原生「AI 分身」工作台（项目沉淀、分身能力、通道连接、身份与规则），并保留兼容 0.3 的 agent_twin 工具链。

这是什么¶

维护者 oxmumu3（作者署名牛村木木山），GitHub 仓库 oxmumu3/ai-twin-starter，SkillHub 分类为工作流，简介为：Turn your existing work agent into an online twin: portable setup templates and a DeepSeek Harness initializer.

插件不附带作者的业务知识、工具账号或个人记忆；代码负责读取边界、来源校验、落盘、通道探测、权限与任务状态。材料可以边工作边积累，也不要求先把项目整理成完美知识库。

宿主与版本边界¶

原生工作台面向 DeepSeek Harness Web / Desktop 0.2.1-rc.2、0.2.1-rc.3，Node.js 22.13+（package.json 中 engines.dsh 与上述一致）。Desktop 侧文档记载已验证安装启用、真实模型整理蒸馏、候选试跑与明确采用、日报和材料回流；真实 Slack 收发仍待验收，完整边界见仓库 0.4 发布说明。其他宿主版本需自行重新验证。

许可证 MIT。预发布资产以 Releases（含预发布）实际列出的 .tgz 与 SHA256SUMS 为准，不要依赖 /releases/latest 发现预发布。

核心功能¶

四步搭建流程¶

1. 准备分身材料：在选定项目内盘点元数据，明确选材后读取正文，整理背景、知识、判断、工作流、案例、工具和成果，保留出处与缺口。
2. 蒸馏分身：从所选原始来源提炼知识、判断、工作流和工具卡并校验出处；原生版先生成候选，用具体任务试跑，再明确采用。
3. 连接通道：用本人的 Slack 授权核对真实身份、允许频道和本人目的地；先做只读核验，通用工具路径保持只读。
4. 设定权限：按稳定身份、范围、动作和目的地设置规则；陌生身份拒绝，越权或不明确请求交本人。

DSH 侧两种用法¶

• 0.4 原生：安装并启用后使用「AI 分身」页面，四模块负责首次搭建与日常管理（含严格 CSV 的本地日报、材料提交与审阅采纳等；远程来信不能触发这些动作）。
• 通用 agent_twin 工具：沿用 0.3 语义，在当前工作项目目录执行材料盘点、prepare/apply、蒸馏、Slack 只读 channel_probe、channel_tick 权限 dry-run 等；正式业务执行、对外回复和持续调度仍须分别验收。

仓库还提供自托管 market/index.json，可配合 Harness 自定义插件市场 的发现页；这不代表官方统一审核或收录，直接安装固定版本 .tgz 不必先添加市场。

安装与启用¶

安装前确认仓库 canonical owner 为 oxmumu3，所选 Release 已公开，.tgz 与校验文件存在；核对包名 dsh-agent-twin、包内版本与宿主 engines 一致。本包没有安装时脚本。

在 Harness 中通过宿主 plugin_manager 操作（需 danger-full-access 或本次调用批准；Host 代码运行在工作区沙箱之外，须在 Harness 批准流程中授权）。建议顺序：

1、列出已有包，避免重复安装：

{"action":"list_bundles","limit":100}

2、将 install_bundle 的 target 设为已核实 Release 上的固定版本 .tgz 地址，enabled: true。隔离测试文档中的 CLI 示例（包路径须换成你实际下载的文件）：

trial_home="$(mktemp -d)"
DSH_HOME="$trial_home" npx --yes @deepseek-ai/dsh@0.2.1-rc.2 plugin --profile web add ./dsh-agent-twin-0.4.0-preview.3.tgz

3、安装返回后再次调用 list_bundles 与 list_plugins；仅当变更结果 application 为 applied，且包与组件已启用、无失败，才可视为安装成功。若宿主报告 pendingBuilds，须按宿主流程解释安装脚本并取得批准，不能自行传 approvedBuilds 放行。

0.4 安装完成后，按对应版本 原生运行手册 打开「AI 分身」完成首次搭建；先核验模型、来源和 Slack 权限，再由本人明确启用服务。

典型用法（agent_twin 通用路径）¶

插件启用后，在要搭建分身的当前工作项目中调用 agent_twin。零散项目可先盘点再选材，不必先有完整知识库。

第一步：盘点与准备材料

只读盘点（示例根目录可按项目调整）：

{"operation":"materials_inventory","roots":["notes","project-docs"]}

尚未初始化时：

{"operation":"init"}

对选定正文 prepare（路径为项目内相对路径的 .md/.txt）：

{"operation":"materials_prepare","entries":["notes/project-background.md","project-docs/delivery-method.txt"]}

由当前 Agent 根据 prepare 返回整理 packet，再 apply（batchId 与 sourceId 使用 prepare 返回值）：

{"operation":"materials_apply","batchId":"使用materials_prepare返回的batchId","packet":{"project":{"title":"我的项目","summary":"根据选定来源归纳的项目概况。","sourceRefs":[{"sourceId":"使用prepare返回的sourceId","startLine":1,"endLine":2}]},"materials":[{"id":"delivery-method","kind":"workflow","title":"交付方法","summary":"有来源支持的实际做法。","sourceRefs":[{"sourceId":"使用prepare返回的sourceId","startLine":3,"endLine":4}],"selectedForDistillation":true}],"gaps":[{"id":"missing-authorization","description":"尚需本人确认连接器授权。"}]}}

核对材料状态：

{"operation":"materials_status"}

第二步：蒸馏

从材料包进入蒸馏批次：

{"operation":"materials_distill"}

Agent 提炼卡片后 distill_apply；使用前只读读取已验收知识：

{"operation":"knowledge_read"}

第三步：Slack 只读探测

令牌仅从环境变量 AGENT_TWIN_SLACK_BOT_TOKEN 读取，不要写入聊天或 Git。在本地 .agent-twin/config.json 配置 ownerId、频道与目的地 ID，channel 为 slack，保持 enabled: false，再执行：

{"operation":"channel_probe"}

第四步：权限 dry-run

配置 .agent-twin/policy.json 后：

{"operation":"channel_tick"}

该操作强制 dryRun: true，不产生对外回复。完整字段语义见仓库 SETUP.md 与 docs/dsh-install.md。

适用场景与注意¶

适合：已在 DSH 中用 Agent 做项目、希望把可核对来源的材料沉淀为分身能力，并在 Slack 等通道上先做只读身份与权限验收的团队或个人。

务必注意：

• 插件以当前 dsh 进程权限运行；plugin_manager 安装 Host 代码时超出工作区沙箱。安装前应阅读源码与 MIT 许可证，并理解 docs/privacy.md 等说明。
• status 不会把「配置齐全」等同于「已在线」；合成示例与测试不能证明真实 Slack 已收发或服务全天在线。
• 所有工具从宿主工作目录解析路径，不接受模型传入任意绝对路径；只读盘点仍要求目录在宿主 sandbox 内。

结尾¶

ai-twin-starter 把「Portable 模板 + Harness 初始化 + 四步分身流程」收进一个工作流插件：材料有出处、能力有试跑与采用、通道与权限可分层验收。DeepSeek Harness 社区目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/oxmumu3/ai-twin-starter；源码与 Releases：https://github.com/oxmumu3/ai-twin-starter。