前言¶

做图文/视频生成类 Agent 的人常遇到这个情况：用户丢过来一句「雨夜东京街头，一个撑透明伞的女人，要可灵 4.0 能跑的视频提示词」，模型直接把它当成普通需求，吐出来的提示词没有负向提示词、没有参数建议、也没有镜头语言。反过来，写研发的人也不想为每个平台手维护一套提示词规范。

dsh-prompt-workshop（提示词工坊）解决的就是这个缺口：选一个目标生成器，输入一句粗糙想法，插件给出主提示词、负向提示词、参数建议、多个变体和缺口分析。下面介绍这个插件的定位、能力、安装方式和用法。

这是什么¶

一句话定位：DeepSeek Harness（DSH）原生插件，把粗糙想法转换成目标生成模型可直接使用的精准提示词，附带提示词质量评分和图片反推提示词。

• 维护者：18518182595-cell
• 包名 / 版本：dsh-prompt-workshop / 0.2.0
• 许可证：MIT
• 分类：模型推理
• 来源：GitHub 仓库 README 与 package.json；社区目录页（skillhub.cn，独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系）。

它采用 DSH 的双半侧结构：Host 半侧提供工具与 HTTP API，浏览器半侧提供输入框工作台与设置页。内置知识库随包分发，只在周期收集时联网。

核心能力¶

输入框工作台¶

会话输入框左侧有入口按钮，点开是浮层面板。流程是：选目标生成器 → 输入想法 → 生成 → 复制 / 插入输入框 / 直接发送。结果区还有一键「更简洁 / 更电影感 / 更写实 / 加细节」做迭代，不用把整段 prompt 重新抄一遍。

19 个目标模型规范¶

内置知识库覆盖 19 个目标模型的语法规则、参数建议、正/负向提示词规范，按 README 的摘要表分三类：

README 里特别点明了豆包 Seedream（图片）和豆包 Seedance（视频）两个国内模型的规范。知识库的调研来源集中在 research/prompt-knowledge.md，README 称有 36 条来源，含官方文档和社区交叉验证。参数建议不做硬校验，带「待核实」标记的条目以平台官方文档为准。

多模型增强与 Agent 工具¶

增强模型的下拉列表直接列出 DSH「设置 → 模型」里已配置的全部模型：DeepSeek 账号全系 + 你自己添加的任意 OpenAI 兼容端点。插件不额外保存 API Key，走 DSH 已有的模型配置；也可以在设置页设默认模型，或选「跟随当前会话模型」。

接入对话后还有三个工具：prompt_enhance、prompt_score、prompt_targets（含豆包等目标模型规范查询）。对话里直接说「把这个想法变成精准提示词」或「这段 Midjourney 提示词为什么效果不准」，Agent 会自动调用对应工具，不用手动开面板。

质量评分¶

prompt_score 用 10 维 rubric：意图清晰度、主体具体性、构图与镜头、光线与色彩、风格一致性、运动与时序、音频与对白、参数适配、语言与语法、合规与版权。这对视频模型尤其有用——覆盖了时序和音频维度，是通用提示词工具里少见的部分。

图片反推提示词¶

面板里上传或粘贴一张参考图，插件反推「能复现这张图」的目标模型提示词。这一步需要调用支持图片输入的大模型，否则会返回结构化错误。

知识库周期自更新¶

插件每 N 天（默认 5 天）联网检索相关模型/提示词的新消息，提炼成增量应用到本地知识库。搜索优先用 DeepSeek 搜索；没有会话凭证时自动回退到 Bing RSS + 官方文档种子页，不需要额外 API key。更新分「官方文档补全」和「新变化」两类，每轮生成中文报告。可以在设置页改周期、点「立即收集」、点「恢复内置知识库」。

对话里说「更新一下提示词知识库」也能触发，后台执行。这条路径在 README 的「已验证」里提到过测试覆盖：图片反推与知识库收集的无 web / 无附件 / 无模型失败路径都返回结构化错误。

本地数据¶

设置与历史保存在 ~/.dsh/prompt-workshop.json，知识库增量保存在 ~/.dsh/prompt-workshop-knowledge.json，升级插件不会丢。内置知识库随包分发，仅周期收集时才联网。

安装与启用¶

README 给出三种方式，优先用前两种：

插件市场（推荐）：

DSH → 插件 → 市场，搜索「提示词工坊 / Prompt Studio」

或从 Discover 索引安装。

GitHub：

dsh plugin --profile <profile> add github:<owner>/dsh-prompt-workshop

源码本地链接：

git clone <仓库>
dsh plugin --profile <profile> add link:<仓库绝对路径>

Desktop 用户在「设置 → 插件」里用插件管理器链接安装，README 对应提供了 scripts/install-desktop.mjs 和 scripts/uninstall-desktop.mjs。

安装后在「设置 → 提示词工坊」（或「插件 → dsh-prompt-workshop」）里配置模型与知识库。运行环境要求 node >= 22.13.0、dsh >= 0.2.1-rc.1，peer 依赖 @deepseek-ai/dsh-tools。

典型用法¶

README 给出的面板流程是 6 步：

1. 打开任意会话，输入框左侧点入口按钮
2. 选「目标生成器」，按需选任务类型 / 风格 / 增强模型 / 变体数量
3. 在「粗糙想法」里写一句话，点「生成精准提示词」
4. 结果区复制 / 插入输入框 / 直接发送，或点快捷按钮继续迭代
5. 图片反推：面板里上传图片或直接粘贴进面板
6. 设置页设默认值、关系统提示注入、清空历史、调知识库更新策略

不走面板，在对话里直接说需求也可以，README 给了两个例子：

把「雨夜东京街头，一个撑透明伞的女人」变成可灵 4.0 的视频提示词
帮我看看这段 Midjourney 提示词为什么效果不准

适用场景与注意¶

适合这几类人：

• 在 DSH 里同时调多个国内图像/视频模型（豆包 Seedream / Seedance、即梦、可灵、海螺）的人，不想为每个平台手抄一套语法规则。
• 做 Agent 工作流、希望对话里就能触发提示词增强和评分，而不是自己拼字符串的人。
• 需要批量产出同一想法的多个提示词变体、再做筛选的人。

几点要注意：

• 插件以当前 dsh 进程的权限运行，安装前先检查源码与许可证（本仓库 MIT，但仍建议自行审一遍）。
• API 仅接受本机回环请求，局域网或反向代理访问面板不可用。
• 图片反推和插件内独立 API Key 渠道在 v1 里没有，v0.2.0 才加入图片反推。
• 面板 UI 的深浅色主题、浮层定位没有逐像素确认；刷新后若输入框旁没有入口按钮，再刷新一次页面（Ctrl+R）。
• 知识库里标注「待核实」的参数属于社区交叉验证结果，插件只给建议，最终以平台官方文档为准。
• 内置知识库随包分发，但周期收集会联网检索外部内容，介意的公司环境可以先关掉自动更新、改为手动「立即收集」。

结尾¶

这个插件的价值不在「生成一段漂亮的提示词」，而在把模型规范、评分维度和知识库更新这三件事收进了一处，并允许通过 Agent 工具和 HTTP API 被工作流调用。README 里也列了迭代 2 的候选（多模型对比模式、提示词 A/B 评测、收集质量的白名单与变更确认），后续可以关注。

目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/18518182595-cell/dsh-prompt-workshop

GitHub：https://github.com/18518182595-cell/dsh-prompt-workshop