
大家好,我是程序员鱼皮。
几个月前,我写过一篇 DeepSeek Harness 精选插件推荐,带大家鉴赏了一波社区里实用的、好看的、抽象的插件。

没想到,最近 DeepSeek Harness 又火了一把,大概是发布了 Super Agent 架构的原因?还是因为全民养鱼?

官方前两天公布了一组数据,截至 11 月 4 日,DSH 的日活跃用户已经达到 154 万,月活跃用户 548 万。和 9 月底桌面端刚发布的时候相比,日活涨了 5 倍多!

我在 B 站(程序员鱼皮)发的那期 DSH 首发实测和入门教程,到现在也已经有 300 多万播放了。

如果你还没用过 DSH,建议先去看看这期视频,从安装到上手都讲到了,看完再回来装插件会顺手很多。
用的人一多,插件生态也跟着爆发。光是 dshmarket 这一个插件市场,收录的社区插件就已经接近 9000 个,有实用的、有好看的,当然也少不了各种抽象的整活作品。
插件多了是好事,但挑起来也更累了。于是我又花了不少时间,从下载排行榜和各大插件目录里挑出了 12 个热门插件,全部亲手装进 DSH 实测了一遍。

鱼皮甄选,量大管饱。建议收藏,让你的鲸鱼继续变肥变强!
授人以鱼不如授人以渔,我先教大家怎么发现优质的 DSH 插件。
之前我介绍过几种找插件的方法,比如翻 GitHub 的 dsh-plugin 标签、看 Awesome DSH Plugin 清单,或者装一个 dsh-market 插件市场。
这几个月 DSH 官方也跟进了。0.2.1 版本以后,插件页面里自带了一个「发现」标签页,不用离开 DSH 就能搜索和安装社区插件。
不过这个功能目前还是实验性的,需要先在插件页面打开「自定义插件索引」开关,然后添加插件索引源。
索引源你可以理解成一份插件清单的地址。我添加了 dshfind 和 Awesome DSH Plugin 这两个社区维护的插件目录,它们收录的插件比较全,更新也快。

添加完成以后,就可以直接按关键词搜索插件了。比如我搜了一下「余额」,刷出来一大堆查 DeepSeek 余额的插件。。。

看来大家对余额是真的很焦虑啊,太卷了!
安装插件也很简单,找到想要的插件后点一下「安装」,DSH 会弹窗提醒你插件会以你的权限在本机运行,确认来源可信 再继续。

装好插件以后,点「立即启用」,再刷新一下页面就能用了,全程不用敲一行命令,傻瓜式操作~

如果你想知道大家最近都在装什么,还可以看看 dshmarket 网站上的下载排行榜。它是按最近一周的下载量排序的,哪些插件最火一眼就能看出来。

至于 GitHub 上那些还没被收录的新插件,也可以沿用老办法,直接把仓库地址丢给 DSH,让 AI 自己读文档、自己安装。
接下来正式进入插件推荐环节。就像开头那张汇总图里分的那样,本期的 12 个插件一共分成 3 类,分别是实用必装的、提升效率的,以及好玩整活的。
先来看第一类,这几个插件装上就能用,几乎每天都能派上用场。
billion-context 是目前最火的 DSH 插件,在 dshmarket 的下载排行榜上稳居第一,最近一周的下载量有 270 多万次,比第二名高出好几倍。
开源仓库:https://github.com/ranxianglei/billion-context
它解决的是 AI 编程里一个很常见的问题。跟 AI 聊得越久,上下文就越长,每一轮请求都要把之前的内容带上,Token 越烧越多,回答也越来越慢。
billion-context 会把会话里用不上的旧内容压缩掉。作者号称 100K 的上下文窗口就够用,Token 消耗能省到原来的五分之一,一个会话甚至可以连续跑上一个月。
装好以后,我让它给一个刚聊了两轮的会话做个体检。它先列出了当前上下文的组成,文本消息和工具输出各占多少 Token 一目了然。

接着它逐条分析了哪些内容能压缩、哪些不该动,最后给出的结论是「现在不建议压缩」。

它给出的理由非常到位:这个会话可压缩的内容只有 1 千多个 Token,离触发压缩的门槛差了三十多倍,而且大部分开销是系统提示和工具定义这些固定成本,压缩了也省不下来。
蛮好的,看来不是无脑压缩,可放心食用~
DSH 调用的是 DeepSeek 的 API,按用量计费。虽然 DeepSeek 已经很便宜了,但你肯定也想知道钱都花在哪儿了。
dsh-cost-meter 就是一个费用账本插件。装好以后,侧边栏会显示账户余额、今天花了多少钱,以及当前处于峰谷定价的哪个时段。
开源仓库:https://github.com/Han-1413141/dsh-cost-meter
点开会话顶部的「费用明细」按钮,能看到这个会话一共花了多少钱、调用了几次模型、用了多少 Token,还有缓存命中率。

下面的矩形图还把费用按用途拆开了。我这个会话一共花了 1 毛 1,其中将近九成都花在了 AI 执行命令的步骤上,模型直接回复只占一成多。
而且它能和前面的 billion-context 配合使用,把压缩、重试这些额外请求的费用也一起算进去,账算得更准。
更贴心的是,它装好以后会自动导入以前的历史记录。我装上之后,过去半个月的近百个会话的费用一下子全算出来了。
之前我推荐过 ModLens 识图插件,它会把图片转给外部的视觉模型解析,再把结果喂给 DeepSeek。效果不错,但需要自己准备视觉模型的 API Key。
dsh-vision-router 的思路差不多,但它内置了一条免费的识图通道,装上就能直接用,对新手更友好。
开源仓库:https://github.com/ysr666/dsh-vision-router
装好以后,输入框里模型选择器的旁边会多出一个「识图」开关。
我拿自己的面试鸭做了个测试,截了一张首页题库列表的图丢给它,然后问它:我是 Java 后端求职,最多只有两周时间准备面试,图里这些题库应该优先刷哪 3 个?

30 秒后 AI 给出了回答。它先准确数出了图里一共有 9 个题库,其中 5 个和 Java 后端直接相关,另外 4 个是 AI 方向的,然后推荐我优先刷 Java 热门面试题 200 道、Java 并发和 JVM。

靠谱!
用 AI 编程最怕什么?
当然是 AI 一抽疯,把你的代码给删了。。。
cc-safety-net 是一张安全网,它会在 AI 执行命令之前先检查一遍,遇到 git reset --hard、rm -rf 这类可能造成数据丢失的危险命令,直接拦下来。这个插件最早是给 Claude Code 做的,名字里的 cc 就是 Claude Code 的缩写,现在也支持 DSH 了。
开源仓库:https://github.com/kenryu42/cc-safety-net
为了测试它,我克隆了一份编程导航「AI 闯关学习小程序」的项目代码,故意让 DSH 删掉整个后端目录,再执行 git reset --hard 回退 5 个提交。
DeepSeek 本身也很谨慎,执行之前先问我要不要确认。我选了「按原样执行」,结果 git reset --hard 连续两次都被安全网拦了下来。

在「轨迹」页面里还能看到更多细节。AI 这狗玩意,换成 git restore 命令再试了一次,同样被拦截了。

最后,AI 按照安全网的提示,先用 git stash 把改动存起来,再执行回退。
这样最终结果虽然一样,但被丢掉的改动还躺在 stash 里,后悔了还能找回来。
不过 rm -rf backend 这条命令并没有被拦截。因为它的默认规则主要防的是删除根目录、用户主目录这类要命的操作,项目里的普通目录不在保护范围内。
所以它更像是一道最后的保险,能挡住最致命的几刀,但别指望它帮你兜住所有误操作。
重要的项目,还是要记得勤提交代码。
第一类插件解决的都是日常痛点。接下来这一类更有意思,它们能让 DSH 干一些以前 AI 编程工具不太擅长的活儿。
archify 是一个画架构图的插件。你把项目交给它,它会自己读代码,然后画出一张可以交互的系统架构图。(我还跟这个项目的作者直播连麦给大家分享过)
开源仓库:https://github.com/tt-a1i/archify
我还是拿 AI 闯关学习小程序这个项目做测试,让它画一张中文的系统架构图。

画得相当准确!
从前端的微信小程序,到 FastAPI 后端的知识库、出题、复盘几个服务,再到 LangGraph Agent、Chroma 向量库、DeepSeek、阿里云百炼这些依赖,整个项目的结构一张图就讲明白了,连模块之间的调用关系都标了出来。
如果你接手了一个陌生项目,或者要给团队新人讲解项目,有了这张图会省事很多。
但它的缺点也很明显,就是慢。它画完以后会反复截图检查自己画得对不对,这一张图前前后后画了 16 分钟,花了 8 毛多。
dsh-ppt 能让 DSH 直接帮你做演示文稿,同时导出网页版和可编辑的 PPTX 文件。
开源仓库:https://github.com/STARDUSTLC666/dsh-ppt
我让它根据 AI 闯关学习小程序的项目介绍,做一份面向大学生的 6 页 PPT。
它先自己规划了每一页讲什么,做完还检查了一遍排版。
最后它交付了一个能直接放映的网页版和一个 PPTX 文件,PPT 里连每一页的演讲者备注都写好了,整个过程只花了 2 毛钱。

来看看效果,你觉得怎么样?

配色还是挺不错的吧,项目截图、技术栈和功能清单也都放对了位置。
但是也有小瑕疵。比如第 1 页的大标题,最后一个「品」字被单独挤到了第二行,看着有点别扭。
还好有 PPTX 文件,自己手动微调一下就好。
平时跟 AI 聊天,对话都是一条线往下走的。聊着聊着想岔开问个别的问题,要么在原对话里接着问,把上下文搞乱;要么新开一个会话,前面聊过的内容又得重新交代一遍。
dsh-synapse 把对话变成了一张画布,每一轮问答都是一张卡片,你可以从任意一张卡片拉出新的分支。
开源仓库:https://github.com/liangmianya/dsh-synapse
我先让 AI 用大白话解释什么是 RAG,然后在下面接着追问:那 AI Agent 又是什么?
同时,我又从 RAG 那张卡片拉出了一个分支,问它:RAG 和模型微调有什么区别?

在「会话地图」里,主线和分支的关系一目了然。分支会自动生成一个新的会话,左边的会话列表里还专门标了「分支」两个字,两条线各聊各的,互不干扰。
这种玩法很适合用来学习新知识。一个概念没搞懂就开个分支问清楚,问完再回到主线,思路不容易混乱。
不过这个插件现在还不太稳定,有的卡片标题会显示成一串奇怪的系统信息,我用的时候还弹过一次「工作空间不存在」的报错,期待后续改进吧。
接下来又到了喜闻乐见的整活环节。
dsh-pua 是我这次测过最离谱的插件,它能让你用各个大厂的风格 PUA 你的 AI。
开源仓库:https://github.com/MichengAI/dsh-pua
打开当前会话的 PUA 面板,可以选择 PUA 的「风味」,从阿里、字节、华为、腾讯、拼多多,到马斯克、乔布斯、Netflix,一共有十几种。还能选择角色模式,比如 P7、P9 这种职级,甚至还有「鼓励」和「关怀」这种温柔路线。
作为前鹅厂员工,我当然选了鹅味。

然后我让 AI 跑一下后端的单元测试,还特意补了一句:跑不通的话就算了。
结果 AI 发现缺了几个依赖,真就顺坡下驴,停下来不干了。。。

这能忍?

我反手输入 /pua again,给它上上强度。

这次 AI 立刻支棱起来了。它先给自己的失败定了性,然后列出两条路线,一条是在本机重建隔离环境,另一条是用 Docker 容器验证,还规定了每条路线怎么验收。

最后它还附上了一句大厂味的总结:赛马就赛两匹,一匹装环境,一匹进容器。哪匹先跑到 N passed,另一匹就下赛道。
连赛马机制都给整上了,就问你这味儿正不正吧?
虽然是个整活插件,但它确实能让 AI 少一点轻易放弃的情况,好吧我编不下去了。。
前面我提到,DSH 有一大堆跟「余额」有关的插件。
我最后挑中的是这个颜值最高的,它也是 dshmarket 下载榜上排名第三的插件。
开源仓库:https://github.com/MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget
装好以后,页面右下角会住进一只鲸鱼娘,头顶的气泡会显示 DeepSeek 余额、今天花了多少钱,以及距离峰谷时段切换的倒计时。
点一下气泡,就会切换成别的内容,比如吐槽用户。。大胆!

气泡里显示什么、角色形象、音效这些都能自己改,还能把它拖到页面的任意位置吸附住。
虽然它本质上就是一个查余额的插件,但谁让它可爱呢?
dsh-pet 是 dshmarket 下载榜上排名第二的插件,仅次于 billion-context。看来大家对桌宠是真爱啊!
开源仓库:https://github.com/PC2005-cloud/dsh-pet
dsh-pet 的动作很丰富,作者说一共有 100 多种动画。
它会跟着 AI 的工作状态做动作。AI 调用工具的时候,它头顶会冒出几个工具图标。闲下来的时候,它会自己吃冰淇淋、玩玩具车,还会自言自语求吃的,很符合吃白饭的大肥鱼设定。

如果你用的是 DSH 桌面端,它还能变成一个悬浮在电脑桌面上的窗口,真正当成桌宠来养。
dsh-meme 给 DSH 的输入框加了一个表情包按钮,点开就能看到 24 张鲸鱼娘表情包。
开源仓库:https://github.com/yyh-001/dsh-meme

点一下表情包就会直接发出去。我发了一张一脸疑惑的鲸鱼娘,结果没想到的是,AI 竟然也回了一张转圈加载的表情包!

没想到在 AI 编程工具里也能斗图。以后写代码写累了,还能跟 AI 互相发表情包解解闷(如果觉得 Token 花不完的话)。
最后一个是主题插件 dsh-claude-style,装上以后,DSH 的界面会变成 Claude 的风格。
开源仓库:https://github.com/Nwflower/dsh-claude-style

???
这也太像了吧!
不过用上这个插件后,不知为何,我总有种账号随时可能被封的恐惧感。
大家的脑洞真是太大了,佩服佩服。
多提醒一句,插件毕竟是第三方代码,安装前最好看一眼仓库来源和它能做什么,特别是那些声称能「解除限制」的插件,不建议安装。
DSH 本身也还在快速迭代,插件出兼容问题很常见。
所以我建议只装真正用得上的插件,装之前先备份好 DSH 的配置,出了问题也好恢复。
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开源指路:https://github.com/liyupi/ai-guide

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