DeepSeek Harness开源一周，GitHub星标飙到16.9万。社区动作更快——dsh-plugin标签下已经冒出数千个插件，从给AI装眼睛的视觉工具，到把Harness搬进终端的命令行神器，什么都有。
问题来了：装哪些？
翻了两天仓库，挑出6个真正能用的。不是那种花里胡哨的整活项目，是装完就能让开发体验脱胎换骨的基础设施。
从毛坯房到精装房，只差一个dsh-web-ui
默认的dsh web界面就是个纯聊天框。用三天就会觉得太素了。
dsh-web-ui是个插件集合包，一次装齐任务看板、Git图谱、Token统计、皮肤中心，还带个鲸鱼娘电子宠物。Star破千不是没道理。
最实用的是任务看板——五列视图（待规划/待办/进行中/已完成/已失败），卡片能直接交给DSH会话执行，跑完自动更新状态，还支持cron定时任务。
安装一行命令：dsh plugin --profile web add "github:zhu1090093659/dsh-web-ui#main"
如果不想敲命令，还有个Star 4700+的社区项目deepseek-harness-desktop，把Harness打包成Electron桌面应用，双击图标就能跑，macOS和Windows都支持。
给AI装双眼睛，ModLens是最佳答案
DeepSeek V4系列模型只能处理纯文本。贴张报错截图进去，AI只能干瞪眼。
ModLens解决的就是这个问题。粘贴图片后，插件自动调用外部视觉模型（比如Qwen）把图片解析成结构化JSON——OCR文字、布局区域、语义内容，全部喂给DeepSeek继续推理。
和普通OCR不一样，ModLens保留的是元素位置关系和语义。做前端的朋友应该懂这有多香：页面做完截个图丢给DSH，让它自己检查还原度。
Star 905+，安装必须锁版本号（别用@latest，pnpm 11会拦截发布不足24小时的版本）：dsh plugin --profile web add "@liustack/modlens@3.18.3"
让AI操控真实浏览器，不是无头浏览器那种
dsh-browser连接的是电脑上真实的Chrome标签页。Cookie、Session、登录状态直接复用，不用给AI单独登录。
技术方案挺聪明：一个DSH桥接插件加一个Chrome MV3扩展，两边通过本地WebSocket通信。网页内容被转成结构化文本（带编号的可交互元素列表），DeepSeek不需要"看图"就能理解页面结构。
想搜推特、填表单、点链接，说句话就行。安装稍微麻烦点，得同时装插件和浏览器扩展，但一旦跑通就是降维打击。
@文件引用，终于追上Codex体验
用过Codex的人都知道@符号引用文件有多爽。dsh-at-file把这个能力搬到了Harness。
输入@弹出工作区文件列表，选中的文件内容自动附加到提示词。不用再手动复制粘贴了。
一行命令装上，体验直接拉平：dsh plugin --profile web add "github:omdsh-dev/dsh-at-file#main"
省钱才是硬道理，dsh-plan-execute
复杂任务用推理模型规划，简单任务用经济模型执行——脑子和手脚分开用。
dsh-plan-execute的思路很直接：规划阶段用DeepSeek-R1保证思考质量，执行阶段用DeepSeek-V3控制成本。实测复杂业务场景能省30%-50%的Token开销。
有个坑要注意：规划输出必须加字数限制（建议500字），不然R1能写出一篇小论文把上下文撑爆。
插件不是越多越好
6个装完，基础体验已经从毛坯变精装了。
但别贪多。agent-teams和plan-execute会重写工作流，建议先在非生产分支验证。context-doctor的审计日志也会影响响应速度，按需开启就行。
DSH的插件化设计确实厉害——模型、工具、技能、UI全都可插拔。社区补能力的速度也快，一周就能冒出数千个插件。
问题是，快也意味着鱼龙混杂。不是所有标了dsh-plugin标签的仓库都值得装。选插件看三点：Star数、维护频率、是否解决你的真实问题。
这6个是经过实测的起点。装完之后再根据具体需求扩展，比一上来就全装更靠谱。