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Ana Sayfaya Dön

重磅发布:为爱发电,我做了一个DeepSeek harness 插件网站,里面聚合了最近热门的143个插件,会自动收录新的插件进来,方便大家检索和安装,也会做更多新功能。 DeepSeek harness 强在开源和插件,欢迎大家来体验 这里可以按分类浏览、搜索和查看排行榜。 每个插件都会展示仓库活跃度、Stars、许可证、Manifest 识别结果、安装命令与风险提示。遇到安装脚本、外部数据传输、Shell 权限或许可证缺失,也会直接标出来。 如果你正在使用 DeepSeek Harness,想给它加上视觉、记忆、子 Agent、工作流或更顺手的界面,可以先来这里逛一圈。少踩坑,也更容易发现一些真正有意思的新玩法。

52,201 görüntüleme • 4 gün önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

15 张数据图帮你了解 DeepSeek Harness 昨天 DeepSeek Harness 发布,于是就想着让 Codex 分析一下,找到了一个很好的角度,就是从一些数据上向大家介绍这个产品。 确实也发现了一些很有意思的东西: 插件系统与 Koishi 高度相似: 他们主打的插件系统与 Koishi 的插件平台相似度高达 75%。大概率是整个平台都挪过来了,不知道是不是他们的核心开发者入职了。 大量使用 AI 开发: Codex 命名的主干 PR 达到了 21.2%,分支信息中提到 Codex 的比例有 28.2%。 猜测他们肯定用了 Claude Code 开发,只是删掉了一些 Claude 的痕迹。 参考了大量外部 Agent 项目: 提到最多的外部项目是 Pi,第二多的是 Codex,之后是 Claude Code。甚至直接引用了一些 Pi 的 TypeScript 文件。 高效的代码产出: 整个产品在 GitHub 上有记录的是 65 天,总共的代码产出量是 84 万行,有一万多个 commit,非常高效。 交互入口的演变: 他们曾经押注 TUI,后来改成 Web UI 和 TUI 的双入口,再之后整个删除了所有的 TUI,只留下了 Web UI。 开发与工程规范: 整个项目的测试代码比生产代码多很多,基本上达到了 1:1。 全仓库的 Markdown 文档也非常多,说明他们是基于文档去控制 Harness 开发的。他们有完整的工具和科学模型 schema 共 52 个,但最后只留下了一个,目的是为了减少上下文占用。 社区热度与生态:从昨天发布到现在 20 小时,GitHub 已经涨到了 8 万多的 star,非常快。插件体系标签(DSH plugin)已经有 1425 个项目,但有很多并不是真正的插件,看来有不少蹭热度的。 精选清单收录了 211 个仓库,主要补充的是工具、UI 和运行的一些基础设施,甚至一上来就出现了插件市场和插件管理的插件。 学术论文: 他们顺便发了一篇 88 页的论文,其中 57% 都在做一些形式化的理论推导和展示。论文主要讨论的是插件的热插拔和系统稳定性问题。

歸藏(guizang.ai)

16,428 görüntüleme • 4 gün önce

有个朋友最近想去 Threads 做账号。 内容方向他已经想好了,真正让他头疼的,是每天去哪里找热点,怎么整理素材,写完以后又怎么稳定发布。 我给他的建议很直接: 先用 EasyClaw 跑一套自动化。 刚好 EasyClaw EasyClaw 最近更新了 RPA 自动化,我也顺手拿这个需求实际测试了一遍。 最后做出来的效果是: Google Trends 获取热点 → 生成 Threads 文案 → 按照间隔逐条发布 整个过程比我原本想象中简单很多。 现在它也支持其他的平台实现自动化,感兴趣的可以去试试 首充用码 MJLH8QY7 可以享 95 折,每天 200 免费额度足够搭好几条监控了。 ////////////////////////// EasyClaw EasyClaw 需要从官推进入官网,再下载安装到电脑上,它目前并不是一个直接打开网页就能使用的 Web 工具。 因为后面会涉及浏览器操作、本地脚本和账号登录状态,我个人更建议安装在虚拟机,或者单独准备的 VPS 里。 一方面环境比较干净,可以减少其他软件和浏览器插件的干扰。 另一方面也能把自动化任务和自己的主力电脑隔离开,用起来会安心一些。 安装完成之后,找到里面的 automation-rpa Agent,就可以直接描述需求。 ////////////////////////// 我最开始给出的需求很简单(我把教程图贴了出来,我也把做好之后的运行视频录制了一下,大家可以看看): “帮我做一个 Threads 运营工具,从 Google Trends 获取热点,再生成搞笑和 Crypto 方向的内容。” EasyClaw 会先确认热点来源、生成数量、发布方式和运行频率。 我选择抓取 5 个热点,生成 3 条内容,先保存草稿,确认没有问题以后再升级成自动发布。 接下来基本不用自己研究页面结构。 EasyClaw 会打开 Google Trends,处理弹窗,等待页面加载,找到热点列表并提取数据。 热点拿到以后,再按照提前设置好的方向生成 Threads 文案,并把结果保存到 Excel。 第一次运行时,可以先用少量数据试跑。 整套流程确认正常以后,再让它打开已经登录的 Threads,自动找到发帖入口、填写内容,并按照设置好的间隔逐条发布。 热点数量、内容方向、发布条数、间隔时间和文件路径,后面都可以直接修改。 第一次把流程做好,之后换一个话题、换一种文案风格,也能继续复用。 ////////////////////////// 最后生成的也不是一个只能在 EasyClaw 里运行的封闭任务。 整个流程会被整理成标准的 Python 脚本。 懂代码的人,可以打开 继续增加功能,接入新的数据源或者 AI API。 不懂代码的人,也可以直接调整参数运行。 后面还可以加入定时调度。 比如每天固定时间抓一次热点,生成几条内容,先保存草稿,或者直接发布到 Threads ////////////////////////// 这次实际用下来,EasyClaw 给我最明显的感受,就是做自动化的门槛确实被压低了。 以前想做一套类似的流程,可能要自己研究 Selenium、DOM 结构、浏览器驱动和各种报错。 现在只需要把需求尽量说清楚。 页面怎么打开,按钮在哪里,数据怎么提取,最后怎么整理成脚本,可以让 Agent 自己往下探索。 而且生成出来的任务还可以参数化。 今天用来做 Threads,明天换成抓取其他网站、整理资料或者批量处理一些重复工作,前面的思路都可以继续复用。 所以我愿意把 EasyClaw 理解成: 一个能操作真实浏览器,也能把操作写成脚本的 AI 助手。 你负责提出需求和检查结果。 中间那些重复、机械,又很浪费时间的操作,可以慢慢交给它。 我朋友原本只是想做一个 Threads 账号。 最后我们顺手给他搭出了一条能够反复运行的内容生产线。

Mr.理想三旬(🌸,🍃)(FREE,WON)

13,675 görüntüleme • 18 gün önce