SKILLEMALL.ai

BD fore-vip-ds-harness

DeepSeek Harness (dsh) — простой в использовании помощник для локального запуска. Одной фразой объясняет, что такое DSH, направляет к получению API Key на открытой платформе DeepSeek, устанавливает Node в соответствии с вашей системой (macOS/Windows/Linux), настраивает внутреннее зеркало npm, устанавливает и запускает dsh, а также создает ярлык на рабочем столе (запускает службу и открывает http://localhost:3080). Скрипты запуска генерируются Agent в реальном времени в зависимости от системной среды, без зависимости от каких-либо файлов в пакете. Триггерные слова: DSH, DeepSeek Harness, dsh, локальное развертывание DeepSeek, фреймворк DeepSeek Agent, простой запуск.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«DeepSeek Harness(dsh)傻瓜式本地启动助手。一句话讲清 DSH 是什么,引导在 DeepSeek 开放平台获取 API K…»

DeepSeek Harness(dsh)傻瓜式本地启动助手。一句话讲清 DSH 是什么,引导在 DeepSeek 开放平台获取 API Key,按本机系统(macOS/Windows/Linux)实时装好 Node、配置 npm 国内镜像、安装并启动 dsh,并就地生成桌面快捷方式(启动服务并打开 http://localhost:3080)。运行脚本由 Agent 按系统环境实时写出,不依赖任何随包文件。触发词:DSH、DeepSeek Harness、dsh、本地部署 DeepSeek、DeepSeek Agent 框架、傻瓜式启动。

ClawHub Agent Skills автор: Fore.vip v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 021 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

DeepSeek Harness (dsh) — простой в использовании помощник для локального запуска.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1021 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local setup helper for DeepSeek Harness, but it will install software, change npm settings, and add a desktop launcher.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 авг. 2026 г.