怎么给 DeepSeek Harness 写个插件-拓冰企业网站定制

怎么给 DeepSeek Harness 写个插件

从打印一行日志开始，把text_stats注册成模型可以主动调用的 Tool。

2026 年 8 月 15 日，我给刚开源的 DeepSeek Harness 写了一个很小的插件：统计一段文字的字符数和单词数。

最后一次测试时，我没有告诉模型工具叫什么，只问它：

请帮我统计下面这句话有多少个字符和多少个单词： Everything is a Plugin

DSH 自己选择了text_stats，传入原文，再把结果交回模型：22 个字符，4 个单词。

这就是本文的目标。准确地说，我们要做的是一个Tool 类型的 Plugin：Plugin 负责把能力装进 DSH，text_statsTool 负责统计文字。完成后会留下加载日志、真实 Tool call 和 Trajectory 三类证据，它们分别验证不同环节。

1. 这次要写的 Plugin，到底是什么？

DeepSeek 官方把 Harness 的设计概括为Everything is a Plugin。官方中文教程给出的定义很具体：Plugin 是一个导出apply函数的 TypeScript 模块。DSH 加载模块时调用apply(ctx)，插件再通过ctx注册能力。

本文主要参考两份官方文档：

第一个插件（中文）
开发一个工具（中文）

先把两个容易混淆的词分开。

Plugin 是装配单元。DSH 启动时加载它，并执行它导出的apply(ctx)。
Tool 是一项具体能力。Plugin 把 Tool 注册进 DSH 后，模型才能发现并调用它。

本篇会写一个Tool 类型的 Plugin，再让它注册text_statsTool。关系如下：

DSH 启动 → 加载 Plugin → 执行 apply(ctx) → Plugin 注册 text_stats → 模型通过 Tool call 调用 text_stats

这也解释了为什么后面既要看plugin loaded，又要看 Tool call：

终端出现plugin loaded，只证明 DSH 找到了 Plugin，并执行了apply()。
对话出现Tool call · text_stats，才证明这个 Plugin 提供的能力已经注册成功，可以被模型使用。

Tool call 不是所有 Plugin 的通用验收方法。如果 Plugin 监听事件，就应该触发事件检查响应；如果它提供 Service，就应该调用 Service；如果它只负责日志，检查日志即可。本文看 Tool call，是因为我们做的恰好是 Tool 类型的 Plugin。

我们会先做一个只打印日志的 Plugin，确认加载链路没问题；随后在同一个 Plugin 里注册text_statsTool。这样出错时容易定位，不会把“插件没加载”和“工具没注册”混在一起。

2. 先把源码版 DSH 跑起来

这次需要从源码运行 Harness，因为我们要让它加载本地 TypeScript 文件。不是为了修改 DSH 核心代码。

本文固定到我实际跑通的提交47f9438。这个提交的根package.json标记为0.1.0-rc.5，要求 Node.js^22.19.0 || >=24.0.0，并声明 pnpm11.7.0。DSH 仍处于 Developer Preview；固定提交能减少主分支快速变化带来的干扰。

先在 PowerShell 检查环境：

node-v git--version corepack--version

看不到版本号时先补齐对应环境。Node.js 建议直接使用官方要求的版本；如果corepack pnpm无法执行，可以运行corepack enable，再重新打开终端。

接着克隆仓库并切到实测提交：

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git cd.\deepseek-harness git checkout 47f9438 git rev-parse--short HEAD

git checkout后出现 detached HEAD 提示很正常：这里是在复现固定版本，不是在这个分支继续开发 DSH。

安装、检查、构建依次执行：

corepack pnpm install corepack pnpm run typecheck corepack pnpm run build

安装过程中可能出现 Linux 专用包不支持 Windows、workspace 循环依赖等WARN。警告文字本身不等于失败；以命令是否正常结束、后续typecheck和build能否完成为准。

先不要写插件，启动原版 Web UI：

corepack pnpm dsh web

终端打印http://127.0.0.1:3080后，在浏览器打开这个地址。确认页面可以进入，再回到终端按Ctrl+C停止服务。

成功标志：原版 Web UI 能打开，说明源码、依赖和构建链路都正常。后面若出错，范围就缩小到了我们的 Plugin。

最小排错：typecheck或build报错时先核对git rev-parse --short HEAD和 Node.js 版本，不要带着失败继续启动。

3. 写一个只会打印日志的最小 Plugin

New-Item-ItemType Directory-Path.\scratch-plugin\src-Force

用 VS Code 打开当前仓库：

code.

如果系统不认识code，直接从 VS Code 的“打开文件夹”选择deepseek-harness即可。

创建scratch-plugin/src/my-plugin.ts：

importtype{Context}from'@deepseek-ai/cordis'exportconstname='hello-plugin'exportfunctionapply(_ctx:Context){console.log('[hello-plugin] plugin loaded!')}

这里先认识三个东西：

name是 Plugin 自己的名字。
apply()是 DSH 加载插件时调用的入口。
ctx是插件连接 Harness 能力的上下文；第一版还没用到，所以写成_ctx。

我还在scratch-plugin/tsconfig.json加了下面的配置：

{"extends":"../tsconfig.base.json","compilerOptions":{"noEmit":true,"composite":false,"incremental":false,"declaration":false,"declarationMap":false},"include":["src/**/*.ts"]}

这个文件方便 VS Code 继承仓库的 TypeScript 配置并检查插件代码。DSH 的官方最小教程没有要求它，Plugin loader 也不靠它定位模块；不想处理编辑器提示时，可以先跳过。

最后创建scratch-plugin/cordis.yml。完成后的目录应该是：

scratch-plugin/ ├─ cordis.yml ├─ tsconfig.json └─ src/ └─ my-plugin.ts

4. 用 cordis.yml 把 Plugin 插进 Web UI

先在仓库根目录取得插件文件的绝对路径：

(Get-Item.\scratch-plugin\src\my-plugin.ts).FullName

把输出替换到cordis.yml的name：

-insert:-id:helloname:'C:/你的路径/deepseek-harness/scratch-plugin/src/my-plugin.ts'

官方教程当前要求这里使用绝对路径。Windows 路径可以写成上面的正斜杠形式，避免 YAML 转义带来的困扰。不要照抄作者电脑的用户名和目录。

我的原始实验截图里使用了file:///C:/...形式，并且在提交47f9438上成功加载。为了和官方教程保持一致，读者复现时优先使用上面的绝对路径写法。

带着这层配置启动 Web UI：

corepack pnpm dsh web--patch./scratch-plugin/cordis.yml

看到下面两行，最小 Plugin 就加载成功了：

[hello-plugin] plugin loaded! dsh web: http://127.0.0.1:3080

注意，这时只过了“加载关”。plugin loaded只证明my-plugin.ts被 DSH 加载、apply()已执行；这个版本还没有注册任何模型可以调用的 Tool。

--patch会把cordis.yml作为最后一层配置叠加到 Web profile。我们没有改 DSH 核心源码，只在启动时插入自己的模块。

最小排错：没出现日志时先检查 YAML 缩进和绝对路径。修改 Plugin 后要停止并重新启动命令，单纯刷新浏览器不会重新加载终端进程。

5. 把 Plugin 升级成 text_stats Tool

现在往 Plugin 这个装配单元里放入第一项能力：text_statsTool。替换my-plugin.ts。这段代码比第一版长，但每一部分都有明确用途，可以直接复制：

importtype{Context}from'@deepseek-ai/cordis'import{defineTool}from'@deepseek-ai/dsh-tools'exportconstname='text-stats-tool'exportconstinject=['tools']exportfunctionapply(ctx:Context){ctx.tools.register(defineTool({name:'text_stats',description:'Count the number of characters and whitespace-separated words in a piece of text.',parameters:{text:{type:'string',required:true,description:'The text to analyze',},},output:{schema:{type:'object',additionalProperties:false,properties:{characters:{type:'integer',required:true,},words:{type:'integer',required:true,},},},render:(_args,value)=>[{type:'text',text:`characters:${value.characters}\nwords:${value.words}`,},],},asyncexecute(args){constcharacters=Array.from(args.text).lengthconsttrimmed=args.text.trim()constwords=trimmed?trimmed.split(/\s+/).length:0return{characters,words,}},}),)}

先抓住六个关键点：

inject = ['tools']：等 Tool Registry 就绪后再加载这个 Plugin。
ctx.tools.register(...)：把新能力登记进 DSH。
name和description：告诉模型工具叫什么、能解决什么问题。
parameters：规定调用时必须传入字符串text，不合要求的参数会被拦下。
execute()：这里才会真正运行 TypeScript 统计代码。
output：先声明返回值结构，再通过render把结果交给模型阅读。

官方文档也强调了这条链路：defineTool根据parameters推导并校验参数，execute返回output.schema声明的值，output.render再把结果转换为模型可用的内容。

这个 Tool 统计的是 Unicode 码点数量，空格也算字符；“单词”按空白分隔。它适合本文的英文验证句，不是中文分词器，也不会把带组合符号的字形当成一个视觉字符。

保存代码，停止旧进程，再重新启动：

corepack pnpm dsh web--patch./scratch-plugin/cordis.yml

6. 先明确指定 Tool，排除注册问题

加载日志已经证明 Plugin 能进 DSH，但最终版本的职责是注册text_stats。因此还要通过一次真实 Tool call 验证它提供的能力，而不能停在plugin loaded。

第一次测试明确要求使用text_stats，先排除注册问题，不考验模型会不会自主选择。把工具名字写进提示词：

请使用 text_stats 工具统计下面这段文字： hello deepseek harness

这次实际出现了Tool call · text_stats，输入和输出如下：

IN { "text": "hello deepseek harness" } OUT characters: 22 words: 3

这一步验证的是 Plugin 提供的能力：Tool 已注册、模型能发起 Tool call、execute()返回了预期结果。

如果对话只有模型自己计算的答案，没有Tool call · text_stats，先回到终端确认 Plugin 已重启，再检查inject、ctx.tools.register和 Tool 名称。不要急着进入下一步。

7. 不点名 Tool，看模型会不会自己选

新建一个会话，这次只描述任务：

请帮我统计下面这句话有多少个字符和多少个单词： Everything is a Plugin

开头展示的结果来自这次测试。提示词里没有text_stats，模型仍然选择了它：

Tool call · text_stats · Everything is a Plugin characters: 22 words: 4

这比显式调用多证明了一层：模型看到了 Tool 的名称、描述和参数，并判断它适合当前任务。

截图中使用的是本次实验配置的模型。模型标签不是本文的安装要求；复现时使用你已经在 DSH 中正确配置、能够完成 Tool call 的模型即可。API Key 只填在自己的配置界面，不要写进 Plugin、截图或提交记录。

8. 最后看 Trajectory，确认调用链没有脑补

聊天区已经显示 Tool call，再打开上方的Trajectory。选择text_stats这一条记录，可以看到：

Status: Completed
Payload 中的原始text
Result 中的characters和words
Tool schema 与执行耗时

到这里，整条链路可以复核：

用户提出任务 → 模型选择 text_stats → Harness 调用 execute() → Tool 返回统计结果 → 模型组织最终回答

Trajectory 是这次实验最有价值的证据。聊天回答只能说明模型说了什么；Trajectory 能确认它实际调用了哪个工具、传了什么、拿到了什么。

9. 跑通以后，怎么理解“一切皆插件”？

这次只写了一个几十行的 Tool，但官方口号已经落到代码上：Plugin 通过ctx接入 Harness，ctx.tools提供 Tool Registry，模型在需要时选择我们登记的能力。

本文故意停在这里。官方教程还提供自动清理、插件配置、服务与依赖、事件和生命周期等内容；第一次实践不需要一起塞进来。

关闭实验时，在运行 DSH 的终端按Ctrl+C。scratch-plugin可以留着继续改，也可以在确认不再需要后单独归档。

本次通关标准分成三个层级：

加载证据：终端出现[hello-plugin] plugin loaded!，证明 Plugin 被加载。
能力证据：对话中出现真实的Tool call · text_stats，证明它注册的 Tool 可以使用。
执行记录：Trajectory 的输入和结果与聊天答案一致，证明调用过程可以复核。

三条都满足，你就完成了一个真正可用的 DeepSeek Harness Tool 类型 Plugin。

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