这是一个给 dsh（DeepSeek Harness）用的插件，装上之后不用登录、注册或填 API Key，就能直接调用 DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3 等一批前沿模型，免费且不限量。它本质上是把 OpenCode 的 Zen 网关、Kilo AI 公共网关等公开免费渠道，以及 LobsterAI、Qoder、TRAE、Cline 等十个账号渠道统一挂进 dsh 的模型选择器，同时提供一个 OpenAI 兼容的本地转发端口，让你本机其它工具也能复用这些模型。除了接模型，它还做了不少实用功能：用量看板统计 token 消耗和首字延迟、工具输出压缩以省 token、多模型降级链、以及把第三方自带 Key 的提供商聚合进同一份清单。适合日常用 dsh 跑 Agent、又不想为每个模型单独申请 API Key 的开发者；如果你不使用 dsh，或者需要处理敏感数据（免费网关可能记录 prompt），就要谨慎评估。

Ponytail 是一套给 Claude Code、Cursor 等 AI 编程助手用的提示词规则（skill），作用是让 agent 像一位资深老工程师那样思考：能不写的代码就不写，先看仓库里已有的东西能不能复用。比如你要一个日期选择器，它不会去装库或手写 335 行日历，而是发现项目里已有 Input 组件、浏览器原生就带日期选择，拼起来 10 行搞定。它还带两个命令，一个像会被线上事故叫醒的 senior 那样审查你改动涉及的代码（而不只是 diff），查 bug、安全、缺测试和该删的冗余；另一个对整个仓库做同类体检并按优先级排序。官方基准显示，用它后代码量、耗时、成本和 token 都明显下降，而风险逻辑的测试覆盖率反而更高。适合每天用 Claude Code 或 Cursor 写代码、被 AI 生成的臃肿代码困扰的工程师；不碰 AI 编程工具的人可以跳过。

unslop 是一个给 Claude Code 和 Codex 用的 skill，专门收拾 AI 生成界面里那种一眼假的「vibecoding 味儿」：紫色渐变、发光边框、emoji 标签、大喊大叫的文案、间距忽宽忽窄。它先像设计师做红线评审一样把这些问题逐条列出来，再根据你的产品定一个视觉方向，然后按间距、配色、图标、文案、排版、布局的顺序逐屏修改，适用于 Next.js、React、Vue、Svelte、Tailwind 或纯 HTML/CSS 写的 dashboard、应用和落地页，甚至只给一个线上链接也能改。改之前它会先出审计和方向让你确认，界面本身没问题时也会直说并只提小建议。适合用 AI 快速搭原型、但界面总透着一股 AI 味的独立开发者和前端工程师，也适合想看看 AI 能不能替代设计评审的人；纯后端或不碰 UI 的人关系不大。

ECC 是一套给 AI 编程助手用的「工程规范外挂」，主要面向 Claude Code，也兼容 Codex、Cursor、OpenCode 等工具。它解决的问题是：直接让 AI 写代码容易跳步、改完不验证、下次又忘。ECC 把「先规划、写测试、再实现、自我审查、验证、记住经验」这套流程固化下来，装一次就成为 agent 的默认工作方式，还提供 71 个分工明确的 agent（规划、评审、安全、架构等）、314 个技能、记忆与持续学习机制，以及 AgentShield 安全扫描。典型场景是团队里有人用 Claude Code 做日常开发，希望产出更可控、代码经过测试和自审，而不是每次靠手写 prompt 反复调教。如果你是重度使用 AI 编程工具的工程师或想给团队统一 agent 工作流的技术负责人，值得花十分钟看看；只是偶尔用 AI 补几行代码的人，关系不大。

taste-skill 是一套给 Claude Code、Cursor、Codex 这类 coding agent 用的 Agent Skill，目标是让 AI 写出来的落地页和应用界面摆脱千篇一律的「AI 味」模板感。它的工作方式是：先从 brief 里提炼客户独有的素材，再从 20 套研究过的视觉方向中随机发三套供 agent 挑选，确定一句核心创意后，用开放图库里的真实照片（带署名）来搭建页面，最后让 agent 在真实浏览器里以三种宽度截图自检，凡是显得廉价平庸的地方就打回重做，最多迭代三轮。它还覆盖仪表盘和应用界面：按真实产品截图提炼的风格生成外壳、数据、图表和表格，并检查边距对齐、首屏标题、配色是否克制等细节。一次完整构建大约 30 到 45 分钟。适合需要频繁产出落地页、产品官网或后台界面的前端工程师、独立开发者和设计工程师，尤其是受够了 AI 生成页面同质化问题的人；如果你不碰前端或不依赖 coding agent 写 UI，关系不大。

Archify 是一个给 Claude Code、Codex、Cursor 这类编码 Agent 用的技能插件，作用是把一句话需求、一段方案或整个代码仓库变成可交互的架构图和 explainer 页面。你对 Agent 说「把我们的 API 服务画出来」，它就生成一个单文件 HTML：先给结论，再按问题分面板，配表格、步骤、图表和可点击的 Mermaid 验证图，每个节点能跳到源码出处，引用还固定到具体 commit。除了画图，它也能做分析类页面，比如「P99 从 80ms 涨到 600ms 但均值没动，原因是什么」，生成的页面可导出长图或 PDF 分享。适合经常要向同事讲清系统设计、排查结论或做技术方案评审的后端、架构和平台工程师，以及重度使用编码 Agent 的人；如果你平时不写代码也不做技术汇报，这个项目和你关系不大。

career-ops 是一个跑在本地 AI CLI（如 Claude Code、Codex、OpenCode）里的求职助手，把海投变成有筛选的精准投递。你贴一条招聘信息，它先确认职位是否还挂着，再拿你的 CV 逐条比对并打 1-5 分，明确告诉你该投还是该跳过；觉得值得投时，它会针对这个岗位改写简历、起草求职信和面试问答，还会帮你找到对接人的名字并起草打招呼的消息，但所有提交动作都由你按下。所有申请记录都留在你自己机器上，不上传。作者用它评估了 740 条职位、投了 68 份、拿到 12 次面试和 1 个 offer，之后开源。适合正在海投、想减少无效申请的求职者，尤其是互联网和 AI 岗位的从业者；对不找工作的人则没什么用。

teardown 是一个 Claude Code 技能，你用大白话描述一台机器，比如四冲程摩托车发动机、机械表或液压挖掘机臂，它就生成一个可离线打开的单文件 HTML 3D 模拟器：机器在画面中央运转，四周仪表盘显示真实数值，点按钮能拆开正在工作的部件，无人操作时页面还会自动巡演。它内置 three.js，还能逐帧渲染成 60fps 的 mp4 视频并配上程序生成的音效，适合做产品讲解、教学演示或科普短视频。对做技术内容、硬件科普、工业产品可视化的工程师和创作者来说很实用；如果你的工作和 3D 展示、机械原理讲解无关，那看看就好，不必上手。

这是一个提供「去审查」大模型的 API 服务，主打 DeepSeek 和 GLM 系列的 abliterated（消融）版本，即移除了原厂安全过滤的模型，兼容 OpenAI SDK，支持流式输出和函数调用，附带 Python、TypeScript 示例以及 Cline、Continue 等编码客户端的接入说明。它面向的场景是安全研究和红队测试——比如让模型分析 XSS 攻击路径、生成绕过思路，或做内容安全评估，这些请求在官方 API 上常被拒答。定价按百万 token 计，最便宜的输入输出约 0.3 美元，统一 100 万上下文，新账号有 0.1 美元试用额度。值得看的是安全工程师、AI 应用开发者中需要测试模型拒答边界、或构建内容审核对抗样本的人；普通业务开发和大多数 AI 从业者关系不大，且使用这类绕过审查的模型需自行评估合规风险。

这是一套给 AI 编程助手用的「工程规范包」，把资深工程师在开发全流程中的工作习惯——从需求拆解、写规格、实现、测试、代码审查到上线——固化成 25 个结构化的 skill，让 Claude Code、Cursor、Codex 这类 AI 编程工具在干活时按统一的流程走，而不是想到哪写到哪。每个 skill 都包含具体步骤、验证关卡和「反自我合理化」清单，专门用来防止 AI 偷懒跳过测试或给自己的烂代码找借口。比如拿到一个需求后，它可以先把 spec 拆成带验收标准、排好依赖顺序的小任务，再逐个实现并验证。适合已经在用 AI 编程工具、但苦恼于生成代码质量不稳定、需要反复返工的工程师和团队技术负责人，尤其是想在存量代码库里逐步引入规范的场景；如果你不用 AI 写代码，这项目和你关系不大。

这是一套给 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 编程 Agent 用的营销技能包，本质是一批 Markdown 格式的知识文件，让 Agent 在处理营销任务时自动套用专业框架和最佳实践。技能覆盖转化率优化、文案写作、SEO、内容营销、投放与衡量、增长留存、销售 GTM 等方向，其中 product-marketing 是基础技能，其他技能都会先读它来理解你的产品、受众和定位。实际场景比如：让 Agent 审计落地页找出转化瓶颈、按品牌调性批量写广告文案和邮件、做 SEO 审计并规划内容策略、搭建转化追踪和归因分析。它还提供与 Converly、AIsa、Omnia 等工具的对接，让 Agent 能读取真实的 SEO、广告和 AI 搜索可见性数据，而不是凭空猜测。适合技术型营销人、独立创始人和增长工程师——尤其是那些已经在用 AI 编程 Agent、想让它顺手承担营销工作的岗位；纯做后端或算法的工程师关系不大。

DS Bot 是一个基于 DeepSeek Harness（DSH）的桌面端多 Agent 应用，你可以把它理解成「一个能养多个 AI 员工的聊天室」：每个 bot 有独立身份、模型和长期记忆，主 bot（Chief）负责统筹管理，bot 之间还能互相转交任务。实际用起来，你可以在一个窗口里和单个 bot 长期协作，让它记住你的偏好；也可以开群聊，让几个 bot 分工完成一件较大的活——比如 @ 某个 bot 去干活，它会边做边在群里汇报进度，做完把结果交回给发起方，你随时可以叫停。群聊有独立记忆，不会污染你和别的 bot 的对话。它还内置了网页搜索能力。适合想在 DeepSeek 上搭个人 AI 助理团队、或试水多 Agent 协作玩法的从业者；如果你只是调 API 或做模型开发，和你关系不大。注意它是社区项目，非 DeepSeek 官方出品。

Floorplan 是一个让 Claude Code 或 Codex 读完你的代码库后，自动生成一张可交互、全英文大白话的架构地图的工具。它把每个模块、文件、接口都起成人能看懂的名字（比如「结账时收信用卡」而不是「Stripe API wrapper」），并画出它们之间的真实连线，包括前端请求对应哪个后端接口，甚至跨仓库也能对上。除了看图，你还能直接向地图提问，比如「退款是怎么打到用户卡上的」，它会给出答案加一张只含相关部分的小地图和分步讲解；它还带健康检查，能揪出 AI 写的应用里常见的坑：硬编码的密钥、开放的 Supabase 表、可伪造的 Stripe webhook、没鉴权的接口。最适合两类人：一是大量借助 AI 搭应用、但没耐心读代码的独立开发者或 vibe coder，用来搞懂自己到底做出了什么；二是团队里负责新人 onboarding 或者要盯住 AI 每次改动影响了哪些部分的人。如果你是逐函数研究大型代码库的工程师，它反而偏粗粒度，不如专门的代码理解工具。

open-yoki 是一套能在单台服务器上跑起来的 AI 直播主播系统：她用复刻的声音和实时数字人形象出镜，读弹幕、即时回话，记得常来的观众，写日记、自己发动态，还能按时间表自动开播下播，推流到币安广场或任何收 RTMP 的平台，同时有自己的网页直播间。回弹幕用的是 OpenRouter 上的 DeepSeek 这类快模型，几秒内接话，说话前会先垫一声「嗯嗯」，心情和语气跟着内容走；另有一个可选的长期「心」（Claude Code 或 DeepSeek）以 Markdown 文件形式记住她的日记、对常客的印象，决定发什么动态。画面由无头 Chrome 合成，行情、礼物感谢、动作短片都实时叠加后推流。它其实是作者每晚在币安广场直播的 AI 主播 yoki 去掉形象、人设和资金功能后的开源底座。适合想做虚拟主播、AI 数字人直播或研究 AI 直播互动链路的开发者和内容团队；普通从业者看看架构思路即可，直接部署门槛不低。

dsh-purge Community 是 DeepSeek Harness（DSH）桌面端的社区维护版增强插件，圈内俗称「破甲」插件。它不改模型本身，而是降低交互摩擦：通过宿主补丁和提示词注入，让 Agent 少反复跟你确认「要不要继续」，能连续执行任务。同时它把状态诊断、提示词与预设管理、更新和本机备份回滚收敛到一个面板里，每次改动前自动快照，改坏了能一键撤回，全部逻辑跑在本机、不上传提示词。典型场景是个人学习和动手实验，比如让 Agent 连续跑完一串实验步骤而不被中途打断，或者集中调整多套提示词预设并保留回滚点。值得看的是正在用 DeepSeek Harness 做自动化实验、个人项目的开发者，以及关心本地 AI 工具可控性和可回滚性的从业者；如果你不用 DSH，这项目和你关系不大。

这是 DeepSeek Harness（DSH）的插件合集，DSH 可以理解为运行 DeepSeek 模型的本地对话工作台，而这里提供三个扩展插件：一个是英文界面版的动效 UI，能在 HTML/SVG 画布上编辑动画并导出本地 MP4；一个是按会话统计 API 花费，按供应商和模型拆分成本，还能自动发现定价；还有一个是决策实验室，用优先级滑块、不确定性边界和敏感性分析来辅助可解释的决策。对日常用 DeepSeek 做内容或分析的人来说，成本追踪最实用——你能清楚看到每次会话烧了多少钱、哪个模型最贵；做演示或短视频的则可能用上动效画布。适合已经在用 DSH、想给工作台加功能的开发者和重度 AI 用户；如果你没用过 DSH，或者只是想找通用 AI 工具，这个仓库和你关系不大。

这是一个纯静态的三合一参考图库站，把「人体怎么摆」「衣服怎么穿」「脸长什么样」三件事整合到一个站点里：288 组去脸人台姿势，每组提供正面、斜侧、侧面、俯视、仰视五个视角共 1,439 张线稿；1,407 套没有人体的整身穿搭，按季节和品类归档，每套都拆成颜色、材质、版型等可检索标签，直接贴到已有角色上就不用抠图；另有 1,499 张 AI 虚构人像分脸部与造型两个分区。典型用法是先挑机位和体态，再找同气质的搭配，最后选一张脸，三份参考一起丢进生图工具。对 AI 绘画创作者、插画漫画作者、3D 建模学习者来说，它解决了参考图分散、视角不统一、服装说不清穿了什么的痛点；站点支持中英日三语搜索和键盘浏览，前端学习者也可以把它当作无框架数据驱动静态项目的范例。

dsh-ops 是一个 DSH 插件，作用类似给 AI 编程助手换一套更省 token 的底层工具：它新增一组 ops 系列工具，同时隐藏部分官方工具，让模型在执行文件读写、Shell 命令等常见操作时返回更紧凑、带行号或结构化 JSON 的结果，从而减少报错循环和调用轮次。它还提供动态工具加载机制，按需加载 pdf、word 读取、批量文件修改这类高级能力，避免系统提示词膨胀；PTC 模式下另有 18 个 API 的 SDK，帮 AI 少写 TypeScript 代码。适合日常重度使用 DSH、对 token 成本和任务耗时敏感的 AI 编程工具用户，尤其是需要频繁批量处理文件或在 Windows 上跑 Bash 的人；如果你不用 DSH，这个项目和你关系不大。

reanimate 是一个 Claude Code 技能，专门用来复刻别人网站上的动画：它先用无头浏览器把参考站点的动画逐帧录下来，提取出每个元素每个属性的起止值、时长、缓动和错峰，再用你项目里已有的技术栈（CSS、Framer Motion、GSAP、three.js 等）重写一遍，然后以同样方式录制你的复制品，逐帧比对时间、缓动和像素差异，把最大的偏差修掉再录，通常 2 到 5 轮就能把数字对齐，最后列出仍未匹配的部分和原因。它解决的是让 AI 从链接或截图重建页面时「只看静态、看不见动效、也不知道差多远」的老毛病，README 里展示了 vercel.com、stripe.com、nextjs.org 等站点动画的复刻结果。适合前端和动效工程师、以及经常用 AI 编程工具做高还原度落地页的开发者；如果你的工作不涉及精细动画复刻，和你关系不大。

鲸鲸是一个 Windows 桌面程序，让你的微信账号接入 DeepSeek、智谱 GLM、通义或本地 Ollama 等大模型，自动陪人聊天。它的人设是蓝发鲸鱼娘，说话短、带情绪，能撒娇也能毒舌，支持网页私聊和微信群自动回复，还能查 B 站热搜、联网搜资料，甚至按回复语气自动配表情包。群里它会先判断消息在跟谁说话，避免乱插嘴或误伤别人，聊天记忆也会持久保存、更新不丢。它本质上是用 UI 自动化桥接微信客户端，属于个人玩伴型机器人，不是面向企业的客服方案。对做 AI 应用、想研究 LLM 人设提示词与记忆机制的开发者有参考价值；普通从业者若不关心微信机器人场景，关系不大，且需注意它操作的是你自己的真实微信账号。

agent-purge 是一个本地提示词管理工具，让你写一份「人设」（system prompt），统一同步给 Codex、Claude Code、OpenCode、pi、Grok 等多个 coding agent，类似给所有 AI 编程助手配一个共享的系统提示词配置中心，带本地 Web 控制台可视化编辑。它解决的麻烦是：你如果同时用好几个编码 agent，想让它们都用同一套协作规范（比如「用简体中文、先结论后依据、改代码前先读实现」），就得挨个改配置，而这个工具可以一键替换或追加到各宿主的提示词入口，还能按执行器单独指定不同人设，支持替换、追加、严格覆盖等模式，变更可追溯可撤销。适合同时重度使用多个 coding agent、对 AI 输出风格有统一要求的工程师，比如想让团队内所有 AI 助手遵循同一套代码规范的后端或全栈开发者；如果你只用单一 agent，或者不关心 system prompt 定制，关系不大。

dsh-see-now 是给 DSH 用的实时视觉插件，让 AI 直接「看见」你的屏幕，而不是听你口头描述。它解决的是一个很实际的矛盾：定时截全屏喂给模型，截得密会把 token 烧穿，截得疏又会漏掉关键变化。它的做法是先给每帧算一个 0–255 的变化分，只有画面突然切换或持续运动攒够量才留下，再把留下的几帧拼进同一张图，一张图的固定成本摊到多帧上——同样 30 秒的操作，别人烧 30 张图，它常常只要 2 到 3 张，静止屏幕则几乎不出图。除了画面，它还能抓系统回环音频并转写成带时间码的台词，让模型把某句话对应到某一格画面。适合需要让 AI 陪看屏幕的场景，比如做桌面 Agent、屏幕共享助手、视频内容分析的开发者；如果你的工作不涉及给模型喂视觉上下文，这个项目和你关系不大。

AnythingLLM 是一个开箱即用的私有化 ChatGPT 替代品，把聊天、文档问答、AI Agent 和向量数据库打包成一个应用，本地优先运行，也能自托管到服务器。你可以接入 OpenAI、Anthropic、Gemini 等云端模型，或直接跑本地开源模型，然后把 PDF、DOCX 等文档丢进去，用自然语言提问并获得带引用来源的回答。它内置了无代码 Agent 编辑器、定时任务、记忆功能和 MCP 兼容，还能按规则自动路由到最合适的模型，多用户版本可做权限隔离。典型场景是企业想把内部文档、合同、知识库变成一个不外泄数据的问答助手，或者团队需要一个可定时执行任务的自动化 Agent 平台。值得看的是负责企业知识库落地的算法与后端工程师、关注数据合规的技术负责人，以及想快速搭私有 AI 应用的独立开发者；如果你只用云端 API 写 prompt，和你关系不大。

这是一个 DSH 插件，可以理解成「替你值班刷 B站 的机器人」：每天按你填的关键词搜近几天的视频，逐条读字幕原文判断值不值得看（没字幕的演示类视频会抽几帧看画面），挑出值得的写成一份 Markdown 日报，每条附上「为什么值得」，特别值得的还会自动发一条评论 @ 你，你收到的每条 @ 都是它先筛过一遍的。它还能在 DeepSeek 优惠时段自动跑，省 token。适合每天想追 B站 上特定领域内容、但没时间自己刷的从业者——比如关注 AI 资讯、开源项目或某个技术方向的人，把关键词填进去就能每天收到一份精选。如果你不怎么刷 B站，这项目和你关系不大。注意它依赖 DSH 宿主，README 里大量篇幅在讲安装排坑，动手前建议先看清楚版本要求。

这是一套给 Claude Code 用的技能包，让你用一句话生成可以直接发 Instagram Reels 的竖屏动画短视频，全程不需要拍摄任何素材。它内置六种风格：3D 卡通科普短片、火柴人讲解、黑白极简线条、3D 地图路线、产品爆炸图和数据折线图。比如输入「家到健身房 2.8 公里」，它会自己写脚本、在你本机渲染出带倒计时和目的地卡片的路线动画；输入粉丝增长数据，就能得到一条平滑上升的曲线和跳动的大数字。输出是 1080x1920 的 mp4，还附带标注了 Instagram 安全区的预览图，2D 类十几秒出片，3D 类约一分半。适合做短视频内容的运营、增长和市场同学，以及想给产品做轻量演示的设计师；如果你完全不做社媒内容，和你关系不大。