上一篇DeepSeek Harness保姆安装教程之后，因为 DeepSeek Harness 最重要的设计原则：一切皆插件。今天，我们就来教大家如何玩插件！
这件事可以分成两部分：
- 自己写一个最小插件，理解 Harness 怎样注册工具。
第一部分是学习机制，第二部分是日常使用。
保姆教程：写一个DeepSeek Harness的最小插件
我们做一个 greet 工具。Agent 调用它并传入名字，插件返回：
你好，Datawhale！你的第一个 Harness 插件已经运行。
1. 准备源码环境
直接体验 Harness 时，用 npx @deepseek-ai/dsh web 就够了。开发原始 TypeScript 插件，需要进入 Harness 源码仓库，这也是官方入门文档采用的方式。
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.gitcd deepseek-harness
corepack enablepnpm installpnpm run build
本文实测使用 Node.js v24.19.0。Harness 声明的 Node.js 范围是 ^22.19.0 || >=24.0.0，不确定时直接用 Node 24。
pnpm run build 不要省。我第一次只安装依赖，插件日志虽然出现了，Web 页面却缺少构建产物。
2. 创建插件文件
仍在 deepseek-harness 仓库根目录执行：
mkdir -p scratch-plugin/src
新建 scratch-plugin/src/greet-tool.ts：
import type { Context } from '@deepseek-ai/cordis'import { defineTool } from '@deepseek-ai/dsh-tools'
export const name = 'greet-tool'export const inject = ['tools']
export function apply(ctx: Context) { ctx.tools.register(defineTool({ name: 'greet', description: 'Greet someone by name.', parameters: { name: { type: 'string', required: true, description: 'The name to greet', }, }, output: { schema: { type: 'string' }, render: (_args, value) => [{ type: 'text', text: value }], }, async execute(args) { return `你好，${args.name}！你的第一个 Harness 插件已经运行。` }, })) console.log('[greet-tool] loaded; tool name: greet')}
先不用研究所有类型。这个插件只有四个部分：
parameters 告诉模型该传什么；execute 真正执行代码；output 约定结果的类型和显示方式。
3. 把插件插入 Harness
先执行 pwd，拿到当前 Harness 仓库的绝对路径。
新建 scratch-plugin/cordis.yml：
- insert: - id: greet-tool name: '/Users/yourname/deepseek-harness/scratch-plugin/src/greet-tool.ts'
把 name 换成你机器上的绝对路径。
插件最好放在 Harness 源码仓库内。这个示例依赖仓库里的 @deepseek-ai/cordis 和 @deepseek-ai/dsh-tools；放到另一个目录，可能出现 Cannot find module。
4. 启动并检查
pnpm dsh web --patch ./scratch-plugin/cordis.yml
如果 3080 端口已经被占用：
pnpm dsh web --patch ./scratch-plugin/cordis.yml --port 3082
看到下面两行，说明插件和 Web 服务都已就绪：
[greet-tool] loaded; tool name: greetdsh web: http://127.0.0.1:3082
进入“设置 → 插件 → 插件列表”，搜索 greet-tool.ts，状态应为“已启用”。
插件已经挂载
5. 让 Agent 调用它
选择工作区，新建一个标准模式会话，输入：
请调用 greet 工具问候 Datawhale。、
展开工具调用，可以看到输入和输出：
IN { "name": "Datawhale" }OUT 你好，Datawhale！你的第一个 Harness 插件已经运行。
greet 工具调用成功
至此，插件最小闭环已经跑通：加载插件、注册工具、模型调用、返回结果。
直接安装生产级的插件
greet 适合学习，但解决不了真实问题，开发一个完整插件的难度也是比较高的。所以，我们可以直接用大佬们做的插件。
以 DSH Vision Toolkit 为例。DeepSeek 当前这条 Chat Completions 路由是纯文本模型，不能直接理解图片；Vision Toolkit 可以把图片交给单独的视觉模型，再把文字、坐标和文件产物送回 Harness。
它提供图片问答、OCR、元素定位、图片裁剪、像素对比和 HTML 截图等工具。
1. 安装插件
如果你的终端里已经有 dsh 命令：
dsh plugin --profile web add @dsh-external/dsh-vision-toolkit
如果上一篇一直使用 npx，可以写成：
npx @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 \ plugin --profile web add @dsh-external/dsh-vision-toolkit
插件安装到 web Profile 后，检查配置里是否已经出现它：
dsh --profile web --dump-config | grep vision-toolkit
然后重启正在运行的 Harness Web 服务。插件的宿主代码和浏览器代码都在启动时加载，只刷新页面通常不够。
2. 配置视觉模型
Vision Toolkit 要求 Python 3.11 或更高版本。第一次使用 managed 运行时还需要联网安装它锁定的 Python 依赖。
打开 Harness 的“设置 → 视觉工具”，配置：
- 一个 DSH Credential 引用，例如
VISION_API_KEY。
密钥可以通过命令写入 Harness 的凭据系统：
dsh credentials set VISION_API_KEY
这里配置的应该是视觉服务 Key，不是默认的 DeepSeek 文本模型 Key，除非你使用的网关明确同时提供视觉模型。
在设置页面点击“测试连接”。远程图片问答、定位和 OCR 需要视觉服务；裁剪、颜色分析、像素对比等本地工具不需要 Key。
3. 在会话中使用
把图片复制进当前工作区，例如：
在会话中先加载插件附带的 Skill：
然后直接描述任务：
请用 vision_glance 分析 ./screenshot.png，告诉我页面上出现了什么错误。
也可以做更具体的工作：
请用 vision_ground 定位截图里的发送按钮，并生成带标注的预览图。请比较 reference.png 和 actual.png，告诉我差异最大的区域。
插件会按需向当前 Agent 暴露对应的 vision_* 工具。生成的裁剪图、热力图和报告会保存在工作区的 .dsh-vision-toolkit/artifacts 目录中。
4. 更新或卸载
dsh plugin --profile web updatedsh plugin --profile web remove @dsh-external/dsh-vision-toolkit
操作后重新启动 Web Profile。
安装第三方插件前的注意事项
- 是否说明支持的 Harness 版本、卸载方式和测试方法。
Harness 插件运行在宿主进程里，属于可信代码。不要因为安装命令只有一行，就跳过源码和权限检查。
写在最后
自己写插件时，最小结构是：
apply(ctx) → 注册工具 → execute(args) → 返回结构化结果
使用现成插件时，流程是：
plugin add → 重启 Profile → 配置凭据 → 加载 Skill → 调用工具
前者让你理解 Harness，后者让 Harness 真正变得有用
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