卷 Adaptive Skill Cockpit

DeepSeek Harness 原生插件 · v5.0.0 · MIT · 本地优先

拆任务 · 组队 · 造技能
效率可证的驾驶舱

荣哥技能卷轴收藏馆不只是告诉你此刻该用哪个 skill： 它把一句话拆成交付物和子任务，给任务组一队技能，缺什么就现场造 SKILL.md 草稿， 再用可复跑的 benchmark 而不是感觉来谈效率。 A DSH-native cockpit that decomposes a task, composes a skill team, drafts the missing SKILL.md, and keeps efficiency auditable — locally, with no telemetry.

看 3 分钟 demo → 在 GitHub 查看
12 个领域任务包 6,399 条公开 SKILL.md 元数据 0 遥测 / 全本地
面板截图：右侧技能抽屉，展示推荐、组队计划、经验与自进化
会话右侧的「技能」抽屉：推荐 / 计划 / 经验 / 安全 / 更新

货架解决「有什么」，驾驶舱解决「怎么用」

技能多了之后，真正的难题是拆解、组队和补齐缺口。v5 把这条链路做成五个动作，全部本地、可解释。 Catalogs answer “what exists”. A cockpit answers “what does this task need, who does what, and what is missing”.

PICK

选

上下文推荐 Top 4 + 理由recommend

PLAN

拆

交付物 / 约束 / 子任务 / 缺口decompose

COMPOSE

组

2–5 技能、顺序 / 并行 / 审核门compose

DRAFT

造

SKILL.md + eval cases + 扫描draft

MEASURE

量

estimate + 可复跑 benchmarkbenchmark

01拆得开

识别交付物、约束、领域、主 / 次意图、子任务与假设；把「录音 → 纪要 + 宣传片」拆成两业务线。规则引擎，结果带置信度和 assumptions，不是黑箱。

02组得拢

2–5 个技能按阶段组队，标出交接物、冲突、回退与缺口；没有合适技能时明确说「缺」，不硬凑。

03造得出

按缺口生成 SKILL.md 草稿：frontmatter、步骤、I/O、质量检查、eval cases、lint、安全扫描。不写盘、不执行，确认后你自己保存。

3 分钟 demo：plan → compose → draft

真实任务：「把这段会议录音整理成可交付的会议纪要 docx，再做一个 30 秒宣传片。」跨 Office + 视频，多意图，带缺口。 A real multi-intent task: meeting recording → deliverable minutes.docx + a 30-second teaser.

plan：拆任务

用 skill_archive_plan 拆解这个任务，先不要执行：…
  • 主意图 Office / 次意图视频
  • 交付物：minutes.docx、teaser.mp4
  • 约束：30 秒、9:16、时间戳引用
  • 缺口：会议纪要模板 → draftNeeded
  • 不执行、不装技能、不写盘

compose：组队

用 skill_archive_compose 给任务组队：2–5 个技能，标出顺序、交接、缺口和冲突。
  • office-docx → 纪要文稿
  • office-render → 版式校验
  • beat-promo-director → 30 秒分镜
  • media-use → 素材与配乐
  • sequential + review-gate；缺口进 draft

draft：造技能

用 skill_archive_draft_skill 补「会议纪要模板」，只给草稿、不要落盘。
  • SKILL.md 草稿 + whenToUse
  • 3–5 条 eval cases
  • lint + 安全扫描结果
  • 不写盘、不执行
  • 你确认后自己保存到 ~/.dsh/skills/

示意输出，字段以 v5.0.0 实际版本为准。三个工具都是只读 / 只出草稿，没有 install / force / 执行能力。

效率怎么谈：estimate 与 benchmark 分开

我们不在 README 里写「效率提升 X%」。估算（estimate）用于规划，实测（benchmark）必须有脚本、有基线、有原始数据。 Estimates are for planning; measured numbers require a reproducible benchmark. We do not publish percentages before the benchmark exists.

效率评测占位图

数据来源：docs/benchmark.md（60 条 held-out，2026-10-29；脚本 node scripts/benchmark.mjs）。

不是成功率。*缺口处理率是宽松定义（只要报告 missing/需安装即算诚实处理），不是「识别出正确缺口」。 installLoad 0.725：计划中约 72.5% 技能需先安装；hintRecall 0.367 仍是短板；contextTokens mean 176.9 / p95 230；延迟为单机快照，不对外作 SLA。方法与基线以 docs/benchmark.md 为准。

12 个领域，每个都有任务 playbook

领域包用真实技能名与 held-out 用例构建；覆盖率结果进 benchmark，不在这里手写数字。12 domain packs, each with a playbook, real skill candidates, and held-out cases.

视频 / 创意video & creative分镜、动效、mp4
Officedocumentsdocx / pptx / xlsx / pdf
软件工程software代码、测试、PR、修复
数据data表格、分析、图表
研究research综述、来源清单
营销marketing文案、投放、竞品
设计designUI、海报、品牌
安全security审计、风险清单
教育education课程、讲解、题解
商业business计划、财务模型
效率productivity流程、自动化、模板
AIAIprompt、agent、RAG

领域映射来自技能元数据的能力画像（library/capability-index.json），不是人类专家认证；跨领域任务先看 assumptions 再执行。

和技能市场 / 管理器比：只补驾驶舱这一层

它们在生态规模、跨宿主、企业治理上更强。我们只比较与本插件重叠的维度，口径来自公开文档（2026-10）。 We only compare the layer we share, based on public docs from Oct 2026; competitors are stronger in ecosystem scale and multi-host support.

维度 本插件（v5） skills.sh 生态 Claude Code plugins DSH 技能管理插件
主形态DSH 右侧抽屉，单宿主深做跨 agent 市场 + CLI官方插件市场 + skills目录 / 搜索 / 启停 / 安装
推荐 + 理由上下文 Top 4 + 结构化理由按安装量排行按 description 自动加载以列表、搜索为主
正在使用真实工具调用，实时—历史频次部分有使用记录
任务拆解 + 组队v5：阶段 / 交接 / 冲突 / 缺口无用户可见能力有通用 plan 模式；无 skill 组队无
按缺口造技能v5：草稿 + eval + 扫描，不落盘作者自己写作者侧 skill-creator无
效率可证estimate + 可复跑 benchmark安装量统计作者侧评估无
经验 → 自进化反馈归因 + 权重学习 + 10% 探索安装量统计作者侧评估少数有使用记录
安装前安全本地启发式扫描 + 高风险拒绝合作方审计市场分层 + 来源校验部分有 trust score
数据 / 遥测全本地，无遥测安装遥测默认开启（可关）使用数据不回传作者本地
 口径：竞品信息来自其公开文档 / README（2026-10 整理），可能随版本变化；表格只比较与本插件重叠的维度。v5 新能力的实现状态见 docs/claims.md；「同时具备」类判断属自报口径，欢迎指正。

安装（v5.0.1 发布后）

在任意 DeepSeek Harness 会话里让 Agent 执行；profile 级安装，需要 danger-full-access 或审批。发布前请用本地目录方式。Install in any DSH session; before v5.0.0 is tagged, use the local-path method.

推荐第一步 · npx 体检助手（不装东西）
npx dsh-ronge-adaptive-skill-archive
# 体检：npx dsh-ronge-adaptive-skill-archive doctor
npm · v5.0.1 发布后可用
plugin_manager install_bundle target=dsh-ronge-adaptive-skill-archive@5.0.1
GitHub tag · 可审源码
plugin_manager install_bundle target=git+https://github.com/bugtakue/dsh-ronge-adaptive-skill-archive.git#v5.0.1
本地目录 · 发布前 / 开发
plugin_manager install_bundle target="/absolute/path/to/dsh-ronge-adaptive-skill-archive"

安装后

刷新页面 → 右上角「技能」→ 右侧抽屉；顶部切换计划 / 沉浸模式。DSH 重启后加载新的 Host 模块。

升级

v3.x 直接覆盖安装 v5.0.0，数据与经验沿用；v1/v2 旧包名先移除旧 bundle，旧数据目录会自动合并。

兼容性

已测 DSH Desktop 0.2.1-rc.3；v5.0.0 的 plan/compose/draft 工具与端点按 docs/claims.md 复跑（119/119 测试、60 条 benchmark、20/20 Host E2E、27/27 UI E2E）。

安全说明：把边界写在前面

这是一个本地优先的个人工具，不是托管服务，也不是安全产品。Local-first by design, not a hosted service and not a security product.

本地零遥测

推荐、拆解、组队、草稿、扫描、自进化全部在本机完成；不调用外部模型、不上传、无遥测。只读当前会话最近内容与项目文件名。

诚实扫描不是保证

安装前安全扫描是启发式：能发现 shell 执行、管道下载、动态解码、提示注入、凭据路径、过宽 allowed-tools 等模式，但覆盖不了全部攻击面。不宣称「无漏洞」。

克制不越权

只从 raw.githubusercontent.com 拉 SKILL.md（≤ 256 KiB），不自动拉脚本、不覆盖已有技能；高风险默认拒绝；draft 不写盘、不执行；DSH 工具没有 install / force。