DeepSeek Harness 生态数据全景：几天内涌现 6,700+ 插件
dsh 在几天内收获 14.5 万+ GitHub Star，插件生态正以每天约 175 个库的速度激增。AgentRunDB 抓取并索引了整个生态：精选插件、提交速度与破坏性变更。用数据说话，拒绝体感。
发布仅两天，DeepSeek Harness (dsh) 不仅登顶热搜，更呈现出指数级的生态复利效应。以下是 AgentRunDB 通过 GitHub API 实时收集并索引的生态数据全景。
核心数据一览
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 主仓库 Star 数 | 145,800+ (github.com/deepseek-ai/deepseek-harness) |
| Fork 数量 | 14,900+ |
| 发布以来的 Commits | 12,400+ |
| 带有 dsh-plugin 标签的仓库 | 6,700+ 且每小时持续增长 |
| 追踪的 Top-100 插件数 | 10 |
| 追踪的最新提交数 | 60 |
仅插件 topic 标签，在两次相隔数小时的抓取中就从 6,546 增长到 6,722 个仓库。按当前速度，平均每天新增约 175 个 dsh 插件。
开发者们在构建什么
当前生态中 Star 数领先的精选插件：
| 插件 | Star 数 | 开源协议 | 功能描述 |
|---|---|---|---|
| open-design | 89,547 | Apache-2.0 | 🎨 Best DeepSeek Harness Design Plugin. The open-source Clau |
| reactive-resume | 41,252 | MIT | A one-of-a-kind resume builder that keeps your privacy in mi |
| DeepSeek-Reasonix | 34,907 | MIT | DeepSeek-native AI coding agent for your terminal. Engineere |
| OpenViking | 30,708 | AGPL-3.0 | Self-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Me |
| colleague-skill | 23,605 | MIT | 将冰冷的离别化为温暖的 Skill，欢迎加入数字生命1.0！Transforming cold farewells in |
| voyager | 19,717 | GPL-3.0 | Enhancement suite for Gemini, AI Studio, Claude & ChatGPT — |
| deepseek-harness-desktop | 16,044 | MIT | 为 DeepSeek Harness (DSH) 插件生态打造的现代化桌面端解决方案。万物皆「插件」，桌面本身也是「插件 |
| archify | 14,627 | MIT | Agent skill for beautiful, verifiable architecture, workflow |
从设计工具、简历构建器、Agent 操作系统到记忆层与桌面插件——“一切皆插件（Everything is a Plugin）”的架构理念正在被社区迅速且真实地实践。
更新迭代速度与破坏性变更
我们目前追踪了主仓库最新的 60 次提交，跨度为 7 天——平均每天约 9 次提交，其中包含 0 次在时间窗口内标记为破坏性变更（Breaking Changes）的更新。
README 中对此毫不避讳：dsh 当前处于开发者预览版（Developer Preview）阶段，“一定会出现兼容性破坏性变更”。如果你今天基于 dsh 进行开发，你需要一个追踪器——这也正是我们构建追踪器的初衷：
- /deepseek-harness/updates — 每次提交深度解析（破坏性变更 / 新特性 / 修复），每小时自动刷新
- /plugins — dsh-plugin 生态目录，按 Star 数排序
- /deepseek-harness — 快速起步、官方链接与兼容性状态
为什么这至关重要
高速演进的开源生态会催生出特定且迫切的搜索需求：“dsh 插件 X 更新后报错”、“deepseek harness breaking change 破坏性变更”、“dsh 对比 claude code”。由于生态诞生仅数天且官方文档仍在完善中，这些需求在传统搜索引擎上往往缺乏权威解答。
AgentRunDB 的使命就是用真实证据回答一个核心问题：它到底能不能跑通（does it actually run?）。dsh 追踪器是我们首个全天候自动化数据管线：抓取、分类、发布、持续循环。
数据来源与统计口径
所有数据均来自于 GitHub 公开 API，由我们的自动化爬虫采集，并通过 llms.txt 提供机器可读格式。数据指标变化迅速——追踪器页面上的数据永远比本文更具时效性。