DeepSeek Harness 发布三天，GitHub 上冒出 1000 多个插件，Star 数突破 112k。这套框架的核心思路是一切皆插件——模型、工具、技能、对话界面全部可以拆出来单独替换，自由度极高。
翻了插件热榜后，挑两个最值得聊的项目：
colleague-skill：把你同事"蒸馏"成 AI
这个项目直白到名字就叫"同事技能"。你把微信聊天记录、项目文档、会议纪要喂进去，它帮你蒸馏出一个"AI 同事"——熟悉团队上下文，能答疑、梳理信息、推任务。
现已升级为 dot-skill，不只蒸馏同事，任何人（亲友、公众人物甚至自己）都能蒸馏。支持微信记录、PDF 等多种数据源，目前已有 22.4k Star。
安装简单：在 Claude Code 或 Codex 里直接复制官方提示词即可；在 DSH 里全局装到 ~/.dsh/skills/dot-skill 或按项目安装后调用 /dot-skill。
实测效果超出预期——它能记住谁负责什么模块、讨论过哪些方案、踩过哪些坑。小坑是微信记录需要先转成纯文本再喂，原始格式解析率不高。
开源地址：github.com/titanwings/colleague-skill
OpenBiliClaw：让 Agent 跨平台理解你
它从你在各平台的使用习惯、反馈、对话中持续构建心理画像，然后主动去 B 站、小红书、抖音、YouTube、X、知乎、Reddit 等十几个平台帮你找内容——不是被动搜索，而是主动推送。
纯本地运行，数据不上传。从 B 站起步，现已支持 DSH 插件安装。
B 站 UP 主驱动的开源生态
colleague-skill 作者「只是路过的 titanwings」和 OpenBiliClaw 作者「littlewish」都是 B 站 UP 主。
一个蒸馏人的经验为可复用 Skill，一个让 Agent 跨平台理解人——方向不同但逻辑一致：把想法写成代码，丢到开源社区，让用户反馈迭代。
这反映了正在发生的变化：B 站开发者内容正从教程分享转向"内容获客 → 开源协作 → 用户反馈 → 迭代内容"的闭环。
DSH 插件生态为什么起得这么快
三天 1000 多个插件的速度确实夸张，但 DSH 的架构设计本身就在鼓励这件事。一切抽象为插件接口，写一个 skill 的门槛低到花几小时就能打包发布，无需理解底层逻辑或与主仓库深度耦合。
这和 Obsidian 插件生态爆发的逻辑一致：降低创作门槛，开放接口，剩下的交给社区。而且 DSH 插件不只是功能扩展——模型可换、UI 可换，同一框架能搭出完全不同形态的 Agent 应用。
实操建议
- GitHub 搜索 dsh-plugin topic，按 Star 排序快速找到热门插件
- 先装 dot-skill，把项目文档和聊天记录喂进去，体感立刻有
- OpenBiliClaw 适合内容从业者和重度信息消费者，每天跨五六个平台刷信息的人能省不少时间
- 自己写插件可参照官方模板，社区里很多插件就是改了几十行代码