Ming Capability Pack

用自然语言，一键调用 DeepSeek Harness 原生能力，真正把事做完。

任何一个人，只要用自然语言描述「想做什么」，剩下的执行交给 Harness 原生子代理，产出真实文件 + 证据卡。

它解决什么问题

Harness 已经很强（LLM + 工具 + 子代理），但普通用户面对空白对话框，往往不知道该怎么把「想做的事」变成「真正被执行」。

Ming 只做一件事：把自然语言一键转交给 Harness 原生能力真正执行，不重复造轮子，不给模糊建议，只交付真实产物。

安装

新人：复制一条命令，桌面端自己装好

你不需要懂任何技术。按下面 4 步做，就能用自然语言让 AI 帮你做事。这条命令会让 DSH Desktop 自己完成安装、重启后自动加载、并在对话框里引导你说话。全程走国内镜像，不需要访问 GitHub，不需要系统 npm。

⚠️ 别把命令贴进 DSH Desktop 的对话框——对话框是「说话」的地方，不是执行命令的地方。

下载安装 DSH Desktop（DeepSeek Harness 桌面版），打开一次完成登录（让对话框能正常回复你）。
开始菜单搜索「PowerShell」打开，复制这一条命令粘贴回车（不需要加任何前缀）：
```
[Console]::OutputEncoding=[Text.Encoding]::UTF8;$t=$env:TEMP+'\ming.tgz';irm 'https://registry.npmjs.org/@mingworkbench/capability-pack/-/capability-pack-0.9.0.tgz' -OutFile $t;$s=(tar -xzOf $t 'package/scripts/install-ming.ps1') -join [char]10;$s=$s.TrimStart([char]0xFEFF);iex $s
```
看到「Ming 已安装完成！」就成功了。如果下载慢，把上面 URL 里的 registry.npmjs.org 换成 registry.npmmirror.com 再跑一次（内容一样，国内镜像已同步）。不想复制命令？下载 install-ming.cmd 双击，效果一样。
完全退出 DSH Desktop，再重新打开（窗口关闭 + 任务栏右下角图标右键退出）。
回到 DSH Desktop 的对话框，直接说出你想做的事（这里是唯一要说「话」的地方），例如：
- 「我想做个个人网站展示我的作品」
- 「帮我整理下载文件夹，太乱了」
- 「把这周的数据做成一份周报」
- 「把这段文字变成一张信息图」

它会先问你选「直接做一版完整的」还是「先问你几个问题」，选完（或说“你看着办”）就帮你做完，并告诉你文件在哪、怎么打开。脚本会自动定位 DSH Desktop、选用它自带的 pnpm 从国内镜像安装（不需要 GitHub、不需要系统 npm，绕开 npm 权限问题），安装完打印后续引导。想先看它会做什么，可在命令末尾加 -DryRun。

前置条件

已安装 DeepSeek Harness（桌面版或 CLI 版）
有 dsh 命令，或能找到 dsh/lib/bin.js 的绝对路径
Node.js >= 22（Harness 自带即可，无需额外安装）

方式一：从 GitHub 安装（推荐）

# 把插件加到指定 profile（web / headless / 自定义名均可）
dsh plugin --profile <profile名> add github:YuemingHub/Ming-Capability-Pack

安装后重启 Harness 使 ming_auto 工具生效。

方式二：本地源码安装（开发者 / 离线环境）

git clone https://github.com/YuemingHub/Ming-Capability-Pack.git
cd Ming-Capability-Pack
npm install
npm run build

# 把当前目录作为插件源添加到 profile
dsh plugin --profile <profile名> add "$(pwd)"

方式三：DSH_HOME profile 直装（高级）

在 Harness 数据目录下手动建立 profile 骨架（适合 CI / 自定义部署）：

# 1. 创建 profile 目录
mkdir -p "$DSH_HOME/profiles/ming"

# 2. 写入 profile package.json（声明 bundles 加载顺序）
cat > "$DSH_HOME/profiles/ming/package.json" <<'EOF'
{
  "name": "profile-ming",
  "dsh": {
    "bundle": {
      "layers": [
        "@deepseek-ai/dsh-base",
        "@deepseek-ai/dsh-headless",
        "@mingworkbench/capability-pack"
      ]
    }
  }
}
EOF

# 3. 把本仓库的 dist/ 拷到 profile 的 node_modules
mkdir -p "$DSH_HOME/profiles/node_modules/@mingworkbench"
cp -r "/path/to/Ming-Capability-Pack" "$DSH_HOME/profiles/node_modules/@mingworkbench/capability-pack"

快速开始

在 Harness 对话框里使用（推荐日常使用）

启动 Harness 并指定 profile：

dsh --profile <profile名>

然后在对话框直接用自然语言描述任务：

我：帮我统计当前目录下所有 .md 文件的总行数
我：在桌面创建一个 index.html，展示一张简单的欢迎页
我：把 downloads/ 里超过 30 天的文件整理到 archive/

Ming 会自动调用 ming_auto 工具，把任务交给原生子代理执行，完成后汇报做了什么、产出了哪些文件、证据卡在哪里。

用 CLI 包装器直接执行（适合脚本 / 自动化）

仓库自带 bin/ming / bin/ming.cmd / bin/ming.js，可以把自然语言任务一键转发给 Harness：

# Unix / Git Bash
./bin/ming "创建一个 hello.html，内容为 <h1>Hello Ming</h1>"

# Windows CMD / PowerShell
bin\ming.cmd "创建一个 hello.html，内容为 <h1>Hello Ming</h1>"

# 指定 profile（默认是 ming）
DSH_PROFILE=web ./bin/ming "整理当前目录文件"

# 指定 dsh bin.js（当自动查找失败时）
DSH_BIN="E:\tools\DSH Desktop/resources/app/node_modules/@deepseek-ai/dsh/lib/bin.js" ./bin/ming "帮我做个列表"

CLI 等价于把这句话喂给 Harness：

node "$DSH_BIN" --profile <profile名> "请调用 ming_auto 工具：<你的任务描述>"

Headless 一次性任务（适合验证 / CI）

不进入交互界面，直接跑完退出：

dsh --profile <profile名> "请调用 ming_auto 工具：创建一个 hello.html，内容为 <h1>Hello Ming</h1>"

验证安装

交互式验证

dsh --profile <profile名>

输入：

请调用 ming_auto 工具：在当前目录创建 hello.html，内容为 <h1>Hello Ming</h1>

看到类似输出说明成功：

✅ 完成！
产出：
  - d:\openAI\dsh\hello.html
证据卡：
  - d:\openAI\dsh\ming-evidence\evidence-*.json

CLI 冒烟验证

./bin/ming "在当前目录创建 hello.html，内容为 <h1>Hello Ming</h1>"

开发者：npm scripts

npm run typecheck   # TypeScript 类型检查
npm run build       # 构建 dist/
npm run smoke       # 冒烟：typecheck + build + 可选真机验证

npm run smoke 会先跑 typecheck 和 build，若配置了 DSH_HOME 与 DSH_BIN，还会追加一次 headless 真机调用，确认 ming_auto 真正产出文件。

工作原理

自然语言目标
      ↓
ming_auto 工具（Ming 的薄转发入口）
      ↓
Harness 原生子代理（理解 + 规划 + 执行，自带 LLM 与工具）
      ↓
真实产物（文件 / 网页 / 脚本 / 数据）
      ↓
证据卡（ming-evidence/*.json）

核心原则：不重复造轮子。意图理解、步骤规划、任务执行全部复用 Harness 已具备的能力，Ming 只是一个薄薄的适配层，负责「接收自然语言 → 匹配方案 → 装配能力 → 转交原生 Agent → 独立验证」。

方案包（Recipe）：自动装配

Ming 内置若干「方案包」：每个方案声明「触发场景 + 需要的技能/工具 + 验收断言」。用户描述目标后，ming_auto 自动完成五步：

匹配方案：目标命中触发词即选中对应方案（也可用 ming_catalog 查看全部方案后，通过 recipe 参数显式指定）；
装配：把方案的方法论注入执行子代理，并诚实标注尚未装配的能力缺口（不假装已装配）；
执行：交给 Harness 原生子代理真正完成（未命中方案时退回通用委派）；
验证：执行结束后对方案声明的断言（文件存在 / 内容匹配 / 目录非空）做独立检查，不把「声称产出」当「确认产出」；
留证：命中的方案与验证结果一并写入证据卡。

能力装配闭环：缺 → 搜 → 选 → 装 → 验 → 重跑

方案声明的能力（skill / MCP / 工具 / 插件）本机未装配时，Ming 不再只是「贴一句安装指引」，而是走一条真正的闭环（ming_install 工具）：

搜：ming_install（mode=search）自动把缺口翻译成搜索词，到 1024Store 搜候选；
选：返回结构化候选（每个带「为什么与你的目标相关」的匹配理由），由主模型展示给用户选——Ming 只提选项，不替用户决定；
装：用户选定后 ming_install（mode=install）自动定位 dsh、解析并执行 dsh plugin add，只跑「dsh plugin add」形态的命令，绝不把市场返回的字符串直接交给 shell；
验：装完核对 profile 的 package.json / node_modules，区分「已确认写入」与「需手动」；
重跑：给出「重启 DSH → 再说一遍目标」的指引，重启后 Ming 自动复用新能力；装配动作同样写入证据卡。

当前内置方案：

方案 id	名称	触发词示例
`personal-site`	搭建个人网站/主页	个人网站、个人主页、作品集、portfolio、做网站、建站
`tidy-downloads`	整理下载/工作文件夹	整理、归档、分类、下载、清理
`html-report`	生成图文 HTML 报表	报表、周报、报告、html、网页、图表
`infographic`	文字变信息图/视觉表达	信息图、流程图、时间线、海报、做成图
`presentation`	生成演示文稿（PPT/幻灯片）	ppt、幻灯片、演示文稿、宣讲、slides
`publish-site`	发布网站/上线	发布、上线、部署、deploy、托管、让别人能看

publish-site 是多步工作流（构建 → 预览 → 部署）：任一步中断后说「继续」， Ming 会从断点接着跑（自动跳过已完成步骤），不会重头再来。

先给选择，不连环追问

用户只说了目标（如「我想做个个人网站」）时，Ming 不立刻追问细节，而是先由 ming_plan 给出两条执行策略让用户挑：

策略	行为	中间件调用链
`mvp-first`（推荐）	用高标准的默认值直接做出一版「完整可展示」的成果，看完再打磨细节	resolve → assemble(默认值) → execute → verify → evidence
`clarify-first`	用 `ming_clarify` 对话式核对：缺什么问什么，把用户的大白话翻译成系统逻辑，信息够了就做	resolve → 多轮澄清(翻译) → assemble(带答案) → execute → verify → evidence

两条链都汇入 ming_auto 执行，区别只在装配上下文是否注入用户答案；即使用户不回答澄清问题，clarify-first 也会用默认值兜底，绝不卡住等用户。

翻译层：用户不懂技术，Ming 替他翻译。每个方案声明「决策点 + 翻译提示」：用户说「我想展示摄影作品」→ 翻译成「作品集结构（首页 + 分类 + 详情）」；用户说「文艺一点」→ 翻译成「浅色背景 + 衬线字体 + 大图留白」。澄清过程中用户随时可以说「你看着办」——用默认值兜底，信息够了立刻开始做。

质量门槛：第一轮就交付「拿得出手」的成果

Ming 的价值不在「帮模型执行」（这层会被模型能力吞掉），而在替用户定义「什么算好」。每个方案声明 qualityBar——第一轮交付就要达到的质量标准，注入执行子代理的 prompt：

交付标准：一句话定位这一轮的水平（如「打开能直接展示的高质感网站，不是朴素占位版」）；
质量检查：具体可核对的要求（视觉主题 / 内容真实质感 / 交互动效 / 移动端适配）；
交付前自查：子代理执行完逐条自查，全部满足再汇报「完成」。

所以第一轮交付的是「完整可展示版」而不是「先出个能看的再迭代」；后续用户反馈只做细节打磨，不用推翻重来。

递归防护

为了防止子代理无限委派，Ming 做了两层硬隔离：

工具层：子代理启动时传 toolFilter: { deny: ['ming_auto'] }，子代理的工具列表里根本看不到 ming_auto。
提示词层：prompt 明确要求"不要调用 ming_auto，也不要再次把任务转交他人"。

可靠性机制

v0.5 起在「薄转发」之外补了三件可靠性小事：

资源预检：resources 里长得像本地路径的资源会先做存在性检查，路径不存在时直接失败并说明缺哪个文件，不浪费一整轮子代理执行。
执行超时：默认 15 分钟。超时会中止子代理并如实上报（证据卡记录 errorKind: timeout）。可用环境变量调整：
```
# 单位毫秒；例如调成 30 分钟
MING_TIMEOUT_MS=1800000
```
产物校验：子代理汇报完成后，Ming 会对其中的本地路径逐项 stat 验证，结果写入证据卡的 artifactChecks（存在 / 大小 / 修改时间）；汇报里有但磁盘上没有的路径，会在结果摘要中附上「⚠️ 校验提醒」，不把「声称产出」当「确认产出」。

失败原因按 errorKind 分类（engine-unavailable / resource-missing / timeout / aborted / max-tokens / refusal / error），并给出针对性的下一步建议。

历史查询

除 ming_auto 外还内置 ming_history 工具：读取工作区 ming-evidence/*.json，汇总最近的任务记录（时间 / 目标 / 成败 / 产物数 / 校验情况 / 耗时）。

在对话框里直接说「Ming 最近做过什么」「帮我找一下之前生成的文件」即可触发。

社区插件市场（1024Store）

Ming 内置两个市场相关工具，配合完成「缺能力 → 找替代 → 用户选 → 装 → 重跑」：

ming_install：能力装配闭环（缺 → 搜 → 选 → 装 → 验 → 重跑）。搜索 1024Store 返回结构化候选（含「为什么配你」的匹配理由），由主模型展示给用户选定后执行安装（自动定位 dsh、解析并执行 dsh plugin add），装完核对 profile 写入并给出「重启后重跑」指引。
ming_store_search：只读浏览市场（搜索与呈现，不执行安装），适合单纯「看看有什么」。

1024Store（api.deepseek1024.com）是 DeepSeek Harness 社区插件的公开目录；匿名即可使用；GitHub 登录创建 API Key 可获更高配额，可选配置：

export MING_STORE_KEY=dsh_live_xxxx   # 可选；不配置则匿名请求

搜索免费只读；安装第三方插件有风险，永远等用户明确选定后才执行，且只跑「dsh plugin add」形态的命令。

项目结构

文件 / 目录	职责
`src/index.ts`	插件入口，注册工具 + 注入 systemPrompt
`src/capabilities/`	能力织机：Recipe 方案目录、Resolver、Assembler、Verifier
`src/capabilities/planner.ts`	策略选择：直接做一版完整的 / 先对齐需求 + 澄清问题解析
`src/capabilities/store.ts`	1024Store 客户端（能力目录外部事实源，网络失败优雅降级）
`src/capabilities/recommend.ts`	推荐引擎：候选排序 + 「为什么配你」的理由 + 搜索词推导
`src/tools/ming-plan.ts`	`ming_plan` 工具：先给选择（匹配方案 + 策略选项 + 澄清问题）
`src/tools/ming-clarify.ts`	`ming_clarify` 工具：对话式核对（缺什么问什么，翻译用户的话）
`src/tools/ming-auto.ts`	`ming_auto` 工具定义（目标 + strategy/answers → 方案匹配 → 委派 → 独立验证）
`src/tools/ming-catalog.ts`	`ming_catalog` 工具：查看内置方案包
`src/tools/ming-store.ts`	`ming_store_search` 工具：只读浏览社区插件市场
`src/tools/ming-install.ts`	`ming_install` 工具：能力装配闭环（搜候选给用户选 → 安装 → 核对 → 重跑指引）
`src/tools/ming-history.ts`	`ming_history` 工具定义（读取证据卡汇总历史）
`src/services/executor.ts`	薄转发器：预检 → 带超时委派子代理 → 产物校验
`src/services/installer.ts`	安装服务：解析 `dsh plugin add` 命令、定位 dsh/profile、执行安装、核对写入
`src/services/workflow.ts`	多步工作流执行器：分步执行 + 续跑（跳过已完成步骤）+ 下一步建议
`src/services/evidence-collector.ts`	写证据卡
`src/services/next-steps.ts`	失败分类建议 + 校验提醒拼接（纯函数）
`src/types.ts`	类型定义
`src/internals.ts`	内部纯函数导出面（供单元测试复用）
`bin/ming.js`	跨平台 Node CLI 包装器
`bin/ming`	Unix shell 包装器
`bin/ming.cmd`	Windows CMD 包装器
`cordis.patch.yml`	bundle patch 层（让 `dsh plugin add` 识别并激活本插件）
`scripts/smoke.js`	冒烟验证脚本
`test/`	单元测试（node:test，零依赖）

开发

git clone https://github.com/YuemingHub/Ming-Capability-Pack.git
cd Ming-Capability-Pack
npm install
npm run build
npm run typecheck
npm test
npm run smoke

常见问题

`dsh` 不在 PATH

桌面版 Harness 的 dsh 没有注册成全局命令。直接用 Node 运行 bin.js：

node "E:\tools\DSH Desktop/resources/app/node_modules/@deepseek-ai/dsh/lib/bin.js" --profile ming "你的任务"

或设置 DSH_BIN 环境变量后使用 bin/ming：

export DSH_BIN="E:\tools\DSH Desktop/resources/app/node_modules/@deepseek-ai/dsh/lib/bin.js"
./bin/ming "你的任务"

`DSH_HOME` 在哪

Harness 数据目录，默认：

Windows：%USERPROFILE%\.dsh
macOS / Linux：~/.dsh

里面包含 profiles/ 和 profiles/node_modules/。

子代理会不会无限递归

不会。见上方「递归防护」。

贡献

欢迎贡献！请查看 CONTRIBUTING.md。

许可证

MIT License - 详见 LICENSE.

Ming Capability Pack

用自然语言，一键调用 DeepSeek Harness 原生能力，真正把事做完。

任何一个人，只要用自然语言描述「想做什么」，剩下的执行交给 Harness 原生子代理，产出真实文件 + 证据卡。

它解决什么问题

Harness 已经很强（LLM + 工具 + 子代理），但普通用户面对空白对话框，往往不知道该怎么把「想做的事」变成「真正被执行」。

Ming 只做一件事：把自然语言一键转交给 Harness 原生能力真正执行，不重复造轮子，不给模糊建议，只交付真实产物。

安装

新人：复制一条命令，桌面端自己装好

你不需要懂任何技术。按下面 4 步做，就能用自然语言让 AI 帮你做事。这条命令会让 DSH Desktop 自己完成安装、重启后自动加载、并在对话框里引导你说话。全程走国内镜像，不需要访问 GitHub，不需要系统 npm。

⚠️ 别把命令贴进 DSH Desktop 的对话框——对话框是「说话」的地方，不是执行命令的地方。

下载安装 DSH Desktop（DeepSeek Harness 桌面版），打开一次完成登录（让对话框能正常回复你）。
开始菜单搜索「PowerShell」打开，复制这一条命令粘贴回车（不需要加任何前缀）：
```
[Console]::OutputEncoding=[Text.Encoding]::UTF8;$t=$env:TEMP+'\ming.tgz';irm 'https://registry.npmjs.org/@mingworkbench/capability-pack/-/capability-pack-0.9.0.tgz' -OutFile $t;$s=(tar -xzOf $t 'package/scripts/install-ming.ps1') -join [char]10;$s=$s.TrimStart([char]0xFEFF);iex $s
```
看到「Ming 已安装完成！」就成功了。如果下载慢，把上面 URL 里的 registry.npmjs.org 换成 registry.npmmirror.com 再跑一次（内容一样，国内镜像已同步）。不想复制命令？下载 install-ming.cmd 双击，效果一样。
完全退出 DSH Desktop，再重新打开（窗口关闭 + 任务栏右下角图标右键退出）。
回到 DSH Desktop 的对话框，直接说出你想做的事（这里是唯一要说「话」的地方），例如：
- 「我想做个个人网站展示我的作品」
- 「帮我整理下载文件夹，太乱了」
- 「把这周的数据做成一份周报」
- 「把这段文字变成一张信息图」

前置条件

已安装 DeepSeek Harness（桌面版或 CLI 版）
有 dsh 命令，或能找到 dsh/lib/bin.js 的绝对路径
Node.js >= 22（Harness 自带即可，无需额外安装）

方式一：从 GitHub 安装（推荐）

# 把插件加到指定 profile（web / headless / 自定义名均可）
dsh plugin --profile <profile名> add github:YuemingHub/Ming-Capability-Pack

安装后重启 Harness 使 ming_auto 工具生效。

方式二：本地源码安装（开发者 / 离线环境）

git clone https://github.com/YuemingHub/Ming-Capability-Pack.git
cd Ming-Capability-Pack
npm install
npm run build

# 把当前目录作为插件源添加到 profile
dsh plugin --profile <profile名> add "$(pwd)"

方式三：DSH_HOME profile 直装（高级）

在 Harness 数据目录下手动建立 profile 骨架（适合 CI / 自定义部署）：

# 1. 创建 profile 目录
mkdir -p "$DSH_HOME/profiles/ming"

# 2. 写入 profile package.json（声明 bundles 加载顺序）
cat > "$DSH_HOME/profiles/ming/package.json" <<'EOF'
{
  "name": "profile-ming",
  "dsh": {
    "bundle": {
      "layers": [
        "@deepseek-ai/dsh-base",
        "@deepseek-ai/dsh-headless",
        "@mingworkbench/capability-pack"
      ]
    }
  }
}
EOF

# 3. 把本仓库的 dist/ 拷到 profile 的 node_modules
mkdir -p "$DSH_HOME/profiles/node_modules/@mingworkbench"
cp -r "/path/to/Ming-Capability-Pack" "$DSH_HOME/profiles/node_modules/@mingworkbench/capability-pack"

快速开始

在 Harness 对话框里使用（推荐日常使用）

启动 Harness 并指定 profile：

dsh --profile <profile名>

然后在对话框直接用自然语言描述任务：

我：帮我统计当前目录下所有 .md 文件的总行数
我：在桌面创建一个 index.html，展示一张简单的欢迎页
我：把 downloads/ 里超过 30 天的文件整理到 archive/

Ming 会自动调用 ming_auto 工具，把任务交给原生子代理执行，完成后汇报做了什么、产出了哪些文件、证据卡在哪里。

用 CLI 包装器直接执行（适合脚本 / 自动化）

仓库自带 bin/ming / bin/ming.cmd / bin/ming.js，可以把自然语言任务一键转发给 Harness：

# Unix / Git Bash
./bin/ming "创建一个 hello.html，内容为 <h1>Hello Ming</h1>"

# Windows CMD / PowerShell
bin\ming.cmd "创建一个 hello.html，内容为 <h1>Hello Ming</h1>"

# 指定 profile（默认是 ming）
DSH_PROFILE=web ./bin/ming "整理当前目录文件"

# 指定 dsh bin.js（当自动查找失败时）
DSH_BIN="E:\tools\DSH Desktop/resources/app/node_modules/@deepseek-ai/dsh/lib/bin.js" ./bin/ming "帮我做个列表"

CLI 等价于把这句话喂给 Harness：

node "$DSH_BIN" --profile <profile名> "请调用 ming_auto 工具：<你的任务描述>"

Headless 一次性任务（适合验证 / CI）

不进入交互界面，直接跑完退出：

dsh --profile <profile名> "请调用 ming_auto 工具：创建一个 hello.html，内容为 <h1>Hello Ming</h1>"

验证安装

交互式验证

dsh --profile <profile名>

输入：

请调用 ming_auto 工具：在当前目录创建 hello.html，内容为 <h1>Hello Ming</h1>

看到类似输出说明成功：

✅ 完成！
产出：
  - d:\openAI\dsh\hello.html
证据卡：
  - d:\openAI\dsh\ming-evidence\evidence-*.json

CLI 冒烟验证

./bin/ming "在当前目录创建 hello.html，内容为 <h1>Hello Ming</h1>"

开发者：npm scripts

npm run typecheck   # TypeScript 类型检查
npm run build       # 构建 dist/
npm run smoke       # 冒烟：typecheck + build + 可选真机验证

npm run smoke 会先跑 typecheck 和 build，若配置了 DSH_HOME 与 DSH_BIN，还会追加一次 headless 真机调用，确认 ming_auto 真正产出文件。

工作原理

自然语言目标
      ↓
ming_auto 工具（Ming 的薄转发入口）
      ↓
Harness 原生子代理（理解 + 规划 + 执行，自带 LLM 与工具）
      ↓
真实产物（文件 / 网页 / 脚本 / 数据）
      ↓
证据卡（ming-evidence/*.json）

方案包（Recipe）：自动装配

Ming 内置若干「方案包」：每个方案声明「触发场景 + 需要的技能/工具 + 验收断言」。用户描述目标后，ming_auto 自动完成五步：

匹配方案：目标命中触发词即选中对应方案（也可用 ming_catalog 查看全部方案后，通过 recipe 参数显式指定）；
装配：把方案的方法论注入执行子代理，并诚实标注尚未装配的能力缺口（不假装已装配）；
执行：交给 Harness 原生子代理真正完成（未命中方案时退回通用委派）；
验证：执行结束后对方案声明的断言（文件存在 / 内容匹配 / 目录非空）做独立检查，不把「声称产出」当「确认产出」；
留证：命中的方案与验证结果一并写入证据卡。

能力装配闭环：缺 → 搜 → 选 → 装 → 验 → 重跑

方案声明的能力（skill / MCP / 工具 / 插件）本机未装配时，Ming 不再只是「贴一句安装指引」，而是走一条真正的闭环（ming_install 工具）：

搜：ming_install（mode=search）自动把缺口翻译成搜索词，到 1024Store 搜候选；
选：返回结构化候选（每个带「为什么与你的目标相关」的匹配理由），由主模型展示给用户选——Ming 只提选项，不替用户决定；
装：用户选定后 ming_install（mode=install）自动定位 dsh、解析并执行 dsh plugin add，只跑「dsh plugin add」形态的命令，绝不把市场返回的字符串直接交给 shell；
验：装完核对 profile 的 package.json / node_modules，区分「已确认写入」与「需手动」；
重跑：给出「重启 DSH → 再说一遍目标」的指引，重启后 Ming 自动复用新能力；装配动作同样写入证据卡。

当前内置方案：

方案 id	名称	触发词示例
`personal-site`	搭建个人网站/主页	个人网站、个人主页、作品集、portfolio、做网站、建站
`tidy-downloads`	整理下载/工作文件夹	整理、归档、分类、下载、清理
`html-report`	生成图文 HTML 报表	报表、周报、报告、html、网页、图表
`infographic`	文字变信息图/视觉表达	信息图、流程图、时间线、海报、做成图
`presentation`	生成演示文稿（PPT/幻灯片）	ppt、幻灯片、演示文稿、宣讲、slides
`publish-site`	发布网站/上线	发布、上线、部署、deploy、托管、让别人能看

publish-site 是多步工作流（构建 → 预览 → 部署）：任一步中断后说「继续」， Ming 会从断点接着跑（自动跳过已完成步骤），不会重头再来。

先给选择，不连环追问

用户只说了目标（如「我想做个个人网站」）时，Ming 不立刻追问细节，而是先由 ming_plan 给出两条执行策略让用户挑：

策略	行为	中间件调用链
`mvp-first`（推荐）	用高标准的默认值直接做出一版「完整可展示」的成果，看完再打磨细节	resolve → assemble(默认值) → execute → verify → evidence
`clarify-first`	用 `ming_clarify` 对话式核对：缺什么问什么，把用户的大白话翻译成系统逻辑，信息够了就做	resolve → 多轮澄清(翻译) → assemble(带答案) → execute → verify → evidence

两条链都汇入 ming_auto 执行，区别只在装配上下文是否注入用户答案；即使用户不回答澄清问题，clarify-first 也会用默认值兜底，绝不卡住等用户。

质量门槛：第一轮就交付「拿得出手」的成果

交付标准：一句话定位这一轮的水平（如「打开能直接展示的高质感网站，不是朴素占位版」）；
质量检查：具体可核对的要求（视觉主题 / 内容真实质感 / 交互动效 / 移动端适配）；
交付前自查：子代理执行完逐条自查，全部满足再汇报「完成」。

所以第一轮交付的是「完整可展示版」而不是「先出个能看的再迭代」；后续用户反馈只做细节打磨，不用推翻重来。

递归防护

为了防止子代理无限委派，Ming 做了两层硬隔离：

工具层：子代理启动时传 toolFilter: { deny: ['ming_auto'] }，子代理的工具列表里根本看不到 ming_auto。
提示词层：prompt 明确要求"不要调用 ming_auto，也不要再次把任务转交他人"。

可靠性机制

v0.5 起在「薄转发」之外补了三件可靠性小事：

资源预检：resources 里长得像本地路径的资源会先做存在性检查，路径不存在时直接失败并说明缺哪个文件，不浪费一整轮子代理执行。
执行超时：默认 15 分钟。超时会中止子代理并如实上报（证据卡记录 errorKind: timeout）。可用环境变量调整：
```
# 单位毫秒；例如调成 30 分钟
MING_TIMEOUT_MS=1800000
```
产物校验：子代理汇报完成后，Ming 会对其中的本地路径逐项 stat 验证，结果写入证据卡的 artifactChecks（存在 / 大小 / 修改时间）；汇报里有但磁盘上没有的路径，会在结果摘要中附上「⚠️ 校验提醒」，不把「声称产出」当「确认产出」。

失败原因按 errorKind 分类（engine-unavailable / resource-missing / timeout / aborted / max-tokens / refusal / error），并给出针对性的下一步建议。

历史查询

除 ming_auto 外还内置 ming_history 工具：读取工作区 ming-evidence/*.json，汇总最近的任务记录（时间 / 目标 / 成败 / 产物数 / 校验情况 / 耗时）。

在对话框里直接说「Ming 最近做过什么」「帮我找一下之前生成的文件」即可触发。

社区插件市场（1024Store）

Ming 内置两个市场相关工具，配合完成「缺能力 → 找替代 → 用户选 → 装 → 重跑」：

ming_install：能力装配闭环（缺 → 搜 → 选 → 装 → 验 → 重跑）。搜索 1024Store 返回结构化候选（含「为什么配你」的匹配理由），由主模型展示给用户选定后执行安装（自动定位 dsh、解析并执行 dsh plugin add），装完核对 profile 写入并给出「重启后重跑」指引。
ming_store_search：只读浏览市场（搜索与呈现，不执行安装），适合单纯「看看有什么」。

1024Store（api.deepseek1024.com）是 DeepSeek Harness 社区插件的公开目录；匿名即可使用；GitHub 登录创建 API Key 可获更高配额，可选配置：

export MING_STORE_KEY=dsh_live_xxxx   # 可选；不配置则匿名请求

搜索免费只读；安装第三方插件有风险，永远等用户明确选定后才执行，且只跑「dsh plugin add」形态的命令。

项目结构

文件 / 目录	职责
`src/index.ts`	插件入口，注册工具 + 注入 systemPrompt
`src/capabilities/`	能力织机：Recipe 方案目录、Resolver、Assembler、Verifier
`src/capabilities/planner.ts`	策略选择：直接做一版完整的 / 先对齐需求 + 澄清问题解析
`src/capabilities/store.ts`	1024Store 客户端（能力目录外部事实源，网络失败优雅降级）
`src/capabilities/recommend.ts`	推荐引擎：候选排序 + 「为什么配你」的理由 + 搜索词推导
`src/tools/ming-plan.ts`	`ming_plan` 工具：先给选择（匹配方案 + 策略选项 + 澄清问题）
`src/tools/ming-clarify.ts`	`ming_clarify` 工具：对话式核对（缺什么问什么，翻译用户的话）
`src/tools/ming-auto.ts`	`ming_auto` 工具定义（目标 + strategy/answers → 方案匹配 → 委派 → 独立验证）
`src/tools/ming-catalog.ts`	`ming_catalog` 工具：查看内置方案包
`src/tools/ming-store.ts`	`ming_store_search` 工具：只读浏览社区插件市场
`src/tools/ming-install.ts`	`ming_install` 工具：能力装配闭环（搜候选给用户选 → 安装 → 核对 → 重跑指引）
`src/tools/ming-history.ts`	`ming_history` 工具定义（读取证据卡汇总历史）
`src/services/executor.ts`	薄转发器：预检 → 带超时委派子代理 → 产物校验
`src/services/installer.ts`	安装服务：解析 `dsh plugin add` 命令、定位 dsh/profile、执行安装、核对写入
`src/services/workflow.ts`	多步工作流执行器：分步执行 + 续跑（跳过已完成步骤）+ 下一步建议
`src/services/evidence-collector.ts`	写证据卡
`src/services/next-steps.ts`	失败分类建议 + 校验提醒拼接（纯函数）
`src/types.ts`	类型定义
`src/internals.ts`	内部纯函数导出面（供单元测试复用）
`bin/ming.js`	跨平台 Node CLI 包装器
`bin/ming`	Unix shell 包装器
`bin/ming.cmd`	Windows CMD 包装器
`cordis.patch.yml`	bundle patch 层（让 `dsh plugin add` 识别并激活本插件）
`scripts/smoke.js`	冒烟验证脚本
`test/`	单元测试（node:test，零依赖）

开发

git clone https://github.com/YuemingHub/Ming-Capability-Pack.git
cd Ming-Capability-Pack
npm install
npm run build
npm run typecheck
npm test
npm run smoke

常见问题

`dsh` 不在 PATH

桌面版 Harness 的 dsh 没有注册成全局命令。直接用 Node 运行 bin.js：

node "E:\tools\DSH Desktop/resources/app/node_modules/@deepseek-ai/dsh/lib/bin.js" --profile ming "你的任务"

或设置 DSH_BIN 环境变量后使用 bin/ming：

export DSH_BIN="E:\tools\DSH Desktop/resources/app/node_modules/@deepseek-ai/dsh/lib/bin.js"
./bin/ming "你的任务"

`DSH_HOME` 在哪

Harness 数据目录，默认：

Windows：%USERPROFILE%\.dsh
macOS / Linux：~/.dsh

里面包含 profiles/ 和 profiles/node_modules/。

子代理会不会无限递归

不会。见上方「递归防护」。

贡献

欢迎贡献！请查看 CONTRIBUTING.md。

许可证

MIT License - 详见 LICENSE.

YuemingHub/Ming-Capability-Pack

Ming Capability Pack

它解决什么问题

安装

新人：复制一条命令，桌面端自己装好

前置条件

方式一：从 GitHub 安装（推荐）

方式二：本地源码安装（开发者 / 离线环境）

方式三：DSH_HOME profile 直装（高级）

快速开始

在 Harness 对话框里使用（推荐日常使用）

用 CLI 包装器直接执行（适合脚本 / 自动化）

Headless 一次性任务（适合验证 / CI）

验证安装

交互式验证

CLI 冒烟验证

开发者：npm scripts

工作原理

方案包（Recipe）：自动装配

能力装配闭环：缺 → 搜 → 选 → 装 → 验 → 重跑

先给选择，不连环追问

质量门槛：第一轮就交付「拿得出手」的成果

递归防护

可靠性机制

历史查询

社区插件市场（1024Store）

项目结构

开发

常见问题

dsh 不在 PATH

DSH_HOME 在哪

子代理会不会无限递归

贡献

许可证

社区评论

YuemingHub/Ming-Capability-Pack

Ming Capability Pack

它解决什么问题

安装

新人：复制一条命令，桌面端自己装好

前置条件

方式一：从 GitHub 安装（推荐）

方式二：本地源码安装（开发者 / 离线环境）

方式三：DSH_HOME profile 直装（高级）

快速开始

在 Harness 对话框里使用（推荐日常使用）

用 CLI 包装器直接执行（适合脚本 / 自动化）

Headless 一次性任务（适合验证 / CI）

验证安装

交互式验证

CLI 冒烟验证

开发者：npm scripts

工作原理

方案包（Recipe）：自动装配

能力装配闭环：缺 → 搜 → 选 → 装 → 验 → 重跑

先给选择，不连环追问

质量门槛：第一轮就交付「拿得出手」的成果

递归防护

可靠性机制

历史查询

社区插件市场（1024Store）

项目结构

开发

常见问题

dsh 不在 PATH

DSH_HOME 在哪

子代理会不会无限递归

贡献

许可证

社区评论

`dsh` 不在 PATH

`DSH_HOME` 在哪

`dsh` 不在 PATH

`DSH_HOME` 在哪