本文由本站基于该插件已收录的字段自动派生（wiki / faq / compatibility_json / readme），非 AI 即时创作。每节末尾标源字段。

快速上手

dsh-crew

— 源: plugin_wiki.wiki_content

安装与验证

dsh plugin --profile web add @zseven-w/dsh-crew

复制以上命令在 DSH Web Profile 内运行。安装完成后在「插件列表」启用即可。

— 源: plugins.install

关键要点

• DSH（DeepSeek Harness）：DeepSeek 的开源 agent harness，Web UI 形态的编码代理，类似 Claude Code 但驱动 DeepSeek 模型。
• MCP（Model Context Protocol）：Anthropic 的 AI 工具接入协议，让 LLM 安全调用外部工具与数据源。
• Cordis bundle：DSH 的插件格式，本项目既可作独立 MCP 服务，也可装进 DSH Web 成为 hub 模式。
• tier：能力档位，决定 worker 从 DSH 已配置的模型阵容里拿到哪一档——flash 快而省（适合简单任务），pro 推理强（适合复杂问题）。当前对应 DeepSeek V4 Flash 与 V4 Pro；DSH 换模型，这边不用改。
• worker：被派去干活的 DSH agent —— 一个完整的会话，自带工具、沙箱与预设，不是一次裸的模型调用。

— 源: plugin_wiki.readme_zh (fallback readme_raw)

常见问题

安装后还需要额外配什么？

如果 DSH Web 在运行（hub 模式），它已经带有 DeepSeek 凭证，插件直接可用。仅在没有 DSH 实例的纯独立模式下，需要把 DEEPSEEK_API_KEY 写入 ~/.config/dsh-crew/.env。

DeepSeek 是只能纯文本的模型，图片和生图怎么办？

插件内置 describe_image 和 generate_image 两个工具，借助本地已登录的订阅型 CLI（Claude、Codex、Grok、Antigravity）或任意 OpenAI 兼容 API/本地命令完成看图与生图；粘贴的图片会自动转写为文本再发给模型。

dsh_run_worker 和 dsh_spawn_worker 怎么选？

dsh_run_worker 是阻塞调用、拿到结果再返回；dsh_spawn_worker 立即返回任务 ID，适合并行扇出，再用 dsh_worker_status / dsh_worker_result 跟结果。

flash 和 pro 两个层级有什么区别？

flash 跑得快、便宜，机械型任务用；pro 推理更强，适合复杂任务。可以通过 tier_policy 把所有派单夹到单一层级，也能让失败 flash 自动用 pro 重试一次。

如何卸载？

在 DSH 设置页 DSH Crew 一栏点卸载按钮，或命令行 node src/install/cli.mjs uninstall；会清理 Claude Code / Codex 的注册和 HUD 段，并保留 settings.json 的备份。

需要运行在哪个操作系统？

仅使用 Node 内置模块和子进程；任何能跑 Node 的桌面系统都可以，跨 macOS / Linux / Windows。

— 源: plugin_wiki.faq_json

兼容性

• DSH: 0.1.0-rc.6+
• Node: 未声明

— 源: plugin_wiki.compatibility_json

踩坑提醒

安装前请审阅上游仓库；本指南基于已收录字段自动派生，可能滞后于最新版本。如发现与官方文档冲突，请以上游为准。

— 来源：通用规则