deepseekplugins

DeepSeek Harness 插件

dsh-media-gen

Plan and execute Atlas Cloud image, video, audio, and 3D workflows in DeepSeek Harness.（英文原文）

工具与能力
跳到安装方式

来源信息

GitHub 仓库
AtlasCloudAI/dsh-media-gen
最近更新
2026年8月17日
分类
工具与能力
GitHub stars
0
载体类型
plugin
目录证据
上游声明已找到 dsh.bundle
证据路径
package.json#dsh.bundle
核对版本
0.1.0-rc.8
上游核对日期
2026-08-20

该证据由上游目录提供。本站没有安装、运行或安全审核这个插件。

安装

默认先复制一段 Prompt，让 Agent 读 GitHub 仓库和源码；需要自己装时再切到命令。

复制这段 Prompt，发给 DSH、Codex 或其他 Agent，让它先读 GitHub 仓库和源码。

请先不要安装或执行任何命令。阅读这个插件的 GitHub 仓库、README 和关键源码，然后用清楚、直接的方式回答以下问题，帮助我判断它是否适合我的需求：

1. 这个插件是什么，解决什么问题；
2. 适合哪些用户和典型使用场景；
3. 安装后如何使用，并给出一个最小使用示例；
4. 有哪些已知限制，以及隐私、安全、兼容性或维护风险；
5. 给出“推荐 / 有条件推荐 / 不推荐”的明确建议和理由。

请区分仓库明确说明、根据源码推断和未知信息。证据不足时请明确说明，不要猜测或照抄 README。

GitHub：https://github.com/AtlasCloudAI/dsh-media-gen
插件名：dsh-media-gen
作者：AtlasCloudAI

检查来源文件

安装前先看这个插件目录里的 README 和其他文件。

文件资源管理器4 个文件
README.zh-CN.md来源说明 · 只读预览
README 语言

dsh-media-gen

English

把一句媒体需求变成模型选择、生产可用的提示词，并在你主动启用 MCP 后，变成可执行的 Atlas Cloud 工作流。

dsh-media-gen 是由 AtlasCloudAI 独立维护的 DeepSeek Harness profile bundle，覆盖图片、视频、音频和 3D 工作流。安装后即可发现三个 Skills；可选的 Atlas Cloud MCP 桥接已随包提供，但默认禁用。

快速开始

把 bundle 安装到需要使用它的 DSH profile：

dsh plugin --profile web add 'github:AtlasCloudAI/dsh-media-gen#v0.2.0'
dsh --profile web --dump-config

无界面环境可改用 --profile headless。为了可复现，安装时应固定 release tag 或完整 commit。

30 秒 Demo

启动对应的 DSH profile，然后粘贴下面这段不提交生成的示例：

> 为一条 8 秒咖啡新品短视频做方案：比较 Seedance 和另一个可用视频模型，推荐一个，输出三镜头分镜、最终提示词和准确参数。不要提交生成，等我确认。

DSH 会按请求需要使用这些 Skills：比较模型路线、把需求整理成连贯分镜，并准备所选模型的输入。这个 demo 不要求 DSH 提交生成任务。

MCP 和三个 Skills 各自做什么

组件解决的问题典型产物
atlas-cloud Skill图片、视频、音频、3D、ASR 或 LLM 任务应该用哪个 Atlas Cloud 模型、API 和参数结构？模型 ID、校验过的参数，以及 REST、CLI 或 MCP 执行路径。
seedance-2-5-skill Skill如何规划镜头和参考素材，让 Seedance 视频更可控、更连贯？分镜、连续性方案，以及 Seedance 可用的提示词和参数。
universal-video-prompt-skill Skill如何让同一份视频需求复用于不同生成模型？一份模型无关的提示词规格，以及针对各模型编译后的版本。
可选 atlascloud-mcp@1.5.0如何让 DSH 无需手写每个请求，就能调用受支持的 Atlas Cloud 操作？模型与 schema 查询、媒体上传、生成、轮询和账户用量查询工具。

一句话区分：Skills 教 DSH 怎么规划和接入；MCP 给 DSH 可直接调用的执行工具。

凭据与执行

安装和发现 Skills 不需要 Atlas Cloud 凭据，也不会提交 Atlas Cloud API 请求。

真正执行任务前，请从 Atlas Cloud 控制台获取 Key，并在启动 DSH 的进程环境中设置：

export ATLASCLOUD_API_KEY="<your-key>"

不要把 Key 粘贴到对话中，也不要提交到本仓库。

启用 MCP 执行能力（可选）

Bundle 中的 atlascloud-mcp 配置项默认禁用，因为 stdio MCP server 是在 agent sandbox 外运行的可信子进程。

若要主动启用，请在目标 profile 的 $DSH_HOME/profiles/<profile>/cordis.patch.yml 加入后置覆盖：

- id: atlascloud-mcp
  disabled: false

重启该 profile，并检查最终配置：

dsh --profile web --dump-config

DSH 会把工具暴露为限定名称，例如 mcp__atlascloud__atlas_list_models；底层 MCP 工具名仍是 atlas_list_models。提交生成或转写的操作可能产生费用，批准执行前应先核对准确模型和参数。

兼容性

OpenAI/Codex 插件与 DSH bundle 使用不同的宿主清单。Skill 内容可以复用，但宿主接入层不能原样安装：DSH 需要带 dsh.bundle.patch 的 package.json，以及 Cordis MCP 配置项。本仓库使用当前 DSH profile-bundle 格式，不使用已经废弃的 .dsh-plugin 格式。

完整结论见 [兼容性说明](docs/compatibility.md)。

来源与验证

Skills 同步自 AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills。[skills/SOURCE.json](skills/SOURCE.json) 记录了精确源提交与 DSH 本地适配。

npm test
npm pack --dry-run

检查覆盖 bundle 清单、MCP 默认关闭策略、MCP 版本固定、Skill frontmatter、对外措辞门禁、上游提交固定和包内相对资源。检查不会提交生成、上传媒体、转写音频，也不会调用任何计费 Atlas Cloud 接口。

许可证

[MIT](LICENSE)

返回搜索打开 GitHub 仓库

更多相关插件

查看分类