dsh-deepseekbase

把 deepseekbase 的數據接進 DeepSeek Harness。四個工具， 一條命令裝上，之後你在 Harness 裡問 DeepSeek 的價格、插件、模型參數，它直接查我們的數據。

dsh plugin --profile web add github:moldkey/dsh-deepseekbase
開源在 GitHub： github.com/moldkey/dsh-deepseekbase
MIT 許可 · 零運行時依賴 · 單文件實現 · CI 每次 push 自動跑四階段測試

四個工具

工具回答什麼
deepseekbase_priceDeepSeek 多少錢？哪家服務商最便宜？
deepseekbase_plugin哪個插件能做 X？多少人用？風險多大？
deepseekbase_specs模型多大？上下文多長？裝得下嗎？
deepseekbase_trendDeepSeek 到底被用了多少？

用起來是什麼樣

你：比較一下 DeepSeek V4.1 Flash 各家服務商的價格

工具返回：
  官方：離峰 輸入 $0.15 / 輸出 $0.60 每百萬 token
  最便宜第三方：Particle AI —— 輸入 $0.025 / 輸出 $0.25
  同一模型價差 6 倍

為什麼做這個

我們建了 免費插件測試平台， 發現開發者最需要的不是「更多清單」，而是「這個插件裝得上嗎」。 既然我們有這些數據，那就把它放進開發者最常待的地方 —— Harness 裡面。

權限：只有一個

能力用不用
出站 HTTPS✅ 只到 deepseekbase.com
讀寫文件❌ 不讀不寫
讀憑證 / 環境變量❌ 不讀
執行 shell 命令❌ 不執行
可以五分鐘審完。 整個實現就是一個文件 lib/index.js，零運行時依賴。沒有編譯產物需要信任。

我們自己測過（用自己的沙箱）

階段結果
① 從 GitHub 安裝✅ 4.3 秒
② 出現在 plugin list✅
③ 掛載進配置樹✅
④ 啟動 profile 存活✅ 零錯誤
GitHub Actions✅ 通過

已知的踩坑（寫在開發指南裡）

做這個插件的過程，我們踩了兩個坑，都寫進了 DSH 插件開發指南：

  1. inject 漏聲明 —— 用了 ctx.systemPrompt 但沒寫進 inject，報 cannot get property "systemPrompt" without inject
  2. pnpm workspace root 檢查 —— CI 第一次跑就失敗在 ERR_PNPM_ADDING_TO_ROOT

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