DSH 插件 · 社区项目

dsh-im

把九种 IM 机器人接入 DeepSeek Harness,在飞书、微信、钉钉、Slack、Telegram 等聊天窗口中继续会话、切换模型、管理工作区并处理工具审批。

254 StarsMITJavaScript今天更新
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项目介绍

dsh-im 是一款面向 DeepSeek Harness Web 的 DSH 插件。它把飞书、微信、钉钉、企业微信、QQ、Slack、Telegram、Discord 和 WhatsApp 集中到同一个设置页,让用户可以从日常聊天窗口继续 Harness 会话、切换模型和工作区、处理工具审批,也能通过 AI Office Connector 让本机 Harness 主动连接公网服务。

dsh-im 在 DeepSeek Harness 中统一管理九种 IM 机器人的设置界面
仓库 README 展示的 IM 机器人设置页,可切换渠道并分别管理机器人连接与工作区。查看仓库原图
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核心功能

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九种 IM 渠道统一接入

在一个插件页面管理飞书、微信、钉钉、企业微信、QQ、Slack、Telegram、Discord 和 WhatsApp。渠道会根据平台能力采用扫码、Manifest 或机器人凭据接入。

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Harness 会话远程控制

通过 `/new`、`/stop`、`/steer`、`/compact`、`/models`、`/workspace` 和 `/session` 等命令管理当前聊天绑定的任务与会话。

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图片与流式回复

九种渠道都能把支持格式的图片和可选文字说明交给 Harness,回复会按平台能力显示思考状态、工具进度、流式卡片或消息更新。

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AI Office 出站连接

本机 Harness 可以主动连接公网 AI Office,无需给本机配置公网 IP 或端口转发,并能把工具审批和补充问题送到 Office 人工面板。

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安装与使用

优先把 npm 稳定版安装到 DeepSeek Harness 的 web profile,重启 Web 服务后选择一个 IM 渠道完成首次绑定,再用机器人内置的 `/status` 命令检查连接。

AI AGENT INSTALL

让 AI Agent 帮你安装

把这段话发送给 Codex、Claude Code 或其他可以操作本地环境的 AI Agent。

请帮我安装并配置 dsh-im DSH 插件。
项目地址为 https://github.com/xmanrui/dsh-im

请先读取仓库 README、package.json 和 LICENSE,确认当前 DeepSeek Harness Web profile、Node.js 版本和 dsh 命令可用。优先执行仓库推荐的稳定版命令 `dsh plugin --profile web add -w @xmanrui/dsh-im`,随后重启 `dsh web`。请告诉我如何打开“设置 → 插件 → IM机器人”,并根据我选择的平台完成扫码、App Manifest 或凭据配置。凭据只能提交给本机 Harness Host,不要写入普通配置文件、聊天记录或日志。完成后检查机器人在线状态并发送 `/status` 验证连接,再报告执行命令、修改位置和验证结果。遇到需要提供 Token、开放局域网访问、扩大权限、覆盖文件或允许构建脚本时,先停下向我说明风险并等待确认。
01开始前准备
  • DeepSeek Harness Web 已经安装并可正常启动
  • Node.js 22.19 以上
  • 能够执行 dsh 命令并修改 web profile
  • 准备所选平台的扫码账号、App Manifest 或机器人凭据
02复制安装命令或配置
dsh plugin --profile web add -w @xmanrui/dsh-im
03按步骤完成安装
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    确认 DSH Web 与 Node.js 环境

    先确认 DeepSeek Harness Web 可以正常启动,Node.js 版本达到 22.19 以上,并确定要修改的是 `web` profile。准备一个受你控制的 IM 平台账号或机器人应用。

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    安装 npm 稳定版插件

    执行仓库推荐的命令。 `dsh plugin --profile web add -w @xmanrui/dsh-im` 命令完成后重启 `dsh web`,让 web profile 加载新插件。

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    打开 IM 机器人设置

    进入 DeepSeek Harness Web,依次打开“设置 → 插件 → IM机器人”。从左侧选择要接入的平台,按页面引导扫码、使用 App Manifest,或填写该平台要求的机器人凭据。

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    设置工作区和访问范围

    在机器人卡片中确认当前 Harness 工作区。把机器人私聊、群聊提及规则和可见范围限制给可信用户。Telegram 可以按需启用私聊白名单安全模式。

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    验证连接与基础命令

    等待机器人状态显示在线,先发送 `/status` 检查 Harness 连接,再发送 `/help` 查看完整命令列表。随后用一条普通消息创建最小会话,确认机器人能够返回回答。

如何确认安装成功

重启 `dsh web` 后打开设置中的插件页面,确认能看到“IM机器人”入口。完成一个渠道的绑定并等待机器人显示在线,再向该机器人发送 `/status`。机器人返回能够连接 DeepSeek Harness 的状态时,基础安装与连接才算完成。

使用前注意
  • 普通用户优先安装 npm 稳定版,GitHub 源安装会拉取并构建 Git 依赖
  • 只把机器人开放给可信用户,工作区和会话命令可能暴露本机路径与会话元数据
  • Telegram 需要更严格的私聊限制时,可为单个机器人启用白名单安全模式
  • 不要把平台 Secret、Bot Token 或 AI Office Device Token 写进普通配置文件
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使用场景

SCENARIO 01

在手机聊天窗口继续开发任务

离开电脑后,可以通过受控的 IM 机器人查看状态、补充正在执行的指令、停止任务,或继续已存在的 Harness 会话。

SCENARIO 02

把团队沟通平台接到同一套 Harness

团队已经使用飞书、钉钉、Slack 或 Discord 时,可以为不同渠道和机器人分别设置工作区与会话绑定。

SCENARIO 03

远程处理工具审批和补充问题

Harness 运行到需要批准、拒绝或补充信息的步骤时,可以在聊天窗口或 AI Office 人工面板完成交互。

SCENARIO 04

从公网 Office 连接本机 Harness

不方便配置公网 IP、端口转发或入站 WebSocket 时,可以使用 AI Office Connector 让本机主动建立出站连接。

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使用评价

这次评价依据仓库 README、中英文说明、package.json、许可证和维护元数据。dsh-im 的优势很直接,九种常见 IM 渠道共用一个设置入口,会话、模型、工作区、图片和人工审批都能在聊天窗口里衔接。安装命令简短,仓库也把凭据保存和远程命令的边界写得较清楚。使用前仍要认真控制机器人可见范围,因为工作区列表、会话标题和后续工具调用都可能涉及本机项目。本次收录没有把资料核验写成本机实测。

值得一试的地方

  • 九种 IM 渠道和 AI Office Connector 集中在一个插件中
  • 支持多机器人独立保存连接、工作区和会话绑定
  • 提供 npm 稳定版的一条命令安装方式
  • README 对凭据保存和远程命令风险有明确说明

使用前要知道

  • 每个平台仍需要单独完成扫码、应用创建或凭据配置
  • 机器人访问范围配置不当时可能暴露工作区路径和会话元数据
  • GitHub 源安装可能涉及额外构建脚本权限
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README

dsh-im


Overview

把九种 IM 机器人接入 DeepSeek Harness,在飞书、微信、钉钉、Slack、Telegram 等聊天窗口中继续会话、切换模型、管理工作区并处理工具审批。 通过扫码或机器人凭据把 IM 机器人接入 DeepSeek Harness,支持九种渠道和 AI Office Connector。

Getting started

  • 优先把 npm 稳定版安装到 DeepSeek Harness 的 web profile,重启 Web 服务后选择一个 IM 渠道完成首次绑定,再用机器人内置的 `/status` 命令检查连接。
  • dsh-im 把九种 IM 机器人和 AI Office Connector 放进 DeepSeek Harness 的同一个设置入口。每个渠道可以接入多个机器人,各自保存连接状态、工作区和会话绑定。
  • 消息侧支持文字和图片。仓库说明列出的图片格式包括 JPEG、PNG、WebP,以及按图片文件发送的 GIF。单张上限为 5 MB,单条消息中的图片总量上限为 20 MB。
  • 重启 `dsh web` 后打开设置中的插件页面,确认能看到“IM机器人”入口。完成一个渠道的绑定并等待机器人显示在线,再向该机器人发送 `/status`。机器人返回能够连接 DeepSeek Harness 的状态时,基础安装与连接才算完成。

Configuration

dsh plugin --profile web add -w @xmanrui/dsh-im
在 GitHub 阅读完整 README