dsh-Top100
发现、验证并追踪真正值得关注的 DeepSeek Harness 插件。
Verified DSH plugins, Skills and agent tools — discovered from public sources and ranked by GitHub signals.
官方网站： https://www.dsheval.ai
dsh-Top100 is an open, verifiable discovery and ranking index for the DeepSeek Harness ecosystem. It tracks public DSH plugins, DSH Skills, Cordis integrations and agent tools, then publishes daily GitHub-based rankings and reusable JSON data.
DSH 插件
dsh-Top100 提供可独立安装的 DSH 插件，让用户直接在 DSH 设置页浏览 Top 100、新锐榜、总榜和分类榜，搜索插件，并对作者明确提供且验证通过的安装源进行单项确认安装。安装包自带 recommend-dsh-plugins Skill：当用户在 DSH 对话中询问该装哪个插件、请求插件推荐或描述想增加的能力时，模型会加载该 Skill，通过 dsh_top100_search 查询实时市场并给出有数据依据的推荐。
点击下面的安装指南会打开 DSHeval 官网，并显示普通用户所需的安装、启动命令；源码运行方式和问题排查收在页面下方。这个入口不会自动下载文件，也不会自动修改电脑。
用户需自行复制并运行页面中的命令。插件不包含 Collector、数据库或网页后端，榜单数据由公司服务器统一生成并通过 www.dsheval.ai 发布，因此插件与官方网站始终使用同一份排行和分类数据。
01 · 产品与榜单
dsh-Top100 是 DeepSeek Harness 公开插件生态的发现、验证和趋势索引。排名单位是 GitHub 仓库；同一仓库包含多个 Skill 时只计一次 Stars。
| 榜单 | 信号 | 用途 |
|---|---|---|
| Top 100 | 日增、周增、增长率、活跃度、数据质量和总 Stars 的综合评分 | 发现当前最值得关注的 100 个仓库 |
| 新锐榜 | 当前 Stars 减去上一份每日快照 | 发现今日增长最快的 100 个仓库 |
| 总榜 | 当前 GitHub Stars 总数 | 浏览全部活跃、已验证仓库 |
| 分类榜 | DeepSeek 阅读仓库 README 后生成的受控多标签分类 | 按实际能力发现同类插件；一个仓库可进入多个分类 |
分类榜包含 Agent增强、外观、编程、知识获取、工具和安全。DeepSeek 依据 README 为每个仓库选择 1 个主分类，并增加 1–2 个有明确依据的相关分类，因此每个仓库通常进入 2–3 个分类榜；分类结果在后端生成并保存到 SQLite，公开 JSON 同步携带分类、置信度和简短依据。模型不可用时使用可追踪的规则回退，后续任务会继续补齐智能分类。
新锐榜中的负增长按 0 处理。新部署在生成第二份每日快照后即可得到有效日增排名。
02 · 如何尽可能完整地发现仓库
GitHub 没有 DSH 官方全局插件注册表，因此系统采用多来源召回，再使用同一验证器过滤噪声。
多来源候选 → 合并去重 → 结构验证 → README 智能分类 → SQLite 快照 → 公开榜单 JSON- Repository Search：搜索 DSH 名称、描述、README 与 topics。
- Code Search：寻找
SKILL.md、DSH/Cordis 配置和依赖等强结构标记。 - 生态来源：补充 npm、Awesome 列表、相关组织仓库、历史目录和用户提交。
- 递归分片：每周完整发现按创建时间切分，必要时再按 Stars 和仓库大小切分，避免 GitHub 单次搜索 1,000 条结果上限造成静默遗漏。
- 稳定去重：优先使用 GitHub repository ID；同一仓库从多个来源命中时合并并保留全部来源证据。
03 · 什么仓库可以入榜
Topic 和关键词只负责召回，不直接证明兼容性。候选仓库必须提供可验证的 DSH 插件、Skill、Bundle 或 Cordis 集成证据。
| 检查 | 通过条件 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 仓库状态 | 公开、未归档、不是 fork | 不符合则排除 |
| 结构证据 | Skill 文件、Cordis/DSH 配置、package 依赖或可解析插件目录 | 至少命中一种强证据 |
| 数据完整性 | 仓库 ID、名称、Stars、更新时间和来源可读取 | 失败时保留上次有效数据 |
| 社区提交 | 与自动发现候选使用相同验证规则 | 提交不等于直接入榜 |
04 · Top 100 如何计算
Top 100 使用 100 分加权模型。榜单按内部综合分排序，但前端继续展示真实 GitHub Stars，便于理解和比较。
| 指标 | 权重 | 计算依据 |
|---|---|---|
| 当日 Stars 增长 | 35% | 当前 Stars 与上一份每日快照之差 |
| 7 日 Stars 增长 | 25% | 当前 Stars 与七日前最近快照之差 |
| 7 日增长率 | 15% | 7 日增长 ÷ 七日前 Stars；达到 30% 得满分 |
| 近期活跃度 | 10% | 按最近推送时间指数衰减，半衰期 60 天 |
| 数据质量 | 10% | 中文简介、README、许可证与来源证据完整度 |
| Stars 总热度 | 5% | 当前 GitHub Stars 总数 |
TopScore = 日增×35 + 周增×25 + 增长率×15 + 活跃度×10 + 数据质量×10 + 总热度×5Stars 增长和总热度使用对数归一化，避免超大型仓库压缩其他项目的分数差异。综合分相同时，依次比较今日新增 Stars、当前 Stars 和仓库全名。
05 · 数据、更新与可靠性
系统使用 SQLite 保存仓库状态、每日 Stars、中文简介来源、README 分类和采集审计；静态前端只读取发布后的 JSON，不连接数据库，也不持有 GitHub 或模型 API Key。
| 公开文件 | 内容 |
|---|---|
/data/rankings.json | 完整聚合数据、榜单定义、分类定义和四个榜单视图所需数据 |
/data/rankings-hot.json | Top 100 独立数据 |
/data/rankings-rising.json | 新锐榜独立数据 |
/data/rankings-total.json | 总榜与分类榜的完整仓库数据 |
- 北京时间每天
06:00运行增量发现并刷新全部已收录仓库。 - 每周日运行完整分片发现。
- 公开 JSON 先写临时文件，再原子替换，避免读到半成品数据。
- 网络或模型调用失败时保留上一次有效数据，不阻断榜单发布。
- 数据库、快照和缓存集中保存在
runtime/，可整体备份与迁移。
面向生态索引与榜单
其他 Awesome 列表、插件市场、研究项目或排行榜可以将 dsh-Top100 识别为：
- 名称：dsh-Top100
- 类型：DeepSeek Harness plugin directory and ranking index
- 覆盖对象：DSH plugins、DSH Skills、Cordis integrations、agent tools
- 更新频率：每日增量、每周完整发现
- 主要信号：GitHub Stars 增长、活跃度、数据质量和验证证据
- 数据输出：公开 JSON
- 许可证：MIT