DeepSeek Harness插件开源:AI情报流(黄仁勋吃瓜版)

事情要从一条老黄的AI情报说起

当我看到全网都在吃瓜黄仁勋出轨、辞去英伟达CEO的新闻猛料时，我麻了。

从这两天全网几千万几亿个新闻中，如何分辨哪些是花边猛料，哪些是值得关注的信息？这时候身为肉眼凡胎的我们需要一个AI情报流工具，来解决信息过载和过滤的问题。

转头想到了把我这半年来自用的AI搜集管道，开发一个DeepSeek Harness插件，说干就干，一边吃老黄的瓜，一边用大肥鱼开发插件，RSI递归自进化一下。。。

我原本打算自己造一整套

我最初的计划，是把整条链路自己啃下来。

爬虫自己写，存储自己搭，定时任务拿系统自带的凑，前端再抠一个能看的。这套流程我太熟了，过去三年做数据管道，每一段都是这么过来的。

（说实话，写清单的时候我还挺得意，觉得自己终于能把整条链路攥在手心里）

然后现实给了我一巴掌。

每个环节单拎出来都不算难，难的是它们得同时活着。爬虫的字段一变，评分就崩。评分一崩，前端的排序全乱。等你把这三处都摁住了，定时任务又开始在凌晨三点重复跑，把同一批新闻灌进去两遍。

结果呢，链路是攥住了，人也快没了。。。

结果 DSH 把地基都铺好了

真正让我愣住的，是这套东西在 DSH 里根本不用自己搭。

先说模型。插件里我没写一行凭证管理的代码，直接跟DSH桌面端宿主伸手，ctx.get('llm')，给什么用什么。用户自己在桌面端配好了模型，插件这边接过来就能打分。

再说数据。DSH直接给插件划了一块地，~/.dsh/storages/ai-news-feed/，我想存什么存什么，不用操心路径、不用管权限、不用求用户去改配置文件。

定时也一样。ctx.get('schedule')，晨报晚报排进去，到点自己往会话里投。

连按钮长在哪儿都是现成的。DSH桌面端留了两个槽位，一个在会话头部的工具区，一个在输入框正下方。注册一下，它就在那儿了。

还有个细节我一开始没太在意。插件不用管用户有没有装数据库，不用问他要不要初始化，存的东西就在宿主的目录里躺着，卸载的时候跟着一起走。

我原本以为最难的是把四套东西拼起来，结果人家把灶台砌好了，水管接好了，连煤气都通了。我只需要拎着菜进门，决定今天炒什么。

这算不算白给？

地基之上，真正难的是判断

地基解决了，剩下的活我一开始以为就是体力活。

抓新闻，扔给模型，打分，排序，完事。

我甚至一度觉得，这不就是个 RSS 阅读器加个摘要吗。

后来发现，这个判断错得离谱。

RSS 解决的是另一个问题。它解决我怎么才能不漏。你订两百个源，它保证一条都不丢，全都塞进你的未读列表。

但没人告诉你，这一百多条里，今天真正值得看的是哪五条。

收集和判断，长得像，中间隔着一整个层级。收集只要不丢就行，判断得有取舍，取舍就得有标准，标准还得能顶住诱惑，不能因为它重要就全放进来。

我的第一版真的做成了那样。一百多条全展示，每条都有分，排序还挺合理。上线第二天我自己就不看了，因为看不完。

我当时没想通这件事，所以做出来的第一版，是一个更长的列表。

295 条进，5 条出

反正那天下来，数字是这样的。

头一天下来，入库 295 条。

但不是全部送进模型。先过一道粗筛，太短的、纯转发的、一眼就是水文的，全剔掉，剩 104 条。

这 104 条才去打分。五个维度，影响力、技术深度、时效性这些，量化成 0 到 100。

过了 80 才算够格进今日必看。85 往上，打一个 S 级标。60 是原始流的下限，低于这个数，连展示的机会都没有。

那天过线的，一共 8 条。

这 8 条里还有三条说的是同一件事，只是来自不同来源，合并完就剩一条。所以最后摆上桌的，刚好 5 条。

首页只留 5 条，代码里写死的硬上限。

为什么非要砍掉另外三条？

因为闸门一旦松一点，它就会慢慢长回去。今天留八条，明天留十条，下周你就又回到了那个刷不完的状态。这事没有中间态，你要么只给五条，要么就是无限。

六个信源，Hacker News、GitHub Releases、AIHot 的日报、OpenAI 和 DeepMind 的博客、还有 Simon Willison。每天最多120模型调用，触顶了就只抓不打分，绝不背着用户偷偷超支。触顶之后它照常抓新闻，只是不打分，页面上老老实实显示原始条目。

当然Token用不完的可以自行按需调大每天模型调用限额。

（这条护栏是给未来的自己留的，毕竟我太了解自己了）

三个让我半夜爬起来改的坑

第一个坑，按钮根本不存在。

代码写完了，插件装上，重启桌面端。侧边栏干干净净，什么都没有。

好家伙，我翻了半天日志才明白，宿主用经典脚本的方式加载前端包，而我的包是 ESM 格式，浏览器解析到 export 那一行就直接崩了，连句像样的报错都懒得给。

第二个坑更离谱。有篇分量很足的新闻，模型给了 15 分。

15 分。比我随手写的周报还低。

我盯着那个数字，第一反应是模型坏了，第二反应是接口串了，第三反应才是，哦，可能是我的评分提示词写得有问题。

第三个坑出现在我第一次清库的时候。数据清空了，首页一片空白，因为页面默认只展示高分条目，而那时候一条高分都没有。

空着就空着吧，可用户不知道这是正常的，他只会觉得这玩意儿坏了。

这个坑最气人的地方在于，它只在特定条件下出现，数据一满就看不见了，测的时候根本碰不到。

后来我把评分提示词重写了三遍，才把那类重量级新闻的分数拉回来。到现在也说不上满意，但至少不会再出现 15 分这种笑话。

三个坑修完，我才算明白，插件真正难的地方不在功能，在那些你压根想不到会出问题的地方。

现在每天早上怎么用它

现在它每天的节奏是这样的。

宿主启动五秒后，做第一次同步。之后每小时一次，安安静静跑，不弹窗，不打扰。

早上打开电脑，侧边栏里已经排好了。

五条。不多不少。

反正我一般会先扫一眼分数和标题，挑一条最想深挖的点开。右边有个导入对话的按钮，一点，整张卡片就进了输入框。

然后我补一句自己的追问，剩下的交给对面的Agent。

有时候我问的问题太刁，它会老实说这个我查不到。

这句「查不到」，比硬编一个答案值钱多了。

当然也有翻车的时候。有一回我只看了标题就点进去追问，问了个驴唇不对马嘴的问题，它老老实实回我一句，这问题跟原文关系不大。

我盯着屏幕愣了会儿，才反应过来是我自己没读。

以前我看新闻，看完就完了，脑子里留不下什么。现在看完那五条，往往会多问一句，这事跟我有什么关系。

多问的这一句，才是这整个东西存在的意义。

最后交代几件事

这个插件写完了回头看，再啰嗦几句。

@数字生命卡兹克 带头把AIHOT开源了，优质AI资讯就摆在那儿，我自己天天在用。这个插件的评分部分也参考了他的开源代码，等于我站在人家已经搭好的台子上，又给自己搭了个小棚子。

再说我自己。老王一直自封AI Builder，说也惭愧，其实手里能拿出来的玩具没几个。

现在这个年头，谁还不能vibe coding两下。问题是年轻人体力好、学得快、熬夜眼都不眨，我一个中登选手跟人拼手速，纯属找死。

所以我打算把做出来的东西开源出来，做砸了也不怕。找到几个同样在折腾的人，一起给 DSH这个生态添点砖瓦。