dsh-promotion-toolkit
by lhmd
DSH Promotion Toolkit 是一个 DeepSeek Harness 原生插件:把产品、开源项目、文章、课程、活动、个人观点,甚至一段还没整理好的想法,变成可以直接发布的多平台宣发内容。
DSH Promotion Toolkit: a native DeepSeek Harness plugin that turns products, open-source projects, articles, courses, events, opinions or half-formed ideas into ready-to-publish multi-platform promo content.
安装
dsh plugin --profile web add github:lhmd/dsh-promotion-toolkitGitHub 源码安装:首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试
安装与环境配置指引、插件开发教程见 DSH 中文社区文档 ↗
安装即在你的机器上以你的权限运行第三方代码——它可读写文件、使用凭据、访问网络,DSH 的工具审批不会为插件代码加沙箱。「检测到 manifest」仅代表发现 dsh.bundle / dsh.plugin 清单,不构成兼容性或安全审查;安装前请审阅源码,不熟悉的插件先在不含密钥的环境试用。
README
English README · 在线展示页 · 完整案例
把你的任何想法,变成每个平台原生的宣发内容。
它解决什么问题
DSH Promotion Toolkit 是一个 DeepSeek Harness 原生插件:把产品、开源项目、文章、课程、活动、个人观点,甚至一段还没整理好的想法,变成可以直接发布的多平台宣发内容。
它先抽取核心观点、可引用证据、需要核验的风险和原始链接,再为每个平台改变阅读入口。不是把一段话缩短 17 次,而是让同一个事实在不同平台用不同的原生结构被读懂:
任何想法 / 原文 / README
|
v
核心观点 + 证据 + 风险边界 + 原始链接
|
v
17 个平台的原生长文、帖子、视频脚本与 CTA
平台会真正区分
| 平台 | 输出方式 |
|---|---|
| 小红书 | 痛点开场、可保存清单、适量 emoji、话题标签和明确 CTA |
| 知乎 | Markdown 科普文:结论、背景、方法、限制、原始链接 |
| 公众号 | 保留完整叙事的长文:标题、导语、章节、案例和结尾 |
| 朋友圈 | 像朋友分享的短文,有个人语气,不写成硬广告 |
| B 站 / 抖音 / 快手 | 镜头、时间点、口播、字幕、封面标题和 CTA |
| 微博 / X / Threads | 更短、更快、有观点的不同开场和互动问题 |
| 职业语境、产品背景、经验总结和讨论式 CTA | |
| 社区语境、问题标题、背景说明和克制的自荐 | |
| TikTok / YouTube | 短视频脚本、画面动作、旁白、字幕和结尾引导 |
| Medium | 英文长文结构、章节标题、上下文和来源链接 |
| Facebook / Instagram | 社区分享或视觉化短句、emoji、标签与链接 |
目前覆盖 17 个平台:xiaohongshu、zhihu、wechat、wechat_moments、weibo、bilibili、douyin、kuaishou、x、threads、linkedin、reddit、tiktok、youtube、medium、facebook、instagram。
用自己的仓库做案例
以下案例使用 deepseek-v4-pro 完整跑出:4 个长文主题、中文和英文、每个主题 17 个平台版本。每条宣发都保留这个仓库的原始链接。
小红书
📌 一份 README,为什么要改成 17 种内容?
我最近在试一个开源 DSH 插件:把产品、项目、文章或任何想法贴进去,先抽核心观点和可引用证据,再按平台生成真正不同的内容。
它不是把同一段话复制到所有地方:
✅ 小红书:可保存清单 + 适量 emoji
✅ 知乎:Markdown 科普,写清方法和限制
✅ 公众号:保留长文叙事
✅ 朋友圈:像朋友分享,不像广告
✅ B 站 / 抖音:分镜、口播、字幕、CTA
✅ X / LinkedIn / Reddit:各自的原生语气
数字、引用、日期和效果不会被悄悄补出来,发布前还会提醒你回到来源核验。
🔗 源码:https://github.com/lhmd/dsh-promotion-toolkit
#开源 #内容创作 #独立开发 #开发者工具 #效率工具
知乎
# 一份原文,如何变成 17 个平台的原生宣发内容?
## 先说结论
多平台宣发的关键不是把一篇文章压缩成更短的摘要,而是保留观点与证据,重新设计每个平台的阅读路径。
## 它具体怎么做?
1. 从产品故事、项目 README、文章、课程、活动或个人观点中抽取核心论点。
2. 把可引用证据、原始链接和需要人工核验的风险单独列出来。
3. 根据平台习惯改变结构:知乎写成 Markdown 科普,小红书做成可保存清单,公众号保留长文叙事,朋友圈写成朋友分享,视频平台补充分镜与口播。
## 使用边界
它不会替你证明传播效果,也不应该凭空补充用户、收入、日期或数据。发布前仍要核对原文和平台规则。
项目地址:https://github.com/lhmd/dsh-promotion-toolkit
朋友圈
最近在试一个挺实用的开源插件:把一份产品介绍、文章或 README,改成小红书、知乎、公众号、朋友圈和海外平台各自能用的版本。
它有意思的地方不是“多生成几条”,而是会先把观点、证据和原始链接理清,再让每个平台换一个入口。朋友圈不会变成广告,知乎也不会只剩标题党。
源码放这儿,想看看效果的可以直接复制案例:
🔗 https://github.com/lhmd/dsh-promotion-toolkit
英文 LinkedIn
One source should not become the same paragraph everywhere.
DSH Promotion Toolkit turns a product story, open-source project, article, course, event, or personal idea into platform-native publicity. It extracts the thesis, evidence, risk flags, and canonical URL first, then changes the reading path for each surface.
Source and live examples: https://github.com/lhmd/dsh-promotion-toolkit
完整结果:
examples/live-demos.json:完整结构化 JSONexamples/live-demos.md:每个平台都用代码框展示,方便复制- 在线双语展示页:可切换中文 / English、4 个案例和 17 个平台
docs/:展示页源文件
安装到 DeepSeek Harness
仓库使用 DSH profile-bundle 结构:cordis.patch.yml 挂载包,src/index.js 导出 apply(ctx) 并注册 viral_kit 工具,src/skill.js 提供运行时 Skill,skills/viral-kit/SKILL.md 是可读镜像。
npm install -g @deepseek-ai/dsh
dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/dsh-promotion-toolkit
dsh web
本地检查:
npm test
npm run check:release
npm run demo
命令行
node scripts/viral-kit.mjs \
--text "粘贴你的产品介绍、文章、课程、活动或任何想法" \
--language auto \
--platform xiaohongshu \
--source-url https://github.com/lhmd/dsh-promotion-toolkit \
--json
语言会按平台自动选择:中文平台默认中文,全球平台默认英文;显式传入 --language zh|en|auto 时优先使用该设置。--source-url 用于传入仓库、产品页、文章页、报名页或其他原始链接,插件会把它放进对应平台的 CTA,不会凭空编造链接。
输出结构
每次调用返回结构化 JSON,包含核心观点、证据、传播信号、标题角度、平台成稿、图片提示、标签和风险提醒:
{
"coreIdea": "从原文抽取的核心观点",
"evidence": ["需要保留的证据"],
"shareability": {"score": 0, "signals": []},
"titles": ["标题角度一", "标题角度二", "标题角度三"],
"platformDrafts": {
"xiaohongshu": "可保存的笔记",
"zhihu": "Markdown 科普文",
"wechat_moments": "朋友式分享"
},
"riskFlags": ["发布前核验"]
}
模型只负责润色和平台适配,不应该添加原文没有的用户、客户、指标、日期、价格、结果或链接。发布前请核验归因、数字、时间和绝对化表述。
License
MIT
原始 README: https://github.com/lhmd/dsh-promotion-toolkit/blob/main/README.md ↗
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