dsh-top100 README

The project's README from github.com/evaldock-account/dsh-top100. As one markdown file: README.md.

dsh-top100 · DSH-Eval plugin and Skills discovery

dsh-top100

DSH-Eval 旗下的插件与 Skills 发现栏目。
Discover DSH plugins and Skills with DSH-Eval, ranked by public GitHub signals.

在线体验 正式版本 v1.3.3 npm latest 安装 dsh-top100 参与贡献 提交插件 GitHub Stars 收录规模以实时榜单为准 MIT License CI Status 每日 06:00 自动更新

官方网站: https://www.dsheval.ai/top100/

在官网浏览榜单,也可以把榜单带进 DSH,发现、安装和管理插件。综合热度、新锐榜和 Stars 总榜提供不同的比较视角;Skills 保持独立目录。

Top100 是 DSH-Eval 旗下的插件与 Skills 发现栏目;收录与排行依据公开项目信息,不代表项目已通过能力评测。评测结果与方法请访问 DSH-Eval 主站。

可以做什么

界面预览

截图摄于 2026-09-03:官网为线上页面,DSH 界面为本地开发版截图。界面与榜单数据会随版本和每日更新变化。

官网 · 浏览与筛选榜单

dsh-top100 官网:综合热度榜、分类筛选、搜索和插件列表

DSH 插件 · 把榜单带进设置页

dsh-top100 插件:DSH 设置中的插件市场、已安装和诊断入口
查看安装确认界面

点击「安装」后,先核对精确安装源、将执行的脚本及风险,再确认本次操作。来源校验不等于安全审核。

插件安装确认:精确版本、生命周期脚本、重启提醒和风险确认

安装到 DSH

需要 Node.js 22.13+ 和 DSH Web 0.1.0-rc.6+。普通 npm/npx 用户请在 DSH 源码目录外,依次运行:

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @dsheval/[email protected]
npx @deepseek-ai/dsh web
新版本被 24 小时等待期拦截怎么办?

如果提示 ERR_PNPM_NO_MATURE_MATCHING_VERSION 或 minimumReleaseAge,说明当前环境要求等待新版本发布满一定时间。需要立即安装时,在当前 Web Profile 的 pnpm-workspace.yaml 中合并以下条目,保留其他配置和已有例外:

minimumReleaseAgeExclude:
  - '@dsheval/[email protected]'

默认文件位于用户主目录下的 .dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yaml;设置了 DSH_HOME 时使用该目录下的 profiles/web/pnpm-workspace.yaml。首次安装命令会准备 Profile;尚未创建 Profile 时,可先运行 npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web list。若 Profile 已存在但缺少 pnpm-workspace.yaml,请在该 Profile 目录中创建此文件,再加入上述配置。全局或源码用户需沿用各自的命令前缀。

保存后,用同一种方式重新安装:

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add -w @dsheval/[email protected]

该例外只放行这个版本,其他依赖仍遵守原等待期;如果报错指向其他包,应单独核对该包。后续升级须使用新版安装指引,不要沿用旧版本例外。

打开 DSH Web,进入 设置 → 插件排行。安装和启动必须使用同一种命令前缀;全局 CLI、源码运行及问题排查见 安装指南。

这里只安装榜单插件,不会自动安装榜单中的其他项目。安装其他插件前,仍需核对来源、脚本与风险;安装后按提示重启 DSH 并检查运行状态。

插件与官网使用 DSHeval 发布的同一套榜单数据,无需自行运行 Collector 或数据库。插件功能与安装边界详见 插件 README,版本变更见 CHANGELOG。

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。Plugin 排名单位是 GitHub 仓库;同一仓库即使包含多个插件子包也只占一个名次。Skills 进入独立目录。

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 Plugin 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 Plugin 仓库
Stars 总榜 当前 GitHub Stars 总数 浏览全部活跃、已验证 Plugin
Skills 技能库 独立目录,默认按 Stars 稳定浏览 发现可复用的 Agent Skills;不产生 Plugin 名次

Agent 增强、外观、编程、知识、工具和安全是目录筛选条件,不是第四张榜。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;分类可以叠加在综合热度、新锐或 Stars 排序之上。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
  1. Repository Search:搜索 DSH 名称、描述、README 与 topics。
  2. Code Search:寻找 SKILL.md、DSH/Cordis 配置和依赖等强结构标记。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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 · 什么仓库可以进入榜单或目录

Topic 和关键词只负责召回,不直接证明兼容性。只有通过 DSH/Cordis 结构验证的 Plugin 才能参与榜单;通过 Skill 结构验证的仓库进入独立 Skills 技能库。

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 声明或可解析插件子目录 按证据类型进入 Plugin 榜单或 Skills 目录
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。榜单按综合热度分排序,同时保留真实 GitHub Stars 和增长数据供比较;Stars 总榜则按 GitHub Stars 总数排序。

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×5

Stars 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/manifest.json 官网使用的短缓存入口,引用同一 snapshotId 下的不可变榜单分片
/data/snapshots/{snapshotId}/hot.json 官网首屏使用的精简 Top 100 综合热度榜
/data/snapshots/{snapshotId}/rising.json 点击新锐榜后按需加载的精简数据
/data/snapshots/{snapshotId}/skills.json 独立 Skills 技能库;不参与 Plugin 排名
/data/snapshots/{snapshotId}/total/page-NNN.json GitHub Stars 总榜,每页 100 条
/data/snapshots/{snapshotId}/categories/{id}/page-NNN.json 六个 Plugin 分类筛选结果的独立 100 条分页
/data/snapshots/{snapshotId}/search.json 用户首次全站搜索时才加载的紧凑索引
/data/rankings.json 完整聚合数据、Plugin 榜单定义、分类定义和 Skills 目录
/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 Plugin Stars 总榜的完整仓库数据
/data/rankings-skills.json Skills 技能库兼容接口
/data/rankings-search.json 面向插件总榜、搜索和 Agent 推荐的紧凑索引

官网与当前源码插件优先消费 manifest + snapshot 分片;插件安装校验通过紧凑索引定位单个总榜分页。已有 rankings*.json 接口继续发布,供已发布的 @dsheval/[email protected] 和其他既有消费者兼容使用。

安装目标优先选择 README 中明确指向当前仓库的 GitHub 命令;npm 命令必须与 Collector 在选中插件目录中识别的 package.json 包名一致,不能把前置市场或其他依赖的安装命令当作当前项目。搜索快照中的可选 installTarget 只保留语法白名单内的单一目标,npm 目标同时携带 installPackageName。缺少包名依据的旧 npm 索引只提供项目链接,重新生成快照后再按新证据展示安装入口;这不等同于代码安全审计或 npm 发布者认证。

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:

License

MIT

校对简介的维护

plugin/src/shared/reviewed-descriptions.json 是网站、npm 插件和采集器共用的校对源。修改后运行 npm run descriptions:build 生成网站的数据与展示规则,再执行 npm run check。web/public/reviewed-descriptions.json 和 description-rules.js 为生成文件,不直接编辑。npm 构建会把校对源打入包内,不依赖网站文案接口。校对内容匹配原始介绍与 README;轻量索引省略 README 时,还必须匹配已校对的快照 ID。

dsh-top100 (evaldock-account/dsh-top100)

Searching Database…

What is this?dsh-top100 is a discovery, validation and trend index for the public plugin ecosystem of DeepSeek Harness (DSH): it ranks plugin repositories and catalogs Agent Skills by public GitHub signals.
Is this a ranking website or something I install into DSH?Both: there's a public website where you browse the rankings, and an npm plugin that brings the same rankings into DSH's settings page so you can discover, install and manage plugins from inside DSH.
How do I bring the rankings into DSH?It requires Node.js 22.13+ and DSH Web 0.1.0-rc.6+; run the npm/npx install command outside the DSH source directory, then open DSH Web and go to Settings → Plugin Ranking.
Do I need to run my own Collector or database to see the rankings?No - both the website and the plugin consume the same published ranking data from DSHeval, so you don't need to run a Collector or set up your own database.
If I install a ranked plugin, does it also pull in other listed projects?No - installing from the ranking only installs that one plugin, never other projects shown in the list; you still need to verify the source, scripts and risk before confirming each install.
How is the Top 100 score calculated?A 100-point weighted model: 35% for today's star growth, 25% for 7-day star growth, 15% for 7-day growth rate, 10% for recent push activity (60-day half-life decay), 10% for data quality, and 5% for total star count, with log normalization to stop huge repos from flattening the differences.
What's the difference between the Top 100, Rising, and Stars Total lists?Top 100 ranks by the composite heat score, the Rising list ranks by today's star increase over yesterday's snapshot, and Stars Total simply orders all verified plugins by raw GitHub star count; Skills live in a separate catalog that doesn't produce plugin rankings at all.
Does a high rank mean a plugin passed a capability evaluation?No - inclusion and ranking are based only on public GitHub signals like stars and activity, not on passing any capability test; actual evaluation results live on the separate DSH-Eval main site.
How often does the ranking data update?An incremental discovery and refresh runs daily at 06:00 Beijing time for all indexed repos, with a full re-discovery pass every Sunday.
Size
9.7 MB
Stars
493
Age
1mo
Commits · 90 Days