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forgeturl/dsh-douyin-creator

基于抖音官方资料的 DeepSeek Harness 自媒体插件:帮你做选题、审脚本、诊断流量、制定周计划,已用于《商道人物志》近 6 万粉丝实战。

项目介绍Project Overview

dsh-douyin-creator 是 DeepSeek Harness 的抖音官方资料证据插件。它把推荐、分发、搜索、治理等公开资料建成可检索知识库,提供选题评估、脚本审查、数据诊断和周计划四个 Skill,要求回答区分官方公开、合理推断、运营建议、账号结论四层。适合做抖音内容决策时希望回溯官方依据的用户。需注意资料快照截至 2026-08,涉及当前政策应复核官方网页。

dsh-douyin-creator is a DeepSeek Harness plugin that indexes official Douyin public materials on recommendation, distribution, search, and governance into a searchable knowledge base. It provides four Skills for topic evaluation, script review, data diagnosis, and weekly planning, and requires responses to separate official facts, reasonable inference, operational advice, and account-specific conclusions. Use it when making Douyin content decisions that need traceable official sources. Note that the snapshot dates from August 2026, so verify current policies on official pages.

或使用命令行安装(适合开发者)Or use CLI install (for developers)

命令行安装CLI Install

dsh plugin --profile web add github:forgeturl/dsh-douyin-creator

forgeturl/dsh-douyin-creator 加入你的 DSH 配置(web profile)即可启用。

READMEREADME

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先查官方资料,再做抖音内容

dsh-douyin-creator

让 DeepSeek 在给出抖音运营建议前,先查抖音官方资料。

CI Node.js License: MIT DeepSeek Harness

这是一个面向 DeepSeek Harness 的抖音自媒体证据插件。它把抖音官方公开的推荐、分发、搜索、治理和技术资料变成可检索的知识库,再用于选题评估、脚本审查、数据诊断和内容周计划。

如果你不想再靠“八级流量池”“账号权重”“万能发布时间”这类未经官方证实的说法做内容决策,它会帮你把建议拆成可追溯的官方资料、明确的推断边界和可复盘的运营实验。

30 秒上手

需要 Node.js 22.19+24+。无需预先安装全局 dsh 命令,复制下面两行即可:

# 一条命令安装插件
npx --yes github:forgeturl/dsh-douyin-creator#main

# 启动 DeepSeek Harness Web UI
npx --yes @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.7 web

安装器会先检查 Node.js 版本,再调用 DeepSeek Harness 完成安装;不会修改你的 API Key。若终端仍提示 dsh: command not found,请直接使用上面的 npx 命令,不需要另外配置全局 PATH。

然后直接粘贴:

请先用 douyin_official_search 检索“推荐算法 内容质量”,
再区分官方公开、合理推断和运营建议,评估我的选题。

生产或团队环境建议把 #main 换成具体 commit SHA,避免上游更新造成结果漂移。DeepSeek Harness 仍处于开发预览阶段,命令或插件接口后续可能变化。

真实 Web UI 加载结果

下图来自隔离的 DeepSeek Harness 0.1.0-rc.7 环境:插件通过 tarball 安装后,在插件列表中显示为 已启用。验证过程没有使用维护者的 API Key 或现有 DSH 配置。

DeepSeek Harness 插件列表中 douyin-creator 已启用

它能帮你做什么

你的问题 插件的处理方式
这个选题值不值得做? 检索推荐、搜索、内容质量和治理资料,再给出可测试的选题判断
脚本有没有伪算法或事实风险? 检查平台机制、数字、因果关系、封面和口播中的高风险表达
播放低到底该查什么? 同时检查内容、受众、搜索、原创和治理信号,不简单归因于“账号权重”
下周应该发什么? 把内容假设、作品安排、观察指标和停止条件组成一周实验
官方到底说过什么? 返回资料 ID、标题、发布时间、官方链接和相关证据摘要

真实资料,分层结论

下面不是虚构的产品界面,而是用插件当前索引中的真实资料制作的检索结果说明图。每条结果都能回到资料 ID 和官方链接。

douyin_official_search 真实检索数据示例

插件要求回答区分四层:

  1. 官方公开:原文直接支持的机制、规则或产品说明。
  2. 合理推断:依据公开机制推导,但官方没有直接承诺。
  3. 运营建议:可测试、可复盘的选题、脚本、发布或诊断动作。
  4. 账号结论:只有拿到账号样本、时间窗和统计口径后才能形成。

它不会把固定多级流量池、统一账号权重分、永久指标权重、全赛道留存合格线、保证热门公式或通用最佳发布时间写成抖音官方结论。

真实运营实践

维护者已经把这套工具和工作流用于抖音号《商道人物志》的实际运营。截至 2026 年 8 月,账号接近 6 万粉丝,实践效果显著。

这是维护者的单账号实践,不代表所有账号都能复制相同结果,也不构成对播放、涨粉或收益的保证。

一个工具,四个窄职责 Skill

名称 作用
douyin_official_search 检索 73 个知识单元、231 个切片,返回资料 ID、官方链接、日期和证据摘要
douyin-topic-evaluation 评估选题与用户需求、搜索机会、内容价值和治理风险
douyin-script-review 审查平台机制、事实、数字、因果边界,并返回可直接替换的文案
douyin-data-diagnosis 使用账号自身基线诊断内容、受众、搜索、原创和治理信号
douyin-weekly-plan 把证据、假设、发布动作和指标组织成一周实验计划

也可以显式调用 Skill:

/douyin-script-review

兼容性与资料时效

项目 当前状态
插件版本 0.1.0 MVP
Node.js ^22.19.0>=24.0.0
DeepSeek Harness 已用 0.1.0-rc.7 完成安装、配置合成和加载验证
资料快照 2026-08-13 至 2026-08-14
索引构建 2026-08-21
知识规模 73 个知识单元;231 个切片
分发媒体 npm 包内 0 个图片、音频或视频文件;README 图不随包下载

涉及“当前、最新、今天、现在入口、现行政策”等问题时,必须继续核对最新官方网页,不能只依赖本地快照。

安装、更新与移除

推荐安装方式(不要求全局存在 dsh 命令):

npx --yes github:forgeturl/dsh-douyin-creator#main

也可以直接使用 DeepSeek Harness 官方推荐的 npx 运行方式:

npx --yes @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.7 plugin --profile web add 'github:forgeturl/dsh-douyin-creator#main'

本地开发安装:

npx --yes @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.7 plugin --profile web add /absolute/path/to/dsh-douyin-creator

插件已经提交运行所需的 index.js,Git 安装时不需要执行构建脚本。更新和移除请使用 Harness 当前版本提供的 plugin 子命令;执行前可以先运行 npx --yes @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.7 plugin --help 核对当前语法。

数据与下载体积

公开 npm 包只分发运行代码、四个 Skill 和以下文字数据:

  • knowledge_units.jsonl
  • knowledge_chunks.jsonl
  • source_manifest.jsonl
  • archive_summary.json

仓库只允许 docs/images/ 下受控的 SVG/WebP 说明图;单文件不超过 300 KiB、合计不超过 600 KiB,并明确排除 GIF、视频、音频、PDF 和高分辨率 PNG/JPG。README 图片不进入 npm 包。

开发与验证

npm test
npm run pack:check

测试会检查检索、中文可读输出、索引计数、Skill 元数据、Harness 清单、媒体边界和双语 README。pack:check 用于核对最终 npm 包清单与体积。

参与项目

欢迎提交新的官方资料、可复现问题和小而清晰的 Skill 改进。新增平台事实必须带官方原文链接、发布时间、检索时间和资料类型;机器转写只能作为补充证据。

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