DSH Marketplace

brooks-lint

hyhmrright/brooks-lint

提供六个代码质量技能,涵盖代码审查、架构审计、技术债、测试质量、健康看板与修复。

1,54272HTMLMIT源码

安装

把 brooks-lint 装进 DeepSeek Harness

装到哪

npm 方式

直接拉已发布的 tarball,不用克隆整个仓库,也不需要额外配置。如果你用的是别的 profile,把 `web` 换成对应的名字。

GitHub 方式 · npm 包

从 GitHub 装会执行项目自己的构建脚本,而 pnpm 默认拦着不让跑——先跑一次这条命令,pnpm 会打印出要加到 ~/.dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yaml 里 `allowBuilds` 下面的那个 key。

我们跑过之后

我们跑过,装得上

这里每条命令都在一次性容器里、对着干净 profile 真跑过,结果取自 harness 自己的记录,不是读源码猜的。 最近一次 6 天前,DeepSeek Harness 0.2.1-rc.5.

挂进你的 README

实测可装 — dshmarketplace

给维护者的:badge 取这条 listing 最近一次 sandbox 实测的结果,重跑之后它自己会变,读者点开就是这页的完整记录。

安装前须知

装 brooks-lint 之前,先看这几条

  • 源码在这里: hyhmrright/brooks-lint——已进入社区精选库,DSH 自带的插件市场就是从这儿装的。
  • 开源协议:MIT。

安全

装 brooks-lint 会执行什么

构建脚本

我们这次实装里没有构建脚本被拦。

来源:我们在沙箱里的实装,DeepSeek Harness 0.2.1-rc.5,6 天前。

安装钩子

package.json 里没有 preinstall / install / postinstall 脚本。

来源:最近一次同步时读到的 GitHub 上的 package.json。prepare 没有记录——它只在从 GitHub 装时执行,被 pnpm 拦下时会出现在「构建脚本」那一行。

README 里提到

shell 命令(bash、exec、spawn 之类)

来源:对 README 做的关键词匹配,只提示它可能碰到什么,不是代码分析。

这不是安全审计。上面是一次实装记录加两次文本扫描,没有人替你读过这个插件的代码。插件带着你 agent 的权限在跑。

AI 锐评

是什么 — 给 DeepSeek Harness 里的 agent 按十二本工程书做带出处和改法的代码审查。

谁该装 — 你每周把存量 PR、架构切片和测试债丢给 DeepSeek Harness 里的 agent,缺的是按认知负荷、依赖方向、领域扭曲写出能引用到书的结论。质量闸门已经停在编译器和测试套件、agent 从不开存量设计的流水线,对不上这套诊断。

注意 — 沙箱实测:在全新 profile 里装上,并被 harness 注册进 profile。运行时会执行 shell 命令。我们拿到的 README 是截断的,六条命令的边界这里没有核完。

锐评 — 存量模块会反复进 agent 的仓库我才装;只往前加功能的 profile 我不占。

grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。

brooks-lint 是做什么的

Code fragments pass through diagnostic lenses and converge into scored findings with corrective paths.

brooks-lint 是一个用于代码质量分析的 DeepSeek Harness 插件。它把十二本经典软件工程著作中的原则整理成代码审查、架构审计、技术债、测试质量、健康看板和修复六类技能。执行 /brooks-review、/brooks-audit、/brooks-debt、/brooks-test、/brooks-health 或 /brooks-sweep 后,agent 会分析代码并返回 0–100 的 Health Score;每条结果按“症状 → 来源 → 后果 → 修复”组织,并附书籍引用、严重性和处理建议。

brooks-lint 关注认知负担、变更传播、知识重复、意外复杂度、依赖失序、领域模型失真,以及测试套件的衰退风险。它适合希望把评审意见追溯到明确工程原则的团队,而不只是查看行数或圈复杂度。README 没有说明配置键、环境变量、输出文件或写入行为,因此不应把它当作会维护独立看板数据的服务。

如果项目只需要传统静态指标,或不采用这套基于书籍的诊断方式,brooks-lint 可能不是合适选择。它面向 Agent Skills 平台,并通过 web profile 安装到 DeepSeek Harness。检测到的风险是 terminal surface:上游 README 包含 shell 命令和通过 curl 管道执行的安装脚本,启用前应确认 agent 获得的终端权限。

brooks-lint 的文档

brooks-lint 的工作方式

DeepSeek Harness 将 brooks-lint 作为 Agent Skills 插件提供给 agent。agent 对代码执行相应技能,输出 0–100 的 Health Score,并把发现组织为“症状 → 来源 → 后果 → 修复”。结果包含书籍引用、严重性标签和具体修复建议。README 没有说明独立服务、数据库、输出文件或写入操作。

brooks-lint 的命令

README 列出六个 slash command:

命令 用途
/brooks-review 代码审查
/brooks-audit 架构审计
/brooks-debt 技术债分析
/brooks-test 测试质量分析
/brooks-health 健康看板
/brooks-sweep 修复处理

README 还说明可以用“review this PR”或“audit the architecture”等自然语言请求触发相应工作。

brooks-lint 的检查范围

brooks-lint 综合十二本经典软件工程著作,检查生产代码中的认知负担、变更传播、知识重复、意外复杂度、依赖失序和领域模型失真。README 也说明它检查六类测试套件衰退风险,但提供的内容没有列出这些风险的具体名称。

环境要求与已知限制

DeepSeek Harness 使用 web profile 安装 brooks-lint。上游 README 将其定位为 Agent Skills 插件,并列出 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、Copilot、Windsurf、OpenCode、Kiro 和 Bob 等平台。提供的 README 片段没有记录配置键、环境变量、版本要求或项目文件要求。其 terminal surface 来自 README 中的 shell 安装方式,包括通过 curl 管道执行脚本。

根据项目自己的文档整理,会跟着上游更新。两边对不上时以源码仓库为准—— 去 GitHub 看原始 README

同一分类

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技能中心:按来源分级浏览已加载的全部 skill,启用/禁用模型调用、创建新技能、删除进可恢复回收站。

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npm 包TypeScript25 天前

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是什么 — 在 DSH Web GUI 里按来源浏览已加载 skill,开关模型调用,并能新建或删进可恢复回收站。

谁该装 — 人在 DSH Web GUI 里用 agent 干活,skill 已经加载,要在界面上决定模型能不能调用它们。 工作流停在终端、从不开 Web GUI 的人不必装,他们碰不到这块界面。

注意 — 实测在全新 profile 里能装上,并被 harness 注册进 profile。没发现明显的坑。

锐评 — 我会占这个 plugin 位,前提是 skill 还会在 GUI 里被改动;清单一次写死再不动,这个位空着更干净。

grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
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在 DeepSeek Harness 内浏览、搜索 SkillHub 技能,并管理本地技能的安装、更新和卸载。适配 DSH 0.2.0-rc.2 与 0.2.1-rc.2,暂不兼容 0.2.1-rc.3。

没有一行式安装命令——这个插件在一个大仓库的子目录里,也没发 npm 包。

GitHub 源码Java12 天前

AI 锐评

skillhub

是什么 — 在 DeepSeek Harness 里检索 SkillHub 注册表上的 skill,并完成本机安装、更新和卸载。

谁该装 — 你在 DeepSeek Harness 里跑 agent 任务,团队已经把可复用 skill 发到组织或社区的 SkillHub,还在靠切浏览器或拷目录往本机塞。skill 只在 git 仓库或共享文件夹里流转、工作台根本不在 DSH 里的人,不必接这个 plugin。

注意 — 没有可一条命令安装的发布包,只能从仓库子目录自行接入。运行时会执行 shell 命令,并且要准备 API key 或 token。声明只对准 DSH 0.2.0-rc.2 和 0.2.1-rc.2,尚未兼容 0.2.1-rc.3。

锐评 — 注册表还没在跑的话,我不会为了这个客户端去先把 SkillHub 整套立起来。

grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
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现代化可灵活嵌入的任务面板,支持 Codex、DeepSeek Harness

我们跑过,装得上

GitHub 源码JavaScript6 天前

AI 锐评

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是什么 — 本地 issue 看板:浏览器界面、HTTP API 和 taskctl CLI,并可嵌进 Codex。

谁该装 — 你在用 Codex 做多 issue 切片,缺一块本机看板,好让 agent 按状态推进、在你确认前不要标完成。把 DeepSeek Harness 对话本身当作唯一待办、不打算维护优先级和标签字段的人不必装。

注意 — 实测在全新 profile 里装上了,并被 DeepSeek Harness 注册进 profile。运行要 Node.js 22.5 或更新,过程中会执行 shell,还要提供 API key 或 token。嵌进 Codex 时 launcher 必须一直挂着;Linux 桌面包目前只覆盖 Ubuntu 24.04 x64。

锐评 — 我会先单独起本地服务过完一个真实切片,确认每天真会改卡片,再放进 profile,免得白挂一个 127.0.0.1:47823 进程。

grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
2源码

把回答做成一页可视化 HTML:模型只写简短的 Markdown 草稿,随包附带的 `am` 命令行生成页面,支持流程图、时序图、树、时间线、ER 图、表格和提示框。

我们跑过,装得上

GitHub 源码JavaScript23 天前

AI 锐评

answer-me-with-html

是什么 — 把回答收成可离线打开的单页 HTML:模型只写短 Markdown,bundled 的 am CLI 负责图表、表格和 callout。

谁该装 — 在 DeepSeek Harness 里要把 TCP 三次握手、仓库模块关系和 Redis 还是 Memcached 选型讲清楚,聊天纯文本排不下结构。日常只在会话里改代码、跑测试、翻日志的人不必装,他们要的是命令跑完的结果。

注意 — 全新 profile 里装得上并被 harness 注册进 profile。从源码装时需要先手动放行它的构建脚本,生成过程会执行 shell,本机需要 Node.js 20 或更新;README 里约 1/8 输出 token、12 s 对 31 s 的数字测自 Claude Sonnet 5.5,不能直接当 DeepSeek Harness 的结果。

锐评 — 看完就关的问答不必多一截 CLI;只有文件还会被打开或转出去时,我才装。

grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
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Turn one topic into a finished Vox-style paper-collage explainer/ad video — automated end to end on Atlas Cloud + ffmpeg. An agent skill.

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GitHub 源码Python1 个月前

AI 锐评

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是什么 — 使用 DeepSeek Harness 将一个话题转化为 Vox 风格的纸质拼贴 explainer/ad 视频,自动化生成脚本、胶片关键帧、运动、旁白、音乐和字幕,最终输出 mp4。

谁该装 — 在用 Atlas Cloud 模型驱动 collage keyframes 和 motion 制作 explainer 视频时,这个插件能完成 topic 到 finished mp4 的端到端流程。

如果你需要完全手动控制视频每一帧的编辑,而不是依赖 AI 模型生成关键帧,这个插件不适用。

注意 — 从 GitHub 源码安装需要手动放行构建脚本,因为它会执行 shell 命令。

实测在全新 profile 中安装成功,并被 harness 注册进 profile。

没发现明显的坑。

锐评 — 我会装它,因为它能把话题直接变成完成的视频,而不需要手动处理每一道工序。

grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
1源码
1.9k

Daily radar for new AI terms: names of new models, products and repos, caught on X, Hugging Face, GitHub and sitemaps before keyword tools list them.

我们跑过,装得上

GitHub 源码Python8 天前

AI 锐评

new-term-radar

是什么 — 汇总当天新出现的模型、产品与仓库名称,扫描范围包括 X、Hugging Face、GitHub 和站点地图。

谁该装 — 你在用 DeepSeek Harness 给 AI 工具站写落地页、newsletter 和目录条目,缺的是 Strata 这类名字在 X 或 GitHub 冒头当天的信号,而不是两周后的搜索曲线。profile 里只改本地代码、修 bug 的人不必装,它补的不是实现能力。

注意 — 实测在全新 profile 里能装上,并被注册进 profile。从 GitHub 源码装时会执行 shell 命令。X 与新站点信号需要 AIsa key(约每账户每次 $0.003,新站点约每周每查询 $0.13);Hugging Face、GitHub 爆发和站点地图免费,GitHub token 只提高限额。

锐评 — 只在你每天已经留了时间看新词时装,否则别占位置。

grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。去看源码
1源码