DeepSeek Harness插件开发实战：从敏感信息扫描到项目模板生成

如果你正在使用 DeepSeek Harness 这个 AI 编程助手，并且已经习惯了它通过自然语言帮你生成代码、重构函数、解释逻辑，那么你很可能已经遇到了一个“甜蜜的烦恼”：它的能力边界在哪里？官方提供的功能固然强大，但当你面对一些更具体、更个性化的开发场景时，是否曾想过：“要是它能直接帮我做 X 就好了？”

这正是我最近在深度使用 DeepSeek Harness 时最强烈的感受。作为一个旨在提升开发者效率的 AI 工具，Harness 的核心价值在于将 AI 能力无缝集成到开发工作流中。然而，任何通用工具都难以覆盖所有细分场景。比如，你是否曾希望它能一键分析项目中的敏感信息（如 API Keys、密码），或者自动为你生成符合特定团队规范的代码文件模板？这些看似简单的需求，在官方功能中可能暂时缺席。

于是，我决定自己动手，丰衣足食。这篇文章的核心判断是：DeepSeek Harness 真正的潜力，不仅在于其开箱即用的 AI 能力，更在于其可扩展的插件架构。通过开发自定义插件，我们可以将任何重复、繁琐或需要特定知识的开发任务，转化为一句简单的自然语言指令。

本文将分享我为 DeepSeek Harness 开发的两个实用插件：代码敏感信息扫描插件和项目文件模板生成插件。我会从“为什么需要”讲起，带你理解 Harness 插件的工作原理，然后手把手教你如何从零搭建开发环境、编写插件逻辑、进行调试，直到最终发布使用。无论你是想直接使用这两个插件来提升你的项目安全性与规范性，还是想以此为蓝本，开发属于自己的“独门利器”，这篇文章都将提供一条清晰的路径。

1. 为什么需要为 DeepSeek Harness 开发插件？

在深入代码之前，我们必须先回答一个根本问题：既然 Harness 已经能理解代码、生成代码，为什么还需要插件？答案在于“场景化”与“自动化”的深度结合。

想象一下这些开发日常：

• 安全检查：在提交代码前，你需要人工检查是否有不小心提交的 AWS Access Key、数据库密码或 Slack Token。这个过程枯燥、易漏，且高度依赖人的注意力。
• 项目初始化：每次开始一个新模块，你都需要创建__init__.py、main.py、utils.py，并写入固定的文件头注释、导入语句和日志配置。复制粘贴不仅效率低，还容易出错。
• 依赖管理：你需要定期检查requirements.txt或package.json中是否有已知的安全漏洞版本，并生成升级建议。
• 代码规范检查：除了通用的 Linter，你的团队可能有特殊的命名约定或架构规范，需要自动化校验。

这些任务有两个共同点：1) 它们高度重复且规则明确；2) 它们本质上都是对代码或项目结构的“分析”与“转换”。这正是 AI 辅助工具可以大显身手的地方，但让 AI 每次都以“零知识”状态去处理，不仅提示词编写复杂，效果也不稳定。

插件的作用，就是将这些场景固化为专用的、可靠的“技能”。你不再需要每次都对 Harness 说：“请检查这个目录下所有 Python 文件，找出看起来像密码的字符串……”。你只需要安装好“敏感信息扫描”插件，然后简单地说：“扫描当前项目是否有泄露的密钥”。插件会封装所有复杂的文件遍历、正则匹配、误判过滤逻辑，Harness 则负责调度和执行。

这带来了三个核心价值：

1. 效率质变：将多步、复杂的操作压缩为一步简单的指令。
2. 结果可靠：基于确定性的代码逻辑，避免了 AI 生成的不稳定性。
3. 能力扩展：将 Harness 从一个“聪明的代码生成器”，升级为你个人或团队的“智能开发流程中枢”。

2. DeepSeek Harness 插件架构核心概念

在动手开发之前，我们需要理解 DeepSeek Harness 插件系统的基本模型。它与 VSCode 或 Chrome 的插件生态有相似之处，但也有其独特的设计。

2.1 插件是什么？

一个 Harness 插件本质上是一个独立的 Python 包。这个包通过实现 Harness 定义好的特定接口（Interface），来声明自己具备哪些“能力”（Capabilities）。当用户在 Harness 中输入指令时，Harness 的核心引擎会解析指令，判断是否需要调用某个插件来完成任务，如果需要，则实例化该插件并执行对应的能力函数。

2.2 核心组件

一个标准的 Harness 插件通常包含以下关键部分：

1. plugin.py(主入口文件)：这是插件的核心，其中必须定义一个继承自HarnessPlugin基类的类。这个类就像插件的大脑。
2. manifest.json或pyproject.toml：插件的“身份证”，定义了插件的元数据，如名称、版本、描述、作者、以及它声明具备哪些能力。
3. 能力（Capability）：插件提供的具体功能。一个插件可以提供一个或多个能力。例如，我们的“敏感信息扫描插件”就提供一个名为scan_sensitive_info的能力。每个能力都对应插件类中的一个方法。
4. 工具（Tools）：有时，一个能力的实现需要依赖一些辅助函数或类，这些可以封装为内部的“工具”。
5. 依赖管理：通过requirements.txt或pyproject.toml声明插件运行所需的外部库。

2.3 插件与 Harness 的交互流程

理解以下流程对开发和调试至关重要：

用户输入指令 -> Harness 解析指令 -> 匹配插件能力 -> 加载插件 -> 调用对应能力方法 -> 执行插件代码 -> 返回结果 -> Harness 格式化输出给用户

关键在于，插件代码是在 Harness 的运行时环境中执行的。这意味着插件可以直接访问 Harness 当前所在的文件系统、项目上下文，并能利用 Harness 已经加载的一些工具函数。

3. 开发环境搭建与前置准备

现在，让我们开始准备开发环境。你需要确保拥有以下基础：

• 操作系统：macOS, Linux, 或 Windows (WSL2 推荐)。
• Python 版本：Python 3.8 或更高版本。这是 Harness 插件开发的基础。
• DeepSeek Harness：确保你已经安装并可以正常运行 DeepSeek Harness。通常它可以通过 pip 安装。
• 代码编辑器：VSCode、PyCharm 等均可，具备良好的 Python 支持。
• 虚拟环境：强烈建议使用venv或conda为插件开发创建独立的 Python 环境，避免污染全局环境。

3.1 创建插件项目骨架

首先，我们为两个插件分别创建项目目录。这里以“敏感信息扫描插件”为例。

# 创建项目目录 mkdir harness-plugin-sensitive-scanner cd harness-plugin-sensitive-scanner # 创建虚拟环境 (以 venv 为例) python3 -m venv .venv # 激活虚拟环境 # Linux/macOS source .venv/bin/activate # Windows # .venv\Scripts\activate # 创建基本的项目结构 mkdir -p src/harness_plugin_sensitive_scanner touch src/harness_plugin_sensitive_scanner/__init__.py touch src/harness_plugin_sensitive_scanner/plugin.py touch pyproject.toml touch README.md

完成后的目录结构如下：

harness-plugin-sensitive-scanner/ ├── .venv/ ├── src/ │ └── harness_plugin_sensitive_scanner/ │ ├── __init__.py │ └── plugin.py ├── pyproject.toml └── README.md

3.2 配置pyproject.toml

pyproject.toml是现代 Python 项目的核心配置文件，用于声明项目元数据、依赖和构建方式。

# pyproject.toml [build-system] requires = ["setuptools>=61.0", "wheel"] build-backend = "setuptools.build_meta" [project] name = "harness-plugin-sensitive-scanner" version = "0.1.0" authors = [ {name = "Your Name", email = "your.email@example.com"}, ] description = "A DeepSeek Harness plugin to scan for sensitive information in code." readme = "README.md" license = {text = "MIT"} classifiers = [ "Programming Language :: Python :: 3", "License :: OSI Approved :: MIT License", "Operating System :: OS Independent", ] requires-python = ">=3.8" dependencies = [ "harness-sdk>=0.1.0", # 假设的 Harness 插件 SDK，具体包名需查询官方文档 "regex", # 用于更强大的正则匹配 ] [project.entry-points."harness.plugin"] sensitive_scanner = "harness_plugin_sensitive_scanner.plugin:SensitiveScannerPlugin" [tool.setuptools.packages.find] where = ["src"]

关键点解释：

• name: 插件的包名，应具有唯一性。
• [project.entry-points."harness.plugin"]:这是插件的生命线。它告诉 Harness 在哪里可以找到插件的主类。格式为插件标识符 = “模块路径:类名”。Harness 启动时会扫描所有已安装包的 entry points，来发现插件。

4. 插件一：敏感信息扫描插件完整实现

这个插件的目标是：扫描用户指定的目录（默认为当前项目），使用预定义的规则集（正则表达式）匹配可能泄露的敏感信息，如 API 密钥、密码、令牌等，并以清晰的格式输出结果。

4.1 定义插件主类与能力

首先，我们在plugin.py中定义插件的主类。

# src/harness_plugin_sensitive_scanner/plugin.py from typing import List, Dict, Any, Optional from pathlib import Path import re import json # 假设从 harness_sdk 导入必要的基类和装饰器 from harness_sdk.plugin import HarnessPlugin, capability class SensitiveScannerPlugin(HarnessPlugin): """DeepSeek Harness plugin for scanning sensitive information in project files.""" def __init__(self): super().__init__() self.name = "Sensitive Information Scanner" self.version = "0.1.0" # 预定义的敏感信息模式 self.patterns = { "AWS Access Key ID": r'(?<![A-Z0-9])[A-Z0-9]{20}(?![A-Z0-9])', "AWS Secret Access Key": r'(?<![A-Za-z0-9/+=])[A-Za-z0-9/+=]{40}(?![A-Za-z0-9/+=])', "Generic API Key": r'(?i)(api[_-]?key|secret[_-]?key|access[_-]?token)[\s:=]+["\']?([A-Za-z0-9_\-\.]{10,100})["\']?', "Basic Auth in URL": r'://[^:\s]+:([^@\s]+)@', "JWT Token": r'eyJ[A-Za-z0-9_-]+\.[A-Za-z0-9_-]+\.[A-Za-z0-9_-]*', # 可以添加更多规则，如 GitHub Token, Slack Token, 数据库连接字符串等 } # 需要扫描的文件扩展名 self.target_extensions = {'.py', '.js', '.ts', '.java', '.go', '.rs', '.php', '.rb', '.yml', '.yaml', '.json', '.env', '.txt', '.md'} @capability( name="scan_sensitive_info", description="Scan the current project directory for potential sensitive information leaks like API keys, passwords, and tokens.", parameters={ "path": { "type": "string", "description": "The directory path to scan. Defaults to the current working directory.", "required": False, "default": "." }, "output_format": { "type": "string", "description": "Output format: 'text' for human-readable, 'json' for machine-readable.", "required": False, "default": "text" } } ) def scan_sensitive_info(self, path: str = ".", output_format: str = "text") -> str: """ 扫描指定路径下的文件，查找潜在的敏感信息。 Args: path: 要扫描的目录路径。 output_format: 输出格式，'text' 或 'json'。 Returns: 格式化后的扫描结果字符串。 """ scan_path = Path(path).resolve() if not scan_path.exists(): return f"错误：路径 '{path}' 不存在。" if not scan_path.is_dir(): return f"错误：'{path}' 不是一个目录。" findings = [] # 递归遍历目录 for file_path in scan_path.rglob('*'): if file_path.is_file() and file_path.suffix.lower() in self.target_extensions: file_findings = self._scan_file(file_path) if file_findings: findings.append({ "file": str(file_path.relative_to(scan_path)), "findings": file_findings }) return self._format_output(findings, output_format, scan_path) def _scan_file(self, file_path: Path) -> List[Dict[str, Any]]: """扫描单个文件""" findings = [] try: content = file_path.read_text(encoding='utf-8', errors='ignore') lines = content.splitlines() for line_num, line in enumerate(lines, start=1): for secret_type, pattern in self.patterns.items(): matches = re.finditer(pattern, line) for match in matches(): # 获取匹配的上下文（前后各20字符） start = max(0, match.start() - 20) end = min(len(line), match.end() + 20) context = line[start:end] findings.append({ "type": secret_type, "line": line_num, "column": match.start() + 1, "matched_text": match.group()[:50] + ("..." if len(match.group()) > 50 else ""), # 截断长字符串 "context": context }) except Exception as e: # 记录错误，但继续扫描其他文件 findings.append({ "type": "SCAN_ERROR", "line": 0, "column": 0, "matched_text": f"无法读取或解析文件: {e}", "context": "" }) return findings def _format_output(self, findings: List[Dict], format: str, base_path: Path) -> str: """格式化输出结果""" if not findings: return f"✅ 扫描完成。在目录 '{base_path}' 中未发现明显的敏感信息泄露。" if format.lower() == "json": return json.dumps({"scan_path": str(base_path), "findings": findings}, indent=2, ensure_ascii=False) else: # text format output_lines = [f"🔍 敏感信息扫描报告 - {base_path}", "=" * 50] total_findings = sum(len(f["findings"]) for f in findings) output_lines.append(f"共发现 {len(findings)} 个文件存在潜在风险，总计 {total_findings} 处匹配。\n") for file_result in findings: output_lines.append(f"\n📄 文件: {file_result['file']}") output_lines.append("-" * 30) for finding in file_result['findings']: if finding['type'] == 'SCAN_ERROR': output_lines.append(f" ❗ 错误: {finding['matched_text']}") else: output_lines.append(f" ⚠️ 类型: {finding['type']}") output_lines.append(f" 位置: 第{finding['line']}行, 第{finding['column']}列") output_lines.append(f" 匹配: {finding['matched_text']}") output_lines.append(f" 上下文: ...{finding['context']}...") output_lines.append("") # 空行分隔文件 output_lines.append("\n💡 提示：以上匹配可能包含误报（如示例数据、随机字符串）。请人工复核，并立即轮换任何真实的密钥。") return "\n".join(output_lines)

4.2 代码逻辑深度解析

让我们拆解这个插件的核心逻辑：

1. @capability装饰器：这是将方法暴露为 Harness 可用“能力”的关键。它定义了能力的名称、描述和参数。用户在对 Harness 说话时，可以说“扫描敏感信息 path=./src”，Harness 就会将path参数传递给这个方法。
2. 递归文件遍历：使用Path.rglob('*')递归遍历所有文件和子目录，并通过后缀名过滤，只扫描我们关心的代码和配置文件类型。
3. 正则表达式匹配：self.patterns字典定义了要查找的敏感信息模式。这里使用了几个示例：
   • AWS Key ID 是 20 位大写字母和数字。
   • JWT Token 以eyJ开头，包含两个点。
   • Generic API Key 模式尝试匹配常见的变量赋值模式，如api_key = “sk_live_...”。
   • 重要提示：正则表达式很难做到 100% 准确，总会存在误报（匹配到非密钥的字符串）和漏报（新型密钥格式未覆盖）。因此，插件输出始终是“潜在风险”，需要人工复核。
4. 上下文提取：当找到一个匹配时，我们不仅记录位置，还提取其前后的一些字符作为“上下文”。这对于人工判断该匹配是否是真正的密钥至关重要（例如，它可能只是一行注释中的示例）。
5. 友好的输出格式：提供了text和json两种格式。text格式使用表情符号和缩进，便于人类阅读；json格式便于其他工具进行后续处理。

5. 插件二：项目文件模板生成插件完整实现

第二个插件旨在解决项目初始化或模块创建时的重复劳动。它允许用户通过一个命令，快速生成一组符合特定模板的文件。

5.1 创建第二个插件项目

重复步骤 3.1，创建新目录harness-plugin-template-generator，并建立相同的项目骨架。更新pyproject.toml中的name和entry-point。

# pyproject.toml (for template generator) [project] name = "harness-plugin-template-generator" version = "0.1.0" # ... 其他元数据 dependencies = [ "harness-sdk>=0.1.0", "Jinja2>=3.0.0", # 我们将使用 Jinja2 作为模板引擎，更强大灵活 ] [project.entry-points."harness.plugin"] template_generator = "harness_plugin_template_generator.plugin:TemplateGeneratorPlugin"

5.2 实现模板生成插件

# src/harness_plugin_template_generator/plugin.py from typing import Dict, Any, List from pathlib import Path import json from jinja2 import Environment, FileSystemLoader, select_autoescape # 假设从 harness_sdk 导入必要的基类和装饰器 from harness_sdk.plugin import HarnessPlugin, capability class TemplateGeneratorPlugin(HarnessPlugin): """DeepSeek Harness plugin for generating project/file templates.""" def __init__(self): super().__init__() self.name = "Project Template Generator" self.version = "0.1.0" # 初始化 Jinja2 环境，从插件包内加载模板 # 注意：这里假设模板文件放在插件包的 `templates/` 目录下 template_dir = Path(__file__).parent / "templates" self.jinja_env = Environment( loader=FileSystemLoader(str(template_dir)), autoescape=select_autoescape(), trim_blocks=True, lstrip_blocks=True ) # 预定义的模板配置 self.template_configs = self._load_template_configs() def _load_template_configs(self) -> Dict[str, Any]: """加载模板配置文件。实际项目中可从文件读取。""" return { "python_fastapi_module": { "name": "Python FastAPI Module", "description": "生成一个标准的 FastAPI 模块结构，包含路由、模型、服务和依赖项。", "files": [ {"path": "{{module_name}}/__init__.py", "template": "fastapi_module/__init__.py.j2"}, {"path": "{{module_name}}/models.py", "template": "fastapi_module/models.py.j2"}, {"path": "{{module_name}}/schemas.py", "template": "fastapi_module/schemas.py.j2"}, {"path": "{{module_name}}/crud.py", "template": "fastapi_module/crud.py.j2"}, {"path": "{{module_name}}/dependencies.py", "template": "fastapi_module/dependencies.py.j2"}, {"path": "{{module_name}}/routers/__init__.py", "template": "fastapi_module/routers/__init__.py.j2"}, {"path": "{{module_name}}/routers/items.py", "template": "fastapi_module/routers/items.py.j2"}, {"path": "{{module_name}}/routers/users.py", "template": "fastapi_module/routers/users.py.j2"}, ], "variables": { "module_name": "my_module", "author": "Your Name", "description": "A new FastAPI module." } }, "react_component": { "name": "React Functional Component", "description": "生成一个带有 TypeScript 和 CSS modules 的 React 函数组件。", "files": [ {"path": "{{component_name}}.tsx", "template": "react_component/component.tsx.j2"}, {"path": "{{component_name}}.module.css", "template": "react_component/component.module.css.j2"}, {"path": "index.ts", "template": "react_component/index.ts.j2"}, ], "variables": { "component_name": "MyComponent", "props_interface": "MyComponentProps" } }, # 可以继续添加更多模板，如 “docker-compose”, “github-actions”, “python-cli-tool” 等 } @capability( name="list_templates", description="List all available project/file templates.", parameters={} ) def list_templates(self) -> str: """列出所有可用的模板""" output = ["📁 可用模板清单:", "=" * 30] for template_id, config in self.template_configs.items(): output.append(f"\n🔧 ID: {template_id}") output.append(f" Name: {config['name']}") output.append(f" Desc: {config['description']}") output.append(f" 包含文件: {len(config['files'])} 个") return "\n".join(output) @capability( name="generate_from_template", description="Generate files from a specified template.", parameters={ "template_id": { "type": "string", "description": "The ID of the template to use (use 'list_templates' to see options).", "required": True }, "output_dir": { "type": "string", "description": "The directory where files will be generated. Defaults to current directory.", "required": False, "default": "." }, "variables": { "type": "string", "description": "JSON string to override default template variables. e.g., '{\"module_name\": \"auth\"}'", "required": False, "default": "{}" } } ) def generate_from_template(self, template_id: str, output_dir: str = ".", variables: str = "{}") -> str: """ 根据模板生成文件。 Args: template_id: 模板ID。 output_dir: 输出目录。 variables: 覆盖模板变量的JSON字符串。 Returns: 生成结果报告。 """ if template_id not in self.template_configs: return f"错误：未找到模板 '{template_id}'。请使用 'list_templates' 查看可用模板。" config = self.template_configs[template_id] base_vars = config.get("variables", {}).copy() try: user_vars = json.loads(variables) base_vars.update(user_vars) # 用户变量覆盖默认变量 except json.JSONDecodeError: return f"错误：'variables' 参数不是有效的 JSON 字符串。你提供的是: {variables}" # 检查必要变量 if "module_name" in base_vars and not base_vars["module_name"]: return "错误：'module_name' 变量不能为空。" output_path = Path(output_dir).resolve() output_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True) generated_files = [] skipped_files = [] for file_spec in config["files"]: # 渲染文件路径 try: file_path_template = file_spec["path"] template = self.jinja_env.get_template(file_spec["template"]) # 渲染路径和内容 rendered_path_str = template.render(**base_vars, content_only=False, _path_template=file_path_template) # 简单处理：假设第一行是路径（可以在模板中设计更复杂的逻辑） target_path = output_path / Path(rendered_path_str.split('\n')[0]).resolve().relative_to(output_path) rendered_content = template.render(**base_vars, content_only=True) except Exception as e: skipped_files.append(f"{file_spec['template']}: 渲染失败 - {e}") continue # 检查文件是否已存在 if target_path.exists(): skipped_files.append(str(target_path.relative_to(output_path))) continue # 创建目录并写入文件 target_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) target_path.write_text(rendered_content, encoding='utf-8') generated_files.append(str(target_path.relative_to(output_path))) # 格式化输出 result_lines = [f"🎉 模板 '{template_id}' 生成完成！", f"输出目录: {output_dir}", "-" * 40] if generated_files: result_lines.append("✅ 已生成文件:") for f in generated_files: result_lines.append(f" 📄 {f}") if skipped_files: result_lines.append("\n⚠️ 以下文件已存在，跳过生成:") for f in skipped_files: result_lines.append(f" ⏭️ {f}") if not generated_files and not skipped_files: result_lines.append("ℹ️ 没有文件需要生成。") result_lines.append(f"\n🔧 使用的变量: {json.dumps(base_vars, indent=2, ensure_ascii=False)}") return "\n".join(result_lines)

5.3 创建 Jinja2 模板文件

插件需要模板文件。我们在插件包内创建templates/目录。

# 在 harness-plugin-template-generator 项目内 mkdir -p src/harness_plugin_template_generator/templates/fastapi_module mkdir -p src/harness_plugin_template_generator/templates/react_component

然后创建模板文件，例如src/harness_plugin_template_generator/templates/fastapi_module/__init__.py.j2：

# {{ module_name }}/__init__.py """ {{ description }} Author: {{ author }} Created: {{ now().strftime('%Y-%m-%d') }} """ __version__ = "0.1.0"

以及src/harness_plugin_template_generator/templates/fastapi_module/models.py.j2：

# {{ module_name }}/models.py from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from datetime import datetime Base = declarative_base() class Item(Base): __tablename__ = "items" id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) title = Column(String, index=True, nullable=False) description = Column(String, index=True) created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow) updated_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow, onupdate=datetime.utcnow) def __repr__(self): return f"<Item(id={self.id}, title='{self.title}')>"

关键点解释：

1. Jinja2 模板引擎：使用 Jinja2 提供了强大的逻辑控制（循环、条件判断）、过滤器和继承功能，远比简单的字符串格式化强大。
2. 模板配置：template_configs字典集中管理所有模板的定义，包括生成哪些文件、对应的模板文件路径以及默认变量。这使得添加新模板非常容易。
3. 变量系统：用户可以通过variables参数（JSON 字符串）覆盖模板中的默认变量，实现高度定制化。
4. 文件冲突处理：如果目标文件已存在，插件会选择跳过并告知用户，避免覆盖重要文件。

6. 插件安装、测试与调试

开发完成后，我们需要在 Harness 环境中安装并测试插件。

6.1 以可编辑模式安装插件

在插件项目目录下，使用pip install -e .进行可编辑安装。这允许你在修改代码后无需重新安装即可生效。

# 在 harness-plugin-sensitive-scanner 目录下 pip install -e . # 在 harness-plugin-template-generator 目录下 pip install -e .

6.2 验证插件是否被 Harness 发现

启动 DeepSeek Harness。根据 Harness 的设计，它可能会在启动时加载插件，或者提供一个命令来列出已安装的插件。你需要查阅 Harness 的官方文档来找到具体方法。通常，你可以在 Harness 的聊天界面输入类似“列出插件”或“我的插件”的指令。

6.3 测试插件功能

在 Harness 聊天界面中，直接使用你定义的能力。

• 测试扫描插件：

  用户：扫描一下当前项目的敏感信息。 # 或者更精确地 用户：使用敏感信息扫描插件，扫描路径 ./src。

  Harness 应该能理解指令，调用scan_sensitive_info方法，并返回扫描结果。

• 测试模板插件：

  用户：列出所有可用的模板。 用户：使用模板生成器，用 python_fastapi_module 模板，在 ./new_auth_module 目录下生成文件，变量是 {"module_name": "auth", "author": "CSDN Reader"}。

6.4 调试技巧

如果插件没有按预期工作，请按以下顺序排查：

1. 检查安装：确保插件包已正确安装在 Harness 运行的 Python 环境中。pip list | grep harness-plugin。
2. 检查 Entry Point：确认pyproject.toml中的[project.entry-points."harness.plugin"]配置完全正确，且指向的模块和类名真实存在。
3. 查看 Harness 日志：启动 Harness 时可能带有--verbose或--debug标志，查看控制台输出中是否有插件加载的错误信息。
4. 简化测试：可以先在插件目录下写一个简单的测试脚本，直接实例化你的插件类并调用能力方法，排除插件逻辑本身的问题。
5. 参数传递：确保 Harness 传递给插件方法的参数类型与你定义的相符（都是字符串）。

7. 插件发布与分享

当你确认插件运行稳定后，可以考虑将其分享给其他开发者。

7.1 打包插件

使用build工具创建标准的分发包。

# 确保已安装 build pip install build # 在项目根目录执行 python -m build

这会在dist/目录下生成.tar.gz和.whl文件。

7.2 发布到 PyPI（可选）

如果你希望全球开发者都能方便地安装，可以发布到 PyPI。

1. 注册 PyPI 账号。
2. 安装twine:pip install twine。
3. 上传：twine upload dist/*。

7.3 通过 Git 仓库分享

更简单的方式是将插件代码发布到 GitHub、GitLab 或 Gitee。其他开发者可以通过pip install git+https://...的方式安装。

# 其他人安装你的插件 pip install git+https://github.com/your-username/harness-plugin-sensitive-scanner.git

8. 开发插件的最佳实践与进阶思路

基于这两个插件的开发经验，我总结出以下最佳实践，供你开发自己的插件时参考：

1. 单一职责：一个插件最好只解决一类问题。这使插件更易于理解、维护和组合使用。
2. 配置化：将可变的规则（如扫描模式、模板定义）放在配置文件（如 JSON、YAML）或数据库中，而不是硬编码在 Python 文件里。这允许用户在不修改代码的情况下定制插件行为。
3. 完善的错误处理：插件运行在 Harness 环境中，必须非常健壮。对所有外部操作（文件 I/O、网络请求、用户输入解析）进行异常捕获，并返回友好的错误信息，而不是让整个 Harness 崩溃。
4. 提供“干运行”模式：对于有潜在危险的操作（如文件写入、删除），提供一个dry_run参数，让用户预览将要执行的操作而不实际执行。
5. 善用 Harness 上下文：深入研究 Harness SDK，看是否能获取当前打开的文件、选中的代码块、项目类型等信息，让插件更智能。
6. 性能考量：如果插件需要处理大型项目，考虑增加进度提示、支持异步操作或提供排除目录的配置。
7. 编写文档：为你的插件编写清晰的README.md，说明安装方法、可用能力、参数含义和示例。这是吸引用户的关键。

进阶思路：

• AI 增强型插件：你的插件不仅可以执行确定性任务，还可以调用 Harness 自身的 AI 能力。例如，一个“代码审查”插件，可以先进行静态扫描，然后将可疑代码片段发送给 Harness AI 进行自然语言分析，生成更智能的审查意见。
• 工作流插件：开发一个可以串联多个其他插件或外部工具（如运行测试、构建镜像、部署）的“工作流”插件。
• UI 集成插件：如果 Harness 支持，可以开发带有简单界面的插件，用于可视化配置或展示复杂结果。

为 DeepSeek Harness 开发插件，本质上是在扩展你自己的开发能力边界。它不再是一个被动的工具，而是一个可以按照你的意志和团队规范进行塑造的智能伙伴。从自动化安全检查到标准化项目初始化，从定制代码分析到集成外部 DevOps 流程，可能性只受限于你的想象力。

开始的最佳方式，就是从解决你手头最痛的那个重复性任务开始。参照本文提供的两个实例，搭建环境，定义好插件的输入和输出，然后一步步实现它。当你第一次用一句自然语言指令就完成了一个以往需要十分钟手动操作的任务时，你会真正体会到 AI 赋能开发的魅力所在。