dsh-growth-workbench

dsh-growth-workbench

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AI 个人成长工作台（插件名 dsh-growth-workbench）—— 给 DeepSeek Harness（CLI 名 dsh）用：把「我要转型」变成今天能做完的一件事。

装好之后，左侧菜单里多一个「成长工作台」——选一个方向，它把 90 天排成每天一件事；做完留一句证据，到点考一次，按结果调整。

它解决什么

想转行、想补一块能力的人，通常卡在三件事上：

• 不知道今天做什么。 目标太大，落到日历上就是空白。
• 学了很多，拿不出东西。 说不出自己会什么，也没有能给面试官看的东西。
• 走着走着不知道到哪了。 没有记录，也没有一次认真的复盘。

这个插件把这三件事接成一条链：今天做什么 → 留下证据 → 定期考一次 → 按结果调整。

主线

目标岗位 → 你的条件 → 当前状态 → 可迁移能力 → 能力模型 → 能力自评
        → 90 天计划 → 今日执行 → 证据 → 考核复盘 → 回到「90 天计划」，按结果调整

前面六步在「画像」页签一次做完；计划落到「计划」页签；每天的事在「今日」页签（或右侧的「今日」窄栏）；到点考核在「考核」页签。

左：DSH 侧栏里它自己的工作区与专属对话　中：老师住在这个对话里（所有 AI 运行都发进它）　右：「今日」窄栏 —— 今天只做一件事，做完写一句证据

▶ 看 76 秒的完整演示（1440×804）—— 计划 → 今日写证据 → 下一天 → 小考 → 大考 → 老师补资料 → 跟老师说一句。除「老师」那几段是真模型在跑，其余都是页面上真点出来的：放大的光标与点击涟漪都不是后期加的，画面全程完整。

安装

需要 Node.js ≥ 22.19、dsh CLI 在 PATH 上，以及一个支持 bundle 插件的 DSH profile（比如 web）。

从 GitHub 安装（推荐）

dsh plugin --profile web add github:mingdui/dsh-growth-workbench

从 npm 安装

dsh plugin --profile web add dsh-growth-workbench

从本地目录安装（改代码时用）

git clone https://github.com/mingdui/dsh-growth-workbench.git
dsh plugin --profile web add ./dsh-growth-workbench

从 tarball 安装

npm pack     # 产出 dsh-growth-workbench-<版本>.tgz
dsh plugin --profile web add ./dsh-growth-workbench-<版本>.tgz

装完都要重启 DSH 进程（插件清单与包元数据不热更新）。看不到效果先重启。

确认装上了

dsh --profile web --dump-config | grep growth-workbench
# 期望看到：- id: dsh-growth-workbench

升级

git 形态跟的是 main 分支，锁文件里 pin 的是提交 SHA —— 你不主动 update，插件不会自己变。npm 与 tarball 形态只在版本号变化时才算升级。升级后同样要重启 DSH，升级不会动你的数据。

卸载

dsh plugin --profile web remove dsh-growth-workbench

只注销插件。$DSH_HOME/growth-workbench/ 里的数据不会被删 —— 想留底就先把数据导出一份。

使用

重启后：左侧菜单 →「成长工作台」→ 画像。

1. 选方向。从目录里选一个，或者自己填一个岗位名。
2. 定路线、答四道选择题。它按你的身份追问几件事（在校问专业年级、在职问岗位行业、自由职业问收入来源和已经在交付的东西）—— 后面的一切都从这几句里推。
3. 确认底子。点「让 AI 给出底盘候选」，它会把你能迁移的经验列出来；划掉不符合的，勾选确实做过的。
4. 逐项自评。每项 1/3/5 锚点都在屏幕上，点一下就是一分。这一步之后，你的差距和补强顺序就有了。
5. 生成计划。点「让 AI 生成计划」，90 天落到「计划」页签。

之后每天只做一件事：打开「今日」，做那道题（卡上写着「怎么上手」「AI 汇总」和几条来源），勾掉，写一句证据 —— 可以配图，也可以加一个文件。

到点会提示考核：节点小考每周一次、阶段大考每个阶段走完一次。在「考核」页签点「打开考卷」，答完交卷，AI 在你那个专属对话里打分，结果写回页面。

计划不是判决书。计划页与考核页的页脚各有一行 「和老师聊聊」：哪一天排得不合适、哪道题你本来就会，直接说，它会改 —— 任务措辞、拆分、预计分钟、某个动作落到哪一天都能商量。评分标准与铁律不商量（忙和累不是改分的理由），但下一段的任务难度可以调。它改了什么，在「画像」页页脚的 「改动记录」 里一行一条：时间 · 模块 · 一句话。

数据放在哪

$DSH_HOME/growth-workbench/：profile.json（画像）、plan.json（计划）、progress.json（打卡与证据记录）、assessments.json（考核与自评历史）、evidence/（证据文件）。页面与 AI 读写的就是这一份，没有第二份。

导出备份：curl -s localhost:<端口>/gw/api/export > growth-workbench-backup.json。想换个地方做实验，把 DSH_HOME 指过去即可。

已知边界

• 能力模型不是严格的行业标准。 十一个方向的锚点都随版本发布，但只是草稿，页面如实这么标 —— 够用来给自己定位，别拿它当标准。
• AI 打分没有自动化验收。 工具本身是拿固定输入验过的；「AI 读完简报能不能打出合理分数」要靠真实对话。
• 没有提醒。 考核节奏写在计划里，还没有接到定时器。
• 接口没有独立鉴权。 DSH web server 默认只绑 127.0.0.1；一旦绑到 0.0.0.0，需要自己加一层校验。

文档

• 产品文档 —— 给谁做的、怎么用、有哪些规则
• 架构文档 —— 怎么实现、数据长什么样、怎么验证
• 产品蓝图 —— 接下来做什么
• 二次开发 —— 想基于它做自己的版本，从这里开始
• 文档索引 · 贡献指南 · 变更日志

许可证

MIT，见 LICENSE。