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dsh-heat-level

模型推理 更新于 2026.08.21

在终端中运行以下命令:

dsh plugin install uckkk/dsh-heat-level

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中:

在 DeepSeek Harness 终端中执行 dsh plugin install uckkk/dsh-heat-level 即可安装该插件,开源地址为 https://github.com/uckkk/dsh-heat-level。

插件介绍

家常菜的灵魂往往藏在火候里——大火快炒锁住脆嫩,文火慢炖逼出甘甜。然而炒几分钟、炖到什么程度这类问题,传统食谱常常语焉不详。dsh-heat-level 正是为此而来:它把模糊的经验知识转化为结构化的判断,只需传入烹饪参数,即可拿到一份清晰的火候方案与家常菜参考。

该插件以纯 Node.js 实现,不依赖任何网络请求,安装后即可在会话中直接调用 heat_level 工具。它聚焦于火候判断这一核心问题,按参数返回对应的烹饪方案,轻量、离线、即用即走,非常适合嵌入 AI 助手工作流或食谱工具链。

无论你是想给智能厨房助手加一个烹饪直觉模块的开发者,还是希望把分散的烹饪经验沉淀为可查询工具的个人用户,dsh-heat-level 都以极低的接入成本提供了一个务实的起点。

使用场景

  • 在 AI 会话中快速查询某道菜的推荐火候
  • 为智能厨房助手接入离线火候判断能力
  • 将分散的烹饪经验沉淀为可查询的结构化工具

适合人员

  • 希望给 AI 工作流加入烹饪常识的开发者
  • 想把菜谱经验结构化的家庭厨师
  • 构建离线优先工具链的 Node.js 工程师