Forkprobe

Three things would fix it, all of them on the author's side: publish the package to npm, add a prepare script that builds on install, or commit the build output to the repository. Until one of those happens, the command below is here so you can reproduce the failure, not so you can install it.

# 1. add the bundle to a profile — --profile my-profile points at $DSH_HOME/profiles/my-profile
dsh plugin --profile my-profile add github:Jayden-X-L/forkprobe

# 2. verify: the bundle should show up as a layer in the resolved config
dsh --profile my-profile --dump-config

# 3. boot the profile
dsh --profile my-profile

Prerequisites

API key

Required — see the repository README for which provider.

Network access

Not required at runtime.

Language

Python — a git install pulls this source, not build output.

Verdict reason

git-only + needs build + no prepare script

package.json read

package.json

Rules applied from

docs/user/develop/basic/publish.md

Checked at

2026-08-15

· · · ForkProbe 是一个 AI Skill 选型与试跑工具。它会把同一个任务交给模型本身和多个候选 skill，并排试跑，生成本地 HTML report，让你看到真实输出之后再选择 winner。 **v0.10 新增 DeepSeek Harness 原生插件：** DSH 用户可以直接安装 `forkprobe-dsh`，通过原生 `forkprobe_compare` 工具并行启动候选 subagent，打开同一套本地 Report，并在点击“继续”后把用户选择的结果返回当前 DSH Agent。插件不再嵌套启动第二个 `dsh` 进程，也不会复制 DSH 凭据；安装前的用户确认、本机 Skill 扫描、候选去重、匿名 Winner 分享和此前全部场景继续支持。 选定 winner 后，Report 的“继续”按钮会同时保存本地 handoff，并让 Agent 沿胜出 Skill 继续任务。用户可以在同一区域选择是否匿名分享本次 Skill 选择，为未来的社区推荐先验积累样本。 当网络上的 skill 越来越多时，问题不再是“有没有 skill”，而是“当前任务到底该用哪个 skill”。ForkProbe 的目标很直接：先把结果摊开，再让 Agent 沿着你选中的路径继续工作。 - 你不确定当前任务该用哪个 skill，想先看真实输出再决定。 - 你想比较 baseline 和多个 skill，而不是只相信 skill 的描述。 - 你的交付物是 PPTX、科研 figure package、调研报告、可运行网页或视频成片，需要看文件、预览和 QA。 - 你想从本机已安装 Skill、EverMind Skill Hub、GitHub 或 BYO 路径中找到候选，再做一次小规模试跑。 - 不适合简单确定性任务：如果答案或工具路径已经很明确，直接执行