增长工作台
GrowthOS 一站式增长操作系统 — 模型工具、学习路径、社群协作，全都在这里。
最近动态
模型接入、费用调整与内容发布，一目了然。
DS
DeepSeek V4 Flash
模型已接入
2 小时前
Qw
Qwen3.8 Max
费用更新，输入降至 ¥0.50/M
昨天
GL
GLM 5.2
上线，支持 1M 上下文窗口
3 天前
你是哪一类创造者？
每个人进社群都有自己的角色。选一个最像你的。角色决定起点，但不限制行动。
01
构建者Builder
能用 AI 和代码独立做出产品的人
核心能力前后端开发 · AI工具链 · Agent搭建 · MVP全流程
你能提供技术实现 · 产品原型 · 开源工具 · 代码 Review
你能收获商业视角 · 用户反馈 · 增长策略 · 协作项目
→
02
策略者Strategist
从策略和商业层面看问题的人
核心能力产品规划 · 增长策略 · 数据分析 · 商业模式设计
你能提供战略方向 · 增长方案 · 数据洞察 · 资源对接
你能收获技术落地能力 · 一线实践反馈 · 快速验证机会
→
03
创作者Creator
擅长内容生产和传播的人
核心能力内容创作 · 视觉设计 · 渠道运营 · SEO/GEO
你能提供品牌内容 · 视觉物料 · 分发策略 · 社交传播
你能收获产品素材 · 技术支持 · 商业化路径 · 创作者社群
→
04
探索者Explorer
有行业经验，正在探索 AI 结合的人
核心能力行业经验 · 商业判断力 · 真实业务场景
你能提供行业洞察 · 业务需求 · 市场验证 · 跨界视角
你能收获AI落地方案 · 技术伙伴 · 快速原型 · 社群资源
→
05
学习者Learner
对 AI 感兴趣，核心需求是入门学习
核心能力学习意愿 · 其他领域经验 · 用户视角
你能提供新手反馈 · 跨领域经验 · 内容传播 · 社群活跃
你能收获AI入门指导 · 实践项目 · 学习路径 · 社群归属感
→
01
DSH 能接入哪些模型？
DSH 的模型接入层 dsh-llm-pi-ai 兼容 OpenAI Chat Completions 协议，凡是支持该协议的 API 均可即插即用。
内置DeepSeek（原生协议）、Anthropic、OpenAI、Azure、Bedrock、Vertex、Codex
自定义任意兼容 OpenAI 格式的 API 端点（Grok、Together AI、Groq、vLLM、Ollama 等）
聚合TokenDance 等聚合平台，一次接入数十个模型
本地Ollama / vLLM 本地部署，暴露 OpenAI 兼容接口后接入
当前配置已接入的 40+ 模型
DeepSeek 系列- DeepSeek V4 Flash ($0.50/M)
- DeepSeek V4 Pro Preview
- DeepSeek V3.2
- DeepSeek V3 0324
Qwen 系列- Qwen3.8 Max (2.4T MoE)
- Qwen3.7 Max / Plus
- Qwen3.6 Plus
- Qwen3.5 Plus / Flash
GLM 系列- GLM 5.2 (1M 上下文)
- GLM 5.1
- GLM 5
- GLM 4.7
Kimi 系列- Kimi K3 (2.8T 参数)
- Kimi K2.7 Code
- Kimi K2.6
- Kimi K2.5
MiniMax / Seed- MiniMax M3 (1M 上下文)
- MiniMax M2.7 / M2.5
- Seed 2.1 Pro / Turbo
- Seed 2.0 Pro
其他- Step 3.7 Flash / 3.5 Flash
- Ling 3.0 Flash
- Tencent Hy3
- 美团 LongCat 2.0
01
DeepSeek 原生
最简配置，安装后直接用。DSH 原生支持 DeepSeek 协议，Web UI 填入 API Key 即可自动获取模型列表。
Web UI: 设置 → 模型 → DeepSeek 卡片 → 输入 API Key → 保存
02
内置 ProviderAnthropic / OpenAI
点「添加 Provider」，选择服务商，填写凭据即完成配置。Azure 需要 api-version，Codex 使用 OAuth 认证。
Web UI: 设置 → 模型 → 添加 Provider → 选择 → 填 Key → 保存
03
自定义 Provideropenai-completions
任意 OpenAI 兼容 API 端点，手动填写 Provider ID、Base URL 和模型列表。
llm-pi-ai:
providers:
groq:
displayName: Groq
apiKeyEnv: GROQ_API_KEY
api: openai-completions
baseURL: https://api.groq.com/openai/v1
04
多模态配置text + image
视觉模型需显式声明 input 模态。支持图片输入的模型会在发送前校验。
models:
- id: vision-model
input: ["text", "image"]
05
聚合网关TokenDance
通过 TokenDance 等聚合平台，使用一个 API Key 接入数十个模型，统一管理费用和用量。
models:
- id: td-qwen-3.8-max
displayName: Qwen3.8 Max
provider: token-dance
input: ["text"]
06
本地模型Ollama / vLLM
本地部署模型后暴露 OpenAI 兼容接口，延迟低、无费用、数据不出本机。
# Ollama
ollama pull llama3.2
# 暴露在 http://localhost:11434/v1
| 模型名称 |
Provider |
输入 (¥/M tokens) |
输出 (¥/M tokens) |
标签 |
| DeepSeek V4 Flash | DeepSeek | 0.50 | 2.00 | 最便宜 快速 |
| Qwen3.5 Flash | Qwen | 0.50 | 2.00 | 便宜 快速 |
| Step 3.7 Flash | Step | 1.00 | 4.00 | 快速 |
| GLM 5.2 | GLM | 1.50 | 5.00 | 热门 1M 上下文 |
| Qwen3.7 Plus | Qwen | 2.00 | 8.00 | 推理 |
| Kimi K2.5 | Kimi | 2.00 | 8.00 | 推理 |
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | 4.00 | 12.00 | 推理 热门 |
| Kimi K3 | Kimi | 8.00 | 24.00 | 推理 Agent |
| Qwen3.8 Max | Qwen | 10.00 | 30.00 | 推理 热门 |
01
DeepSeek V4 Flash · Qwen3.5 Flash · Step 3.7 Flash
02
DeepSeek V4 Pro · Qwen3.7 Plus · Kimi K2.5
03
GLM 5.2 · MiniMax M3 · Kimi K3
04
Kimi K3 · Qwen3.8 Max · DeepSeek V4 Pro
05
Qwen3.7 Max · GLM 5.2 · Kimi K2.7 Code
06
DeepSeek V4 Flash · Qwen3.5 Flash · Step 3.5 Flash
1
安装 DSH
全局安装 DeepSeek Harness
npm install -g @deepseek-ai/dsh
2
配置 API Key
在 Web UI 的设置中添加你的 API Key，或通过环境变量配置
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx
dsh web
3
接入更多 Provider
通过 settings.yaml 自定义 Provider，接入 TokenDance 等聚合网关
# ~/.dsh/settings.yaml
llm-pi-ai:
providers:
token-dance:
displayName: TokenDance
apiKeyEnv: TOKENDANCE_API_KEY
api: openai-completions
baseURL: https://api.tokendance.io/v1
4
启动 Web UI
启动 Web 界面，在浏览器中访问
dsh web
# 访问 http://127.0.0.1:3080
学习路径
从入门到精通，系统性地掌握 GrowthOS 和 DSH 的核心技能。
01
DSH 从入门到精通
从零开始，学会安装、配置和使用 DeepSeek Harness 的全部功能。
02
模型接入实战
掌握 6 种 Provider 接入方式，学会配置和切换不同模型。
03
Agent 开发指南
用 DSH 搭建 Agent 应用，实现工具调用和多步推理。
04
费用优化策略
学会分析模型费用、选择性价比最优的模型组合。
05
dontbesilent 工具箱
掌握 dbs 商业诊断工具包，从概念拆解到决策系统。
06
GrowthOS 生态全景
了解 GrowthOS 的完整生态系统和所有可用工具。
Skills 工具库
GrowthOS 共享的增长工具模块 — 每个 Skill 解决一个具体的增长问题，直接拿去用。
01
Enterprise Company Research Agent
把零散的企业公开信息整理成可支持采购、合作、竞品和投融资判断的证据型报告
主要交付物决策摘要、主体核验、竞品对比、风险判断、证据账本
02
WeChat Publish From Transcript
把直播、访谈、会议或视频逐字稿转化为完整的内容发布资产
主要交付物高光评分、证据映射、公众号文章、配图 Prompt、微信草稿、小红书及跨平台内容包
03
Prepare Livestream Event
把一个直播主题推进为可执行的活动发布方案
主要交付物活动内容页、海报方向、平台文案、直播预约链接计划、发布检查清单
04
Publish Skill To GitHub
把本地 Skill 整理成可公开安装、验证和维护的 GitHub 项目
主要交付物双语 README、许可证、元数据、隐私检查、GitHub 仓库及远端验证结果
增长内容库
沉淀增长方法论与实战文章。每条素材按「原文存档 + 精读卡 + 判断」三步组织，读过的都沉淀成可复用的判断；会员可投稿共建。
内容体系
参考 PMaker 的知识结构：把「学 AI」拆成 6 个章节，把「做产品」按 7 个流程拆解。章节为框架，已读素材的选题挂到对应章节下。
04
上下文与 RAG
向量 · 语义相似 · 上下文窗口
11 篇
05
Agent 与 Skill
工具调用 · 循环 · MCP
9 篇
AI 学习 · 已备素材待成文（素材来源：DeepSeek Harness 长文精读 · 2026-09-20）
·
Agent = Model + Harness：同一套 Harness 换个模型，结果为什么就变了
Harness 的职责边界 · 模型与执行循环的匹配
Agent 与 Skill
·
一切皆插件：Cordis 与「没有特权核心」的运行时
插件装载与卸载 · 配置层自由组合
Agent 与 Skill
·
Append-only 事件日志：为什么进过上下文的信息都必须能重建
事件流 · 上下文压缩后的可追溯性
上下文与 RAG
·
RSI 与 Self-Improving Harness：优化对象怎么从提示词走到优化器
指令提示词 → 上下文 → 工作流 → Harness 代码
Agent 与 Skill
·
可回滚 Effect 与 Confluence：Agent 改自己的时候怎么不把自己改死
时间可组合性 · 空间可组合性 · 合流性
基础认知
投稿共建
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