一个最小可运行的 DeepSeek Harness 插件，把 FrameFactory 的公开能力以一个可调用的内容生产 skill 接入 DSH。
它目前提供：
- 选题拆解
- 自媒体标题候选
- 短视频脚本结构
- 视觉计划和素材供给建议
- 待核验项与发布前 QC 清单
- 一个无依赖的 JSON brief 示例工具
这是 FrameFactory 的公开 MVP 插件，不包含团队未公开的生产级写作工艺卡、商业素材库、模型密钥或内部质检实现。
安装最新 DSH 后，在目标 profile 中执行：
dsh plugin --profile web add github:anywhere-labs/framefactory-plugin
dsh web安装后，新建一个会话并输入类似：
使用 FrameFactory，帮我把“AI Agent 如何改变自媒体工作流”做成一条短视频内容 brief。
模型会调用 framefactory-content skill，输出标题、脚本、视觉计划和 QC 清单。
npm test
node tools/render-brief.mjs "AI Agent 如何改变自媒体工作流"本地直接通过 Cordis 配置加载：
- name: ./src/index.js- FrameFactory 主项目：https://github.com/duliangkuan/framefactory
- DeepSeek Harness Desktop：https://github.com/anywhere-labs/deepseek-harness-desktop
- Agents-Anywhere：https://github.com/anywhere-labs/Agents-Anywhere
后续会继续把 FrameFactory 的公开能力拆成更多可组合插件，例如账号工厂、镜头/视觉 beat 规划、素材匹配、脚本质检和发布文案等。
MIT