ADWMC / helm-d

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DeepSeek Harness 破甲一体化安全分析插件:Android · Web · Native · Protocol · Malware · AI-Security 全领域聚合(9 bundle + 1 preset)

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Installation

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:ADWMC/helm-d

This installation command is an unverified starting point generated from the GitHub repository address.

README

Maintainer-authored documentation snapshot.

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Commit 6aace4dSynced Aug 18, 2026

helmd

DeepSeek Harness 破甲一体化安全分析插件

一个 preset 挂载 · Android · Web · Native · Protocol · Malware · AI-Security 六大领域即开即用

English | 中文

Telegram topic: dsh-plugin topic: deepseek-harness Node >=22.19 pnpm 11.7.0 License: MIT

仅供学习交流。使用者须遵守所在地法律法规,对使用本项目产生的后果自负。

Why helmd

破甲一体化

Android · Web · Native · Protocol · Malware · AI-Security 六大安全领域聚合在一个 preset 里。装一次,全领域工具就绪,不再逐领域拼装。

十个 bundle · 零拼装

10 个 @dsh-security/* bundle 独立发布、按需加载。install.ps1 / install.sh 一条命令装齐,preset 与 router 自动挂载。

知识按需读

领域知识、规则、工作流、案例全部放 references/,工具按需读取——不塞进 system prompt 替模型做决定,控 token,也保判断。

首轮工具锚定

首个顶层请求只暴露 shell + read,晋升后放开完整目录。文本首答不会困在 bootstrap,第二轮一定见到全量工具。

为什么做这个

DSH 的安全分析能力分散在多个领域 bundle:装 Android 要 add,装 Web 要 add,装 Native 还要 add,preset 和 router 也得自己拼。

helmd 把六个领域 + 证据链(evidence)+ 首轮工具锚定(bootstrap)打包成一个 preset:

一个 preset十个 bundle零手动拼装

装一次,会话里发 helmd,全领域工具就绪。

架构

flowchart LR
    Q["用户问题"] --> SP["system-prompt/assemble"]
    SP --> BS["bootstrap 首轮收窄<br/>shell + read"]
    BS --> P{"会话晋升"}
    P -->|首轮| BS
    P -->|晋升后| ROUTER["router 领域路由"]
    ROUTER --> ANDROID["Android"]
    ROUTER --> WEB["Web"]
    ROUTER --> NATIVE["Native"]
    ROUTER --> PROTO["Protocol"]
    ROUTER --> MAL["Malware"]
    ROUTER --> AI["AI-Security"]
    ROUTER --> EVID["Evidence"]
    ANDROID & WEB & NATIVE & PROTO & MAL & AI & EVID --> REF["read_reference 按需读 references/"]
    REF --> OUT["模型自主判断 + 置信度结论"]

    style BS fill:#eff6ff,stroke:#3b82f6,stroke-width:2px,color:#1e40af
    style ROUTER fill:#f0fdf4,stroke:#16a34a,stroke-width:2px,color:#15803d
    style REF fill:#fffbeb,stroke:#f59e0b,stroke-width:2px,color:#92400e
    style OUT fill:#15803d,color:#fff,stroke:#166534,stroke-width:2px
  • 首轮收窄:首个顶层请求只暴露 shell + read,晋升后放开完整工具目录
  • 领域路由routerskill_catalog / read_reference 把问题路由到对应领域
  • 按需参考references/ 是知识库,不是注入物;模型读完后自主判断

快速上手

前提:已安装 dsh CLI 与 pnpm。

Windows(双击 install.bat,或 PowerShell 运行):

.\install.ps1

macOS / Linux:

./install.sh

安装器会装 10 个 bundle、挂 helmd preset、设默认一步到位。然后启动:

dsh web

会话里发送 helmd 即激活。

验证

dsh --profile web --dump-config   # 应看到 10 个 @dsh-security bundle 行

会话里发送 helmd 后:

skill_catalog        → 返回六领域路由
native_reference     → 读取 Native 领域参考
detect_packer <file> → 判定 PE/ELF 保护器

上面任一正常返回即安装成功。

包清单

注入职责暴露工具
@dsh-security/bootstrapsystemPrompt首轮工具目录收窄,晋升后放开
@dsh-security/routertools领域路由与目录skill_catalogread_reference
@dsh-security/skill-androidtoolsAndroid 逆向apk_fingerprint
@dsh-security/skill-webtoolsWeb 安全web_referencebot_analyze
@dsh-security/skill-nativetoolsNative / 二进制逆向native_referencedetect_packerscan_stringsxor_bruteforceencoding_detect
@dsh-security/skill-protocoltools协议 / 流量protocol_referencepcap_parsestate_machineparse_har
@dsh-security/skill-malwaretools恶意样本malware_referenceioc_extractyara_gen
@dsh-security/skill-ai-securitytoolsAI / LLM 安全ai_referencellm_sim
@dsh-security/skill-evidencetools证据 / 报告 / caseevidence_referencecreate_casetriage_artifacthash_artifact
@dsh-security/toolboxtools工具库推荐tool_recommend

每个 *_reference 工具按需读取对应 references/,入口是各自的 index.md

方案选型

方案不选的原因
逐领域手装 bundle9 次 add + 手动拼 preset + router,重复且易错
只挂原生 shell 工具无领域知识,模型靠猜,结论不可复现
知识塞进 system prompttoken 爆炸,且替模型做决定,违背按需原则
helmd一个 preset 全聚合,知识按需读,模型自主判断

常用命令

pnpm install                # 安装依赖(prepare 自动 tsc)
pnpm build                  # 构建全部 10 个 bundle
pnpm typecheck              # 干净树 tsc --noEmit 类型门禁

本地打包交付:

.\scripts\repack.ps1                            # 生成 dist-tgz\*.tgz
dsh plugin --profile web add .\dist-tgz\*.tgz   # 装进 web profile

部署

一键安装见上「快速上手」;手动分步如下。前置:10 个 @dsh-security/* 包已发布到 npm(见「发布」)。

1. 安装 bundle 到 profile

dsh plugin --profile web add \
  @dsh-security/bootstrap \
  @dsh-security/router \
  @dsh-security/skill-android \
  @dsh-security/skill-web \
  @dsh-security/skill-native \
  @dsh-security/skill-protocol \
  @dsh-security/skill-malware \
  @dsh-security/skill-ai-security \
  @dsh-security/skill-evidence
  @dsh-security/toolbox

dsh plugin 会把参数转发给 profile 目录里的 pnpm,包落到 $DSH_HOME/profiles/node_modules/

2. 挂载 preset

presets/full-reverse/ 复制到 DSH 用户 preset 根目录 $DSH_HOME/.agent-presets/helmd/

macOS / Linux:

mkdir -p ~/.dsh/.agent-presets/helmd
cp presets/full-reverse/agent.cordis.yml ~/.dsh/.agent-presets/helmd/
cp presets/full-reverse/preset.yml ~/.dsh/.agent-presets/helmd/

Windows(PowerShell):

$p = Join-Path $env:USERPROFILE '.dsh\.agent-presets\helmd'
New-Item -ItemType Directory -Force $p | Out-Null
Copy-Item presets\full-reverse\agent.cordis.yml $p
Copy-Item presets\full-reverse\preset.yml $p

3. 设为默认 preset

在 UI 的 preset 选择器里选 helmd,或改 $DSH_HOME/settings.yaml

agent-presets:
  default: helmd

4. 启动并激活

dsh web

会话里发送 helmd 即激活。DSH_HOME 默认是 ~/.dsh,自定义过就替换对应路径。

目录结构

helmd/
├── packages/
│   ├── bootstrap/            首轮工具收窄过滤器
│   ├── router/               领域路由与目录
│   ├── skill-ai-security/    AI / LLM 安全
│   ├── skill-android/        Android 逆向
│   ├── skill-web/            Web 安全
│   ├── skill-native/         Native / 二进制逆向
│   ├── skill-protocol/       协议 / 流量
│   ├── skill-malware/        恶意样本
│   ├── skill-evidence/       证据 / 报告 / case
│   └── toolbox/              工具库推荐
├── presets/
│   └── full-reverse/
└── docs/

构建

需要 pnpm;构建产物目标 ES2022 / NodeNext。

pnpm install
pnpm -r build

pnpm build 等价于 pnpm -r build,逐包执行 tscpnpm typecheck 在干净树上执行 tsc --noEmit 类型门禁。

依赖

  • @deepseek-ai/cordis 4.0.1
  • @deepseek-ai/dsh-tools 0.1.0-rc.6

版本通过 pnpm-workspace.yamloverrides 固定。

发布

  • 根包 private: true,不发布;发布对象是 10 个 @dsh-security/* 子包。
  • 各子包 files 白名单限定为 distreferencesscriptscordis.patch.yml
  • 每个子包的 prepare 脚本会在发布前自动执行 tsc
  • 当前版本 0.1.2

风险与缓解

风险缓解
DSH 宿主版本升级不兼容peer 依赖 cordis / dsh-tools,overrides 固定版本
本机缺 pythonseam 自动探测 python / py / python3,缺失回退 py launcher
bundle 与 preset 版本错位版本 0.1.2,tarball 与 release 同步发布
参考知识过时按需读、模型自主判断,非硬性规则

参考项目

本项目融合了多个优秀开源项目的设计理念与实现思路,借鉴了社区中许多先行者的经验。如有雷同,那就是对优秀设计的借鉴与致敬。

文档

Contributing

欢迎提 issue 与 PR。改动前请先阅读 docs/principles.md,并保持「参考知识按需读取、不替模型做决定」的架构约束。

License

本项目基于 MIT License 开源,可自由使用、修改和分发。详见 LICENSE

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Project files and signals

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DocumentationDetected

Repository information

Language
Python
License
MIT
Latest release
v0.1.2
Last updated
Aug 16, 2026, 10:39 AM

Install deliberately

Review source code, permissions, lifecycle hooks, dependencies and network access. Test untrusted plugins in an isolated environment.