为什么要把插件重排一遍
插件生态的增长速度远超过质量增长速度。同一个人气榜单里，既有维护良好的生产级工具，也有提交后就再没动过的实验品。 对使用者来说，真正的成本不是安装，而是装错之后浪费的时间与信任—— 配置半天发现不兼容、把密钥交给一个来路不明的脚本、或者装好之后发现它和你已有的插件抢同一个面板。
所以这里的排序目标不是「发现更多」，而是「减少误装」。 为此我们优先呈现四类信号：是否在维护、文档是否完整、安装是否需要额外条件、社区是否有真实使用痕迹。
五个维度分别衡量什么
- 01
维护活跃
最近提交时间、提交频率、issue 响应。长期不更新的插件在快速迭代的宿主上很容易失效。
- 02
实用度
描述是否说清「解决什么问题」，以及是否具备可验证的功能边界。
- 03
生态热度
Star / Fork 数与增长速度，反映真实使用规模，而非单纯营销曝光。
- 04
上手便捷
安装是否需要额外配置、是否依赖密钥、README 是否给出可直接执行的命令。
- 05
信号质量
README 完整度、文档结构、Release 规范度。信号越弱，越可能是半成品。
总分由五维融合而来，并在字段缺失、样本过少时下调置信度。置信度低的条目，分数仅供参考—— 详情页会同时给出置信度百分比，这是很多人忽略但很关键的指标。
分数该怎么用，以及不该怎么用
建议
- · 先按分类缩小到你要解决的问题，再看分数
- · 优先「开箱即用」：少一步配置就少一个失败点
- · 详情页的置信度低于 60% 时，去仓库看最近提交
- · 安装命令先读一遍，尤其带
-g或curl | sh
不要
- · 不要用分数替代功能匹配度判断
- · 不要把 Star 数当质量证明
- · 不要跳过「需要 API Key」提示直接装
- · 不要在一个 profile 里堆十几个插件再排障
数据从哪来
插件元信息（仓库名、Star、Fork、推送时间、许可证、README）全部来自 GitHub API 的公开字段； 中文分类与标签由仓库 topic 映射整理；风险提示来自对 README 安装命令的形态识别。 当前快照时间 ， 覆盖 6,468 个上游仓库，本站展示其中 2,581 个。
本站与 DeepSeek 官方无隶属关系，评分不代表官方评价。关于本站说明了完整的收录与纠错流程。
常见问题
- 高分插件一定好用吗？
- 不一定。评分衡量的是「可用的证据是否充分」——维护是否活跃、文档是否完整、是否开箱即装，而不是「这个功能对你是否有用」。功能匹配度需要你自己判断，评分只负责排除明显不可用的选项。
- 为什么有些几万 Star 的插件分数不高？
- Star 只反映生态热度这一维。如果仓库长期不推送、README 缺少可用命令，或安装需要额外的密钥与系统依赖，其余四维会把总分拉下来。在快速迭代的宿主上，这类插件失效的概率明显更高。
- Skill 和 Plugin 有什么区别？
- Skill 通常是遵循 SKILL.md 的提示词与脚本集合，安装方式是把仓库克隆到 skills 目录；Plugin 是宿主侧的代码扩展，通过 profile 安装并加载。卡片左上角的标记用来区分两者，因为它们解决问题的层次不同。
- 「需要 API Key」是怎么判断的？
- 依据仓库 README 与配置文件中是否出现模型供应商、密钥、环境变量等要求。标注为需要的插件，安装本身可能成功，但要真正跑起来还得自己准备凭据。
- 收录标准是什么？数据多久更新一次？
- 本站从一个覆盖 6,468 个仓库的生态快照中，筛选出有明确中文/英文描述、信号足够的 2,581 个条目。数据快照时间为 2026-11-07，评分与简介会随快照重建。
- 可以付费让自己的插件排在前面吗？
- 不可以。排序逻辑只看评分与 Star，没有任何人工干预位或付费位。编辑精选项由统一口径筛出，规则公开在本页。