前言¶

用 DSH 做計算類研究時，常見做法是：對話在 Chat 裏，代碼和數據散落在本地目錄，實驗日誌靠手工整理，論文草稿另開編輯器。階段推進靠記憶，Scope、實驗 Contract、Evidence 與 Claims 之間缺少可審計的綁定，也很難從一次對話直接恢復到完整項目狀態。

下面介紹 dsh-scholar（GitHub：lzszq/dsh-scholar，維護者 lzszq）。它是 DSH 的科研工作區插件，把項目對話、研究材料、代碼與數據、受控實驗運行、Evidence 與 TeX 手稿放在同一可恢復項目裏。你可以從新問題起步，也可以接續已有工作繼續推進。

這是什麼¶

dsh-scholar 在 SkillHub 分類爲「聯網工具」，當前 GitHub 星標 25。包名爲 @dsh-scholar/research-plugin（版本 0.1.0，MIT 許可證），面向機器學習、數據科學、生物信息學等計算研究，不面向臨牀決策、人體試驗或溼實驗等高風險場景。

插件與獨立工作區共用同一 Research Kernel（127.0.0.1:7412）和項目數據目錄（~/.dsh/research-kernel）。在 DSH 中安裝後，會新增 Scholar 工具、斜槓命令、Skills、設置項，以及緊湊的 dsh Scholar 標籤頁；未綁定的對話可關聯已有項目或創建僅含名稱的新項目，已綁定對話則顯示當前階段、下一步與執行摘要，完整界面通過「Open in new page」或快捷鍵打開。

核心功能¶

階段感知的研究引導¶

Chat 支持自然語言、Grill Me 立項問答、文件上傳、顯式斜槓命令，以及針對當前研究階段的權威 NextAction 提示。普通敘述會按項目當前階段解釋；顯式命令則是確定性的高級入口。

可治理的研究流程¶

Scope、Idea、Contract、Evidence、Direction、Release 等決策保持顯式、可修訂、可審計。默認治理模式爲 gate-only：Agent 不能冒充 Human 主體、僞造已接受的 Evidence，或繞過研究 Gate。full-auto 僅對註冊 FixtureProfile 中白名單內的 Scope、Idea、Contract、Budget Gate 自動放行，且當前唯一規範動作執行器爲 survey_run；Release、Direction、Intake、Evidence 等仍由 Human 控制。

受控執行環境¶

Runner Profile 描述本地、本地 Docker 或遠程 SSH 環境，可固定容器鏡像並聲明 NVIDIA GPU 能力。正式 Job 在 Profile、目標、快照、Protocol 與預算就緒前不會執行；缺失 Runner、離線目標、SecretRef 不可用或 Contract 不完整時，界面會顯示準備中或阻塞項，而非標記爲可運行。

一體化工作區¶

項目級 Chat、可編輯文件、會話綁定 Web 終端、運行日誌、產物、TeX 源碼、編譯診斷與 PDF 預覽共享同一上下文。Protocol 修訂、運行分類、綜合請求、審閱結果、知識包激活，以及 Claim 與 Evidence 的鏈接都會持久化爲研究狀態。Trajectory 與 Topology 可查看子 Agent 的父子關係、狀態、後續任務與輸出。

安裝與啓用¶

本地工作區要求 Linux、Node.js 24、pnpm 11.20.0，以及用於受控實驗、TeX 編譯與潔淨室復現的 Docker Engine。@dsh-scholar/* 包尚未發佈到 npm，需從源碼構建並以本地路徑安裝。

1. 構建獨立工作區（可選但推薦）¶

克隆或下載倉庫後，在倉庫根目錄執行：

pnpm install --frozen-lockfile
pnpm run build

啓動獨立 UI：

bash scripts/start-standalone-ui.sh

瀏覽器打開 http://127.0.0.1:18610，從以下文件讀取 token 並粘貼：

~/.dsh-scholar-standalone/research-ui-standalone/standalone-token

2. 安裝 DSH 預發佈版¶

npm install -g @deepseek-ai/dsh@next
npm ls -g @deepseek-ai/dsh --depth=0

記錄實際安裝版本，便於排查兼容問題。

3. 將插件加入 DSH web profile¶

在倉庫根目錄完成構建後，用絕對路徑註冊插件：

cd /absolute/path/to/dsh-scholar
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm run build
dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/dsh-scholar
dsh plugin --profile web why @dsh-scholar/research-plugin
dsh web

更新時重建同一 checkout 並再次 add 同一路徑。卸載：

dsh plugin --profile web remove @dsh-scholar/research-plugin

4. 配置執行環境與插件項¶

在獨立工作區或 DSH 中打開 Settings → Execution environment，選擇 Runner Profile（本機、本地 Docker 或遠程 SSH）。在 DSH 中打開 Settings → Plugin config → dsh Scholar；保存後需重啓 DSH 生效。

Standalone URL 不能包含憑證、查詢參數或片段。訪問 token 僅能從 loopback 上的 DSH 實例經顯式點擊複製，頁面不展示 token，也不暴露 Kernel、Runner、Provider 或 SSH 密鑰。

典型用法¶

三種入口¶

1. 新研究：只提供項目名，在 Chat 中回答 Grill Me 問題完成 Brief。
2. 打開已有項目：接續已持久化的階段、對話、文件、任務、運行與方法學歷史。
3. 上傳 / 加入：把論文、代碼、數據、圖像或日誌掛到已有階段；上傳材料先進入隔離的 Intake，不會自動成爲 Evidence。

常見流程¶

Create or join → Grill Me → Scope → survey → Ideas → Baseline → Contract
→ controlled Runs → classification and synthesis → Evidence and Claims
→ TeX writing and review → private bundle → Human Release Gate

常用斜槓命令¶

/new  /status  /survey  /ideas  /ideas generate 3  /ideas select <idea_id>
/gates  /contract  /run  /evidence  /claims  /write  /review
/release-bundle  /release

/run 僅在快照、Protocol、Runner、目標與預算全部就緒時執行。正式實驗須綁定不可變代碼與數據快照、在需要時凍結的 Protocol，以及顯式 Runner Profile；Chat 文本、普通 stdout 與交互式終端輸出不會自動成爲正式 Evidence。

適用場景與注意¶

適合誰：需要在 DSH 內做可審計、可復現計算研究的開發者或研究者；希望把立項、實驗 Contract、運行、Evidence 與 TeX 寫作串成一條可追溯鏈路，而不是把各階段拆在多個工具裏手工對齊。

邊界：插件協助研究，不承擔科學判斷、審批、署名或發表責任；不適用於臨牀決策、人體研究、溼實驗等場景。full-auto 有嚴格的 Fixture 與白名單邊界，Release 始終由 Human 控制。

安全與權限：插件以當前 dsh 進程權限運行，可訪問本機文件、調用已配置的執行環境與網絡能力。安裝前應閱讀源碼與 MIT 許可證，確認 Runner、SSH SecretRef 與遠程目標配置符合你的安全策略。DSH 生態遵循「一切皆插件」；SkillHub（https://www.skillhub.cn/plugins/lzszq/dsh-scholar）是獨立社區目錄，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。

結尾¶

dsh-scholar 把 DSH 對話層與可治理的研究工作流、受控執行和手稿產出接到同一項目數據目錄，適合需要階段清晰、證據可追溯的計算研究場景。目錄頁與源碼分別見 SkillHub 與 GitHub：

• 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/lzszq/dsh-scholar
• GitHub：https://github.com/lzszq/dsh-scholar