前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）的「一切皆插件」思路下，一個常見需求是把論文、文獻脈絡、代碼實現和研究問題連起來。academic-research-graph 是一個 DSH 插件包，目標不是再輸出一份引用列表，而是從一篇論文、一個研究概念、一個 benchmark 或一個 GitHub 倉庫出發，生成可以繼續擴展的研究圖譜。

下面介紹這個插件的定位、核心能力、安裝方式，以及幾個可以直接複用的請求示例。

這是什麼¶

下文以倉庫名 watericetangcw/academic-research-graph 指代該插件；package.json 中的包名爲 dsh-academic-research-graph。

它由 watericetangcw 維護，採用 MIT License。該倉庫也可以作爲 native DeepSeek Harness profile bundle 使用，bundle 格式面向 @deepseek-ai/dsh 0.1.0-rc.5。

它解決的核心問題是：給定一個研究入口，不只是列出相關論文，而是把「誰提出了關鍵想法」「哪些工作真正擴展了它」「哪些工作提出質疑」「代碼實際做了什麼」「哪些論文真正使用了 benchmark」這些關係顯式地畫出來，並允許後續從已有節點繼續研究。

核心功能¶

生成可探索的論文圖譜¶

生成的圖譜頁面可以展示：

• 可點擊的 paper nodes 和 relationship edges；
• preprint、conference、journal 和 publication status；
• sourced top-venue badges；
• readable paper guides 和 metadata links；
• main lineage 和 controversy 高亮；
• 關鍵論文的 optional representative figures；
• 中文、英文或 bilingual 內容；
• 只有在發生真實增量更新後，才高亮 latest expansion 部分。

解釋論文、脈絡和分歧¶

這個插件會把重點節點解釋給「瞭解這個領域，但還沒有打開 PDF」的人看。

它會突出主脈絡和爭議點，也可以查找真實分歧，包括：

• criticism；
• contradictory findings；
• failed reproductions；
• incompatible assumptions。

在 benchmark 相關問題上，它還會區分兩類論文：只是引用 benchmark 的論文，和實際在該 benchmark 上評估、加載其數據或使用其 official code 的論文。

連接論文與代碼¶

它支持從一個 GitHub repository 開始：

1. 解析對應的論文；
2. 在 pinned commit 上檢查實現；
3. 將代碼實現與論文中描述的方法進行對比。

也就是說，它不只是把文獻關係畫出來，也可以把「論文聲稱的方法」和「倉庫裏的實現」放到同一個研究上下文裏比較。

支持增量擴展¶

你可以選擇圖譜中任意已有節點，啓動一條新的研究分支，完成審閱後再把結果合併回原圖譜，而不需要從頭重建。

輸出語言¶

支持以下輸出模式：

output_language: zh-CN
output_language: en
output_language: bilingual

安裝與啓用¶

先確認環境滿足以下要求：

• Node.js ^22.19.0 或 >=24.0.0；
• pnpm 在 PATH 中可用；corepack enable 可以提供 pnpm。

如果還沒有 pnpm，可以先啓用 corepack：

corepack enable

然後把插件安裝到目標 profile。資料給出的命令使用默認 web profile：

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:watericetangcw/academic-research-graph

如果需要固定到 v0.2.4，可以在 GitHub package spec 後追加版本：

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:watericetangcw/academic-research-graph#v0.2.4

如果本機已經安裝了 dsh 命令，也可以用 dsh 替代 npx @deepseek-ai/dsh：

dsh plugin --profile web add github:watericetangcw/academic-research-graph

注意：plugins 是 profile-scoped 的。如果你實際運行的是 headless 或其他 profile，需要把命令中的 web 替換成對應的 profile 名稱。

Harness 啓動後，可以輸入 /academic-research-graph，然後跟上你的研究請求。例如：

/academic-research-graph Research arXiv:2406.05720. Trace its important origins and meaningful follow-up work, identify major disagreements, and verify which papers actually used its benchmark. Produce the graph in English.

Harness 也可能在請求匹配插件描述時自動加載該 Skill。

典型用法¶

下面幾個請求可以直接作爲示例，也可以根據自己的研究問題改寫。

1、從指定論文開始追蹤脈絡¶

Research arXiv:2406.05720. Trace its important origins and meaningful follow-up work, identify major disagreements, and verify which papers actually used its benchmark. Produce the graph in English.

這個請求關注四件事：

1. 這篇論文的重要來源；
2. 有意義的後續工作；
3. 主要分歧；
4. 哪些論文實際使用了它的 benchmark。

2、爲某個研究概念建立中文圖譜¶

Build a Chinese research graph for Vision Transformer. Explain every core paper for a field-familiar reader who has not read it, and highlight the main lineage from Transformer to ViT and its most important descendants.

這個請求適合已經熟悉 Transformer 領域、但想快速補齊 Vision Transformer 脈絡的人。它要求解釋核心論文，並突出從 Transformer 到 ViT 的主線以及重要後續分支。

3、從 GitHub 倉庫開始比較論文與代碼¶

Start from this GitHub repository, identify the associated paper, compare the implementation with the paper, and map its origins, follow-up work, and criticism.

這個請求會把代碼倉庫作爲入口，先找關聯論文，再比較實現與論文描述，並補充來源、後續工作和批評。

4、從已有節點繼續研究¶

Continue from the DeiT node in the current graph. Investigate the data-efficiency branch and merge the reviewed results back into the graph.

這個請求假設當前圖譜裏已經有 DeiT 節點。它會從該節點出發，深入研究 data-efficiency 分支，並把審閱後的結果合併回原圖譜。

適用場景與注意¶

適合以下場景：

• 想快速理解一篇論文的來源、後續和爭議；
• 想區分「引用 benchmark」和「真正使用 benchmark」；
• 想從 GitHub 倉庫反查論文，並比較論文方法與代碼實現；
• 想在已有研究圖譜上繼續擴展某個分支；
• 需要中文、英文或 bilingual 輸出。

使用時需要注意：

• 插件會在當前 dsh 進程權限下運行，安裝前應檢查源碼與 MIT License；
• DSH plugins 是 profile-scoped 的，不要默認 web profile 一定適合自己的運行環境；
• bundle 格式面向 @deepseek-ai/dsh 0.1.0-rc.5，環境需要滿足 Node.js 和 pnpm 要求；
• 如果要固定版本，可以使用 #v0.2.4；
• 文中的 skillhub.cn 插件目錄是獨立站點，不應理解爲 DeepSeek 或幻方的官方應用商店。

鏈接¶

• GitHub：https://github.com/watericetangcw/academic-research-graph
• 插件目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/watericetangcw/academic-research-graph