在 DeepSeek Harness (DSH) 的插件生态中，针对特定垂直领域的数据处理需求通常需要编写脚本或调用外部 API。dsh-a-share-screener 插件解决了在 DSH 环境下进行 A 股技术分析的数据源与筛选逻辑问题。它不依赖付费数据接口，而是基于免费、无 Token 的数据源（如 Sina、Eastmoney、Tencent），提供了一套可组合的原子化筛选策略。
插件简介¶
该插件由开发者 Gaines-cz 维护，基于 MIT 许可证开源。它通过 Cordis 插件适配层集成到 DSH 中，核心价值在于将复杂的 A 股筛选逻辑封装为可复用的原子过滤器，并支持全市场扫描与自定义谓词组合。
安装与启用¶
安装前需确保已安装 DeepSeek Harness CLI (dsh)。
dsh plugin --profile myprofile add github:Gaines-cz/dsh-a-share-screener
Git 安装方式会拉取源码，但仓库已包含预构建的 lib/ 输出文件，因此安装过程中无需执行构建脚本。如需版本锁定，可使用 github:Gaines-cz/dsh-a-share-screener#<sha>。
启用插件后，通过以下命令启动 DSH：
dsh --profile myprofile
核心功能¶
插件提供了三个主要工具，以及一组内置的策略和原子过滤器。
1. 内置策略与原子过滤器¶
插件内置了三种量化筛选策略和十五种原子过滤器。所有策略均基于历史价格与成交量模式，仅供技术分析参考，不构成投资建议。
内置策略：
* flat_base_low：底部 + 平台形态，股价处于近期价格分布低位，且近期为 MA 收敛的平台整理。
* low_flat_breakout：深度低位 + 成交量突破，配合 MA20 止跌，适合捕捉底部右侧的放量信号。
* low_flat_limit_up：历史低位 + 平台 + 退潮，结合了深度回调、平台整理以及之前的放量涨停后的回撤冷却特征。
原子过滤器：
支持 deep_drawdown（深度回撤）、flat_base（平台整理）、volume_limit_up（放量涨停）、industry_clearance（行业深度清理）等组合条件，允许开发者通过 JSON DSL 组合这些条件。
2. 数据源与扩展¶
插件支持三种免费数据源：
* Sina（默认）：提供前复权行情，每请求 1023 根 K 线。
* Eastmoney：提供后复权 K 线，且是唯一提供单根 K 线成交额（amount）的数据源。
* Tencent：作为备用源，提供后复权数据。
所有数据源均无需 Token。插件基于 DataSource 接口抽象数据源能力，开发者可在此基础上实现自定义数据源扩展。
3. 谓词筛选与缓存¶
除了使用预设策略，插件支持自定义谓词筛选。这允许开发者通过 JSON 表达式（支持 all、any、not 逻辑）组合原子过滤器。
{ "all": ["deep_drawdown", { "any": ["platform_breakout", "volume_limit_up"] }] }
全市场扫描会先将历史数据下载至本地缓存（目录位于 $DSH_HOME/a-share-screener/<source-id>/），后续扫描将复用缓存。取消扫描为协作式，需在工具调用中断时停止。
典型用法¶
在 DSH 的 Agent 对话中，可以直接调用上述工具。
列出可用筛选策略：
a_share_list_strategies
使用内置策略筛选：
Screen all A-shares with low_flat_limit_up, minDrawdownFromHigh 0.7.
使用自定义谓词筛选：
使用自定义谓词 { "all": ["deep_drawdown", { "any": ["platform_breakout", "volume_limit_up"] }] } 进行筛选。
技术细节与依赖¶
- 依赖环境：Node.js 版本需 >= 20.3.0，以及 @deepseek-ai/cordis >= 4.0.0。
- 涨跌停阈值：插件内置了板别涨跌停阈值逻辑，主板为 10%，创业板/科创板为 20%，BSE 为 30%。
- 价格计算：所有价格计算基于链式日收益率索引，可避免除权和分红对技术形态的干扰。
- 错误处理：若当前激活的数据源不支持某项能力，扫描将中止并报错，而非静默降级。
总结¶
dsh-a-share-screener 为 DeepSeek Harness 提供了标准化的 A 股量化筛选能力。它通过原子化设计和免费数据源，降低了在 Agent 场景下进行金融技术分析的门槛。开发者可依据自身需求，通过策略组合或自定义谓词构建筛选逻辑。
