DeepSeek Harness（DSH）采用“一切皆插件”的架构，开发者在使用模型时，往往需要检索特定领域的预印本或文献。手动浏览网页效率较低，下面介绍一个能直接在对话中调用 arXiv API 的工具插件。
这是什么¶
这是一个为 DeepSeek Harness (DSH) 设计的联网工具插件。它注册了一个名为 arxiv_search 的模型可用工具，通过公共 arXiv API 获取论文的元数据并返回结构化结果。该插件由 lixvn888 维护，不依赖 API 密钥、Python 环境或客户端构建包。
核心功能¶
- 注册一个面向模型的工具
arxiv_search。 - 通过公共 arXiv API 查询论文。
- 返回包含标题、作者、摘要、日期、类别、abs URL 和 PDF 链接的结构化元数据。
- 无需 API Key、Python 依赖或客户端包。
安装与启用¶
使用以下命令安装插件：
dsh plugin --profile web add https://github.com/<your-account>/dsh-arxiv-search/archive/refs/tags/v0.1.0.tar.gz
安装后，需要重启 web 服务器 (dsh web) 以便宿主加载新插件。在新的对话会话中，模型可以直接调用 arxiv_search 工具。
典型用法¶
在自然语言提示中提问即可，例如：
- “搜一下 2024 年后的 uplift modeling 论文”
- “Find recent papers about diffusion models, 5 results”
- “按提交时间排序搜 protein folding”
工具接受以下参数：
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
query |
string (必填) | 搜索关键词，例如 "uplift modeling" |
maxPapers |
number | 最大结果数（默认 10，上限 200） |
sortBy |
string | 排序方式：relevance | submittedDate | updatedDate（默认 relevance） |
适用场景与注意¶
该插件适合需要实时检索学术文献的开发者和研究者。插件以当前 DSH 进程的权限运行。在安装前，应检查源码和许可证（MIT）。原始技能内容改编自 aiskillstore 市场技能。
经过上面的步骤，即可在 DSH 中接入 arXiv 检索能力。关于源码与更多细节，可参考 GitHub 仓库 或 社区目录。
