前言¶
在开发 DeepSeek Harness (DSH) 插件或使用 DSH 智能体时，处理非结构化文档（如 PDF、扫描件）是常见需求。传统做法通常依赖外部 API，存在隐私泄露风险或网络延迟。dsh-docs 提供了一种本地化的解决方案，能够直接在本地计算机上完成文档读取、OCR 识别及文本提取。
这是什么¶
protoctistmoses143/dsh-docs 是一个模型推理类插件，专注于本地文档处理。它支持将 PDF、Office 文档、图像以及扫描文档转换为 Markdown、JSON 或纯文本，内置离线 OCR 能力，无需服务器支持，确保数据隐私。
核心功能¶
该插件具备以下已核实能力：
- 多格式读取：支持 PDF、Office 文档及图像文件。
- 离线 OCR：无需网络即可对扫描文档进行文字识别，将图片中的文字提取为可编辑文本。
- 数据提取：支持全文提取，将文档内容转换为 Markdown、JSON 或纯文本格式。
- 文档内搜索：支持在提取后的文本中进行搜索。
- 批处理：支持对多个文件进行批量处理。
- 隐私优先：所有处理均在本地完成，数据不会上传至服务器。
安装与依赖¶
该插件主要针对 Windows 计算机设计，且需要本地环境支持。
- 操作系统：Windows（主要支持 Windows 10/11）。
- 运行时依赖：
- Node.js 版本：
^22.19.0或>=24.0.0 - 包管理器：
pnpm版本>=10.0.0
- Node.js 版本：
典型用法¶
使用该插件主要通过图形界面进行操作，无需编写额外代码。
- 启动应用：运行安装后的
dsh-docs应用程序。 - 拖放文件：在主窗口中直接拖入 PDF、Office 文档或图像文件。
- 结果导出：应用会自动解析文档，并在界面上展示提取出的文本内容。用户可以将提取出的文本复制到其他程序中，或将其作为数据源。
示例场景：
用户可以使用手机拍摄餐厅菜单的照片，将图片传输至 PC，然后直接拖入 dsh-docs 窗口。系统会利用本地 OCR 引擎识别图片中的文字，生成可编辑的菜单文本。
注意事项¶
- 平台限制：插件设计主要用于 Windows 电脑，其他系统可能无法直接运行。
- 完全离线：OCR 功能和所有文档处理过程均不依赖网络连接。
- 隐私与安全：由于采用完全本地处理模式，适合处理敏感文档。但在使用前，建议检查 GitHub 源码与许可证（MIT）。
总结¶
dsh-docs 为 DSH 用户提供了在本地处理文档的可靠工具，特别是在需要保护数据隐私或无网络环境的场景下，能够有效解决文档识别与提取的问题。
