dsh-arxiv-ml-search: 檢索 arXiv 論文並驗證智能體主張

前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 的核心設計理念之一是「一切皆插件」。在開發智能體時，模型容易產生幻覺，或者僅憑訓練記憶回答，而非基於真實依據。當需要引用機器學習領域的研究成果時，直接讓模型檢索並覈對 arXiv 上的論文記錄是更可靠的做法。

這是什麼¶

這是一個 DeepSeek Harness 插件，由用戶 babkiny 維護。它的核心價值在於讓智能體在回答工程或理論問題時，能夠通過 arXiv 論文來驗證自己的主張，而不是僅依賴內部記憶。

核心功能¶

插件提供了兩個工具和一個技能文件，用於處理論文檢索與驗證：

arxiv_search 工具：支持關鍵詞、作者、類別、日期範圍、排序和分頁等參數。搜索結果返回截斷的摘要，以控制成本。
arxiv_get 工具：用於獲取特定論文 ID 的完整元數據和摘要。支持分段功能（max_chars + segment），以便處理長文本。
SKILL.md 技能：定義了智能體如何使用上述工具的流程。該技能指導模型重述主張、運行 2-3 個正交查詢、正確閱讀短列表、報告裁決（附帶 ID），並嚴格限定在返回文本範圍內，不妄斷未提及的內容。
自動加載：插件在處理一般工程問題時會自動加載該技能，無需用戶顯式請求論文。
依賴關係：僅依賴 @deepseek-ai/dsh-tools。

安裝與啓用¶

安裝過程通過 DSH 的插件命令完成。安裝後，插件必須出現在 profile 的 dsh.profile.bundles 中才能被系統加載。

# 安裝插件
dsh plugin --profile web add dsh-arxiv-ml-search

如果需要在特定 profile 中配置參數（例如限制每頁結果數或超時時間），可以在 profile 的插件條目中設置以下配置項：

{
  "dsh": {
    "profile": {
      "bundles": ["dsh-arxiv-ml-search"],
      "plugins": {
        "dsh-arxiv-ml-search": {
          "limit": 10,
          "timeoutMs": 20000,
          "abstractChars": 350
        }
      }
    }
  }
}

典型用法¶

安裝後，工具會自動出現在工具集中，無需額外參數。

命令行示例：

dsh --profile headless "Do any papers show RLHF hurting calibration? Cite ids."

直接調用示例：

node scripts/smoke.mjs "rlhf"

技能觸發示例：
當智能體遇到工程問題時，即使不涉及“找論文”，技能也會被加載。例如：

“My RL agent gets a set of state features but the reward never makes it rely on some of them. How do I increase a specific feature’s influence?”

此時模型會加載技能並從真實論文中檢索潛在方法（如潛在獎勵塑形、好奇心、輔助任務等），並附帶檢索到的 arXiv ID。

適用場景與注意¶

適用場景：需要驗證機器學習理論或工程主張的場景；需要引用 arXiv 論文的場景。
Peer Dependency 警告：必須保持 @deepseek-ai/dsh-tools 爲 peer dependency，否則會破壞工具註冊（Symbol 衝突）。dsh 在 profile 中配置了 autoInstallPeers: false，插件不得將其聲明爲普通依賴。
Bundle 配置：插件必須出現在 dsh.profile.bundles 中才能被加載。dsh plugin add 通常會自動處理，但如果遇到構建腳本被忽略（如 ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS），可能導致安裝成功但插件不顯示。
Skill 描述限制：Skill 的描述被截斷在 500 個字符以內，這意味着 whenToUse 的完整邏輯可能無法直接從描述中讀取。
Windows 開發：在 Windows 上進行本地開發時，路徑必須是絕對路徑，並且需要使用 file:// URL 格式（例如 file:///C:/absolute/path/...），否則 ESM 加載器會報錯。

短結尾¶

該插件通過將 arXiv 檢索能力標準化爲工具和技能，解決了智能體缺乏外部可驗證知識源的問題。開發者可以通過簡單的安裝命令將其集成到現有流程中。

GitHub 倉庫: https://github.com/babkiny/dsh-arxiv-ml-search
插件目錄: https://www.skillhub.cn/plugins/babkiny/dsh-arxiv-ml-search