DeepSeek Harness（DSH）的核心理念是“一切皆插件”。在開發或研究過程中，開發者常面臨 AI 對話記錄分散、難以形成結構化知識、無法有效追溯來源或複用研究材料的痛點。DSH Research Graph 插件旨在解決這些問題。
這是什麼¶
DSH Research Graph 是一個 DeepSeek Harness Web 插件，由 benz-ai-x 維護。它屬於“記憶”分類。該插件將 AI 對話組織成研究主題，並生成可追溯的知識卡片和可重用的研究材料。
核心功能¶
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研究圖
插件提供可視化的研究圖，用於組織討論。你可以檢查分支和合並情況，支持拖動、摺疊和重新佈局。卡片顯示輪次計數，檢查器報告 Session 統計信息。 -
源追溯
通過搜索討論文本，可以快速返回到精確的原始輪次，便於定位和審查上下文。 -
知識捕獲
支持保存結論、條件和未決問題。你可以通過新修訂對知識進行編輯和迭代。 -
AI 分析
插件支持提取選定的討論內容，並對 2-3 個材料進行比較。在保存前可以進行審查。 -
跟進研究
可以從歷史輪次或選定的卡片修訂開始繼續研究，保留已使用的材料作爲上下文。 -
任務與交付
支持檢查現有的子代理記錄，並將研究結果導出爲 Markdown 格式。
安裝與啓用¶
前置要求¶
- DSH Host 版本：0.1.7-rc.2（Web 模式）
- Node.js 版本：^22.19.0 或 >=24.0.0
- 系統環境：
dsh和pnpm命令需在 PATH 中可用
安裝步驟¶
- 停止當前正在運行的
dsh web進程。 - 執行安裝命令：
dsh plugin --profile web add @benz-ai-x/dsh-research-graph@0.1.7-rc.2
- 啓動 DSH Web：
dsh web
- 在終端輸出中找到登錄 URL，打開後輸入一個非空白 Session，並在界面中選擇 Research Graph。
典型用法¶
在進入 Research Graph 界面後，流程通常爲：
1. 讀取一個源對話或知識卡片。
2. 使用 AI 分析功能提取關鍵信息或進行比較。
3. 將結論保存爲知識卡片。
4. 基於該卡片或歷史記錄開始跟進研究。
5. 最後將研究產出導出爲 Markdown。
適用場景與注意¶
該插件適合需要進行產品研究、技術調研以及持續知識管理的場景。
重要注意事項¶
- 數據位置：研究記錄保存在 DSH Host 上，而工作位置（如展開的節點、視圖狀態）保持在瀏覽器中。Topic 的排列需要顯式保存。
- 模型調用：瀏覽、手動捕獲和導出操作不消耗模型額度；AI 生成和新討論會按需調用模型。
- 代理能力：插件本身不包含預設或 Agent Team 啓動器，僅提供研究工作臺能力。
- 許可證：插件採用 MIT 許可證。
生態與支持¶
DSH 社區目錄（如 skillhub.cn）與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。該插件託管在 GitHub 上，可查閱用戶指南、故障排除及開發文檔。
