前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 的理念是「一切皆插件」。在本地研究中，資料常散落在檢索網頁、PDF 閱讀器、表格和筆記軟件中。Hana Research 將這些環節收進同一個可追溯工作流，爲心理學與社會科學研究提供本地優先的文獻發現、PDF 精讀、證據整理與系統綜述支持。
這是什麼¶
Hana Research 是一個本地文獻綜述、PDF 註釋、證據綜合和研究筆記工作臺。
- 版本：當前爲 0.5.0-beta.1（開發者預覽版）。
- 維護者：zhoupengyun572-cell。
- 定位：解決研究資料分散、難以追溯的問題，提供從文獻發現到系統綜述的一站式方案。
核心能力¶
Hana Research 涵蓋了從文獻管理到學術寫作的全流程：
- 文獻發現：支持 OpenAlex、Crossref、arXiv 和 PubMed 四大來源檢索，支持 AI 解讀、保存檢索與期刊同步。
- 項目組織：提供項目庫、文獻角色、閱讀狀態與優先級管理，支持跨文獻關係與下一步建議。
- PDF 精讀：三欄閱讀器，支持目錄/縮略圖/搜索、彩色批註、逐頁定位與結構化摘錄。
- 系統綜述：內置 PRISMA、GRADE、RoB 2 等系統綜述工具，支持雙階段篩選、雙人獨立判斷與衝突仲裁。
- 證據綜合：支持自定義研究編碼、RoB 2/ROBINS-I、GRADE、證據矩陣與論證鏈。
- 導出與協作：支持導出 Markdown、DOCX、PDF、CSV、BibTeX 等格式，提供 21 個 Harness Agent 工具。
安裝與啓用¶
使用該插件需要 DeepSeek Harness 的 web Profile，以及 Node.js 環境版本 >= 22.13.0。
安裝命令如下：
dsh plugin --profile web add github:zhoupengyun572-cell/dsh-hana-research#v0.5.0-beta.1
安裝完成後重啓 Harness。插件會自動加入 web Profile。數據默認存儲在 $DSH_HOME/plugin-data/hana-research/。
注意：卸載插件不會自動刪除研究數據。
典型用法¶
以下是完成一個文獻項目的基本步驟：
- 打開“項目庫”，新建一個研究項目。
- 在項目中上傳 PDF，或從“文獻中心”檢索並導入開放文獻。
- 打開 PDF，選中文字創建批註或摘錄；在右側總結模板中整理研究問題、方法、結果與侷限。
適用場景與注意¶
Hana Research 特別適合需要進行系統綜述或證據綜合的研究者。
- 系統綜述：如果需要進行嚴謹的系統綜述，該插件提供的 PRISMA、GRADE 和 RoB 2 工具能輔助完成篩選、編碼與質量評定。
- 本地優先：所有數據默認存儲在本地，適合對數據隱私有要求的場景。
- 平臺限制：Windows 已完成完整支持；Ubuntu 僅有自動化 CI，暫無完整 GUI 人工驗收。
當前版本爲 beta 版，插件以 DSH 進程權限運行，安裝前建議檢查源碼與許可證（MIT）。
