dsh-momo-learning：墨墨背單詞的 DeepSeek Harness 本地學習鏡像插件

前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 的核心理念是將功能模塊化爲插件，以便於集成和擴展。在本地處理特定業務數據是插件化架構的常見需求。dsh-momo-learning 是一個插件，它將墨墨背單詞賬號的學習數據同步到本地 SQLite 數據庫，並在本地執行出題、錯題記錄和日報生成邏輯，整個過程對墨墨賬號是隻讀的。

核心功能¶

該插件主要提供以下能力：

本地數據鏡像：將墨墨賬號的學習數據同步到本地 SQLite。
本地出題：基於本地數據生成每日 20 道選擇題。
錯題管理：記錄錯題本與錯題累積。
日報生成：生成每日學習日報。
工具與 Skill：提供 19 個 MCP 工具和一個 momo-daily-learning Skill。

安裝與啓用¶

前置條件¶

系統：目前僅支持 Windows。
Node.js：版本需爲 >=24.13.1 <25（與 Harness 跑在哪個 Node 上保持一致）。
DeepSeek Harness：需要已安裝 Harness 環境。

安裝步驟¶

安裝 MCP 依賴：進入插件目錄，安裝 MCP 服務所需的依賴。

    cd dsh-momo-learning
    npm run mcp:install

添加插件：將插件添加到指定的 profile 中。

    dsh plugin --profile <profile> add ./dsh-momo-learning

配置憑證：憑證不能寫在配置文件中，需通過交互式命令存入 Windows Credential Manager。

    npm run credential -- set
    npm run credential -- status

使用示例¶

MCP 工具調用¶

插件提供了 19 個 MCP 工具，例如 maimemo_list_quiz_candidates，用於獲取候選單詞：

maimemo_list_quiz_candidates({ limit: 20 })

Skill 交互示例¶

啓動後，可以通過 Skill 進行本地學習。以下是交互示例：

你：開始今天的

（彈窗，第 1/20 題）
  The committee will ___ the remaining issues at next week's meeting.
  ○ address    ○ dress    ○ redress    ○ regress

你選了 address

✓ 正確。address 這裏是及物動詞「處理、着手解決」，不是常見的名詞「地址」。
  搭配：address an issue / a problem / a concern
  例句：The report addresses the risks of long-term debt.（這份報告論述了長期債務的風險。）
  易錯點：後面接 issue / problem / question 時讀作「處理」，跟「地址」沒關係。

（第 2/20 題…）

20 題答完：答對 17 / 答錯 3。錯題進了本地錯題本，明天會優先出它們。
日報寫到 reports/momo-2026-09-14.md。

注意事項與限制¶

平臺限制：目前僅支持 Windows，憑證存入 Windows Credential Manager。
讀寫權限：不支持寫墨墨賬號（加詞、改複習狀態、雲詞本等操作）。
配置生效：修改 SKILL.md 後需要重啓 Harness 才能生效。
依賴關係：插件聲明瞭 inject: ['skills']，組合中必須包含 @deepseek-ai/dsh-skill。
MCP 通信：MCP 服務依賴 stdio 管道支持，受限沙箱環境下可能無法正常工作。

短結尾¶

dsh-momo-learning 提供了在本地管理墨墨背單詞數據的方案，通過 MCP 工具和 Skill 封裝，將其集成到 DeepSeek Harness 的工作流中。適合需要在本地處理或利用 LLM 生成釋義、解析和日報的用戶。

目錄頁：dsh-momo-learning - SkillHub
源碼：ryukirin/dsh-momo-learning