在 DeepSeek Harness（DSH）的插件生态中，构建垂直领域的智能体通常需要处理结构化数据。对于化学领域，传统的做法是将 SMILES 字符串硬编码或手动输入，这不仅繁琐，而且容易因拼写错误导致解析失败。dsh-synomega 插件解决了这一问题，它为 DSH 提供了本地化的有机反应预测能力。
插件定位¶
这是一个为 DeepSeek Harness 设计的插件，基于 SynOmega 构建。它支持逆合成分析、正向反应预测、合成路线规划、合成可行性评分以及多组分反应演化。所有计算均在本地完成，不依赖远程 API。
核心能力¶
该插件提供以下五个面向模型的工具，通过对话即可调用：
- 逆合成分析：回答“什么反应能生成 X”，列出一步断键的候选反应。
- 正向反应预测：回答“这些反应物能生成什么”，对产物进行排序。
- 合成路线规划：回答“如何制备 X”，规划一条通往可购买起始原料的路线。
- 合成可行性评分：回答“X 能否制备，难度多大”，提供 SynScore 分数。
- 多组分反应演化：回答“这个混合物能形成什么”，从反应物池进行正向网络演化。
安装与配置¶
在安装之前，请确保系统已安装 Node.js（要求 22.19 或更高版本）和 Python 3.10 或更新版本。
安装命令如下：
dsh plugin --profile web add github:zbc0315/dsh-synomega
首次启动 Harness 时，插件会在后台自动配置 Python 环境（位于 $DSH_HOME/plugins/synomega），并下载必要的模型文件（约 450 MB）。如果系统中 python3 版本过旧，建议安装 uv 以确保插件能获取合适的解释器。
使用示例¶
安装完成后，在对话中直接询问即可。插件会根据问题自动选择合适的工具。
- “What reacts to give X?”
- “What do these reactants give?”
- “How do I make X?”
- “Can X be made, and how hard?”
- “What can this mixture form?”
插件会在对话中直接渲染分子结构、反应式和路线树卡片。为了减少 SMILES 字符串输入的错误，插件集成了 Ketcher 分子编辑器。在 Composer 控制栏中点击苯环图标，可以打开绘图界面，绘制完成后点击插入，结构将以 SMILES 格式融入消息，而非手动输入文本。
注意事项¶
- 本地运行：所有推理均在本地完成，不需要 API Key。
- 无 Web 服务器环境：如果使用无 Web 服务器的配置（如纯 CLI 或 Headless 模式），插件将无法注册路线。该插件依赖浏览器 UI 进行渲染，因此必须在支持 Web 的配置下使用。
- 依赖：需要 Python 3.10 或更新版本。
