DeepSeek Harness (DSH) 插件：f1star/dsh-research

DeepSeek Harness (DSH) 的核心設計理念是“一切皆插件”。針對科研場景下的 PDF 處理需求，f1star/dsh-research 是一個 DSH bundle 插件，它並非 Codex 插件，而是運行在現有 DSH profile 中的一個獨立 bundle。它的核心價值在於實現“證據優先”的論文閱讀、持久化的論文記錄以及跨論文的合成能力。

核心功能¶

該插件主要提供以下能力：

論文閱讀：提供 paper_import、paper_reading_pack、paper_outline、paper_search 和 paper_read 等工具。支持從本地導入 PDF，對識別出的關鍵部分進行有界的首次掃描，通過標題導航結構，進行詞彙匹配搜索，並通過物理頁錨點、解析器修訂錨點和引語哈希錨點恢復確切的上下文塊。
論文庫：提供 paper_library_register、paper_library_list、paper_library_get 和 paper_library_alias。用於在 profile 存儲中保留論文身份、引用來源、確切源版本、解析器觀察結果和可逆別名。
研究集成：通過 research-question、evidence、note、claim、entity、observation、comparison-protocol、synthesis、matrix、audit 和 research_review_render 等操作，在多篇論文間建立可追溯的記錄。合成推理可以保留明確的比較協議，渲染器會呈現該比較基礎。
科學提取：提供 paper_structure 工具，通過精確的解析器修訂錨點定位表格、公式文本和圖表提取。
研究工作區：在 Web 側邊欄中提供“科研工作區”，允許註冊的研究人員瀏覽歸檔的 PDF、保留閱讀位置、編寫筆記、檢查矩陣並審查主張和數值觀察。
報告與任務：支持導出 Markdown、LaTeX、BibTeX、CSL-JSON 和來源文件。research_task_list、research_task_get 和 research_task_write 保留明確的工作流檢查點、暫停/恢復狀態以及過時源警告。

安裝與啓用¶

環境要求¶

使用 Node.js 24 LTS（包含 npm 和 npx）。支持的 Node 範圍爲 ^22.19.0 || >=24.0.0。

安裝步驟¶

選擇獨立的存儲目錄（推薦 0.4 版本使用新目錄，因爲 0.3 profile 數據無法直接打開 0.4）：

    export DSH_HOME="$HOME/.dsh-research-v040"

該目錄將獨立於現有的 DSH 安裝，用於存儲配置、憑據和默認存儲。不要刪除舊數據，只需使用新的 `DSH_HOME` 路徑。

安裝發佈版插件：

    npx @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 --version
    npx @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 plugin --profile web add https://github.com/F1star/dsh-research/releases/download/v0.4.0/dsh-research.tgz
    npx @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 --profile web --dump-config

注意：DSH 使用 pnpm 來安裝 profile 插件，即使你使用 npx 啓動 DSH。`--dump-config` 用於確認插件已正確添加到配置中。

啓動研究工作區：

    npx @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 web

在終端運行上述命令後，根據提示在瀏覽器中打開本地 URL。在瀏覽器中配置模型 API Key，選擇工作區，並在側邊欄打開“科研工作區”。如果尚未註冊，可以使用 `paper_import` 導入 PDF。

典型用法¶

在 CLI 中，推薦的工作流如下：

導入 PDF 並進行有界掃描：

    export DSH_HOME="$HOME/.dsh-research-v040"
    npx @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 web

在對話中調用：
*   `paper_import`：導入本地 PDF。
*   `paper_reading_pack`：對識別出的關鍵部分進行有界的首次掃描。
*   `paper_outline`：檢查標題結構。
*   `paper_search`：查找額外的文本塊。
*   `paper_read`：在依賴段落之前調用此命令。

註冊並管理論文庫：

使用 paper_library_register 註冊保留的文檔，並保留返回的 paper ID、源版本、文檔、塊、解析器版本、物理頁和引語哈希標識符。
執行研究操作：

使用 research-question、evidence、claim 等工具構建跨論文的記錄。

注意事項¶

版本兼容性：0.3 profile 的數據無法直接被 0.4 打開。如果需要使用 0.4，請備份現有存儲並使用全新的、獨立的 profile 存儲目錄。
Python 依賴：默認的 PDF 讀取器不需要 Python；僅可選的 OCR 功能需要 Python。
包管理器：DSH 使用 pnpm 來安裝 profile 插件，即使你通過 npx 啓動 DSH 主程序。
權限範圍：安裝插件實際上是向該 profile 中啓動的每個 agent 授予了研究工具模式及其穩定提示指導的權限。

總結¶

f1star/dsh-research 爲 DSH 用戶提供了從 PDF 導入、證據錨定閱讀到跨論文合成的一整套科研工具鏈。通過 Web 側邊欄和 CLI 工具的結合，它能夠幫助研究者在模型輔助下建立嚴謹、可追溯的研究記錄。