前言¶
在 DeepSeek Harness (DSH) 生态中，插件是扩展能力的主要方式。dsh-research-check 专注于交付物（论文、文档、数据、标书）的合规性检查。它将要求文档转换为可执行规格，核对数字一致性，审计元数据，并生成溯源台账。该插件不生成内容，只核对。
核心功能¶
- 规格构建：将要求文档转换为可执行规格。
- 合规性检查：检查交付物合规性（页数、摘要、引用、身份信息）。
- 数字一致性：核对数字一致性（前后矛盾）。
- 溯源台账：建立数字溯源台账。
- 元数据审计：审计 PDF/OOXML 元数据中的身份信息。
- MCP 支持：支持 MCP 协议（Claude Code、Codex、Cursor）。
- 跨场景规则：支持学术、软件、数据、文档、标书等多种场景的规则。
安装与启用¶
使用官方命令安装：
dsh plugin --profile web add dsh-research-check
安装后，插件在 DSH profile 启动时注册，需重启 profile。
典型用法¶
1. 构建规格¶
将要求文档转换为可执行的检查清单：
python python/spec_build.py --requirements 格式规范.doc --out specs/我的要求. --profile academic --name "竞赛论文格式规范"
2. 执行合规性检查¶
对交付物进行逐条检查：
python python/check_spec.py --spec specs/我的要求. --root . --pdf 我的论文.pdf --files 交付文件1.xlsx 交付文件2.docx --archive 材料.zip
3. 管理数字台账¶
建立“数字—出处”台账，用于追踪关键数字的来源与变化：
# 训练台账：从文稿中识别数字
node lib/ledger-cli.js teach --ledger paper-ledger. --paper 论文.tex --unit-filter 万元 --min-abs 100
# 记录数字及其来源
node lib/ledger-cli.js add --ledger paper-ledger. --key q3.total_cost --value 1521.6 --unit 万元 --source code/q3.py --anchor 全年费用
# 验证台账：检查数字在文档中的一致性
node lib/ledger-cli.js verify --ledger paper-ledger. --paper 论文.pdf --near
4. 元数据审计¶
检查 PDF 和压缩包中的身份信息泄露及清单一致性：
python python/audit_paper.py --paper 论文.pdf --archives 材料.zip
5. 通过 MCP 接入¶
若不使用 DSH，可通过 MCP 协议接入其他 AI 工具：
{
"transport": "stdio",
"serverName": "research-check",
"command": "node",
"args": ["<插件目录>/mcp/server.mjs"]
}
环境要求与依赖¶
- Python 版本：需要 Python 3.10+。
- Peer Dependencies：
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/schemastery
- 执行环境：所有检查在本地完成，不收集数据。
总结¶
dsh-research-check 提供了一套从“要求”到“规格”，再到“溯源台账”的完整流程。它将数字绑定到出处，将规则转化为执行脚本，适用于论文、软件、数据、文档、标书等多种交付场景。
