前言¶
在 DeepSeek Harness (DSH) 生態中，插件是擴展能力的主要方式。dsh-research-check 專注於交付物（論文、文檔、數據、標書）的合規性檢查。它將要求文檔轉換爲可執行規格，覈對數字一致性，審計元數據，並生成溯源臺賬。該插件不生成內容，只覈對。
核心功能¶
- 規格構建：將要求文檔轉換爲可執行規格。
- 合規性檢查：檢查交付物合規性（頁數、摘要、引用、身份信息）。
- 數字一致性：覈對數字一致性（前後矛盾）。
- 溯源臺賬：建立數字溯源臺賬。
- 元數據審計：審計 PDF/OOXML 元數據中的身份信息。
- MCP 支持：支持 MCP 協議（Claude Code、Codex、Cursor）。
- 跨場景規則：支持學術、軟件、數據、文檔、標書等多種場景的規則。
安裝與啓用¶
使用官方命令安裝：
dsh plugin --profile web add dsh-research-check
安裝後，插件在 DSH profile 啓動時註冊，需重啓 profile。
典型用法¶
1. 構建規格¶
將要求文檔轉換爲可執行的檢查清單：
python python/spec_build.py --requirements 格式規範.doc --out specs/我的要求. --profile academic --name "競賽論文格式規範"
2. 執行合規性檢查¶
對交付物進行逐條檢查：
python python/check_spec.py --spec specs/我的要求. --root . --pdf 我的論文.pdf --files 交付文件1.xlsx 交付文件2.docx --archive 材料.zip
3. 管理數字臺賬¶
建立“數字—出處”臺賬，用於追蹤關鍵數字的來源與變化：
# 訓練臺賬：從文稿中識別數字
node lib/ledger-cli.js teach --ledger paper-ledger. --paper 論文.tex --unit-filter 萬元 --min-abs 100
# 記錄數字及其來源
node lib/ledger-cli.js add --ledger paper-ledger. --key q3.total_cost --value 1521.6 --unit 萬元 --source code/q3.py --anchor 全年費用
# 驗證臺賬：檢查數字在文檔中的一致性
node lib/ledger-cli.js verify --ledger paper-ledger. --paper 論文.pdf --near
4. 元數據審計¶
檢查 PDF 和壓縮包中的身份信息泄露及清單一致性：
python python/audit_paper.py --paper 論文.pdf --archives 材料.zip
5. 通過 MCP 接入¶
若不使用 DSH，可通過 MCP 協議接入其他 AI 工具：
{
"transport": "stdio",
"serverName": "research-check",
"command": "node",
"args": ["<插件目錄>/mcp/server.mjs"]
}
環境要求與依賴¶
- Python 版本：需要 Python 3.10+。
- Peer Dependencies：
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/schemastery
- 執行環境：所有檢查在本地完成，不收集數據。
總結¶
dsh-research-check 提供了一套從“要求”到“規格”，再到“溯源臺賬”的完整流程。它將數字綁定到出處，將規則轉化爲執行腳本，適用於論文、軟件、數據、文檔、標書等多種交付場景。
