前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 是一個基於插件的智能體框架。傳統的對話式 AI 擅長生成內容，但在科研場景下，需要將任務落盤、建立工作流紀律、對接專業工具（如 Origin）。DSH 插件 dsh-sciwork 旨在解決這一問題，它提供了一套落地的科研工作臺。
它是什麼¶
dsh-sciwork 是一個科研工作臺插件。它提供「科研模式」agent 預設、本地實體科研庫、12 份期刊投稿檔案及繪圖寫作技能。插件宿主端是純 Node ESM，零 npm 依賴，但依賴上游開源插件 dsh-origin-plugin（Origin MCP）以實現繪圖功能。
核心功能¶
- 科研模式 agent 預設：集成繪圖、寫作、文獻、期刊規範四條線，形成固定工作流。
- 本地實體科研庫：建立課題、圖表、草稿、文獻、數據、投稿的目錄結構，支持資源管理器和 Git 訪問。
- 科研庫可視化面板：提供只讀視圖，支持導入、歸檔、數據變換操作。
- 12 份期刊檔案：涵蓋 Nature、Science、Cell、IEEE Trans、ACS 等，包含投稿規範。
- 5 個技能：研究工作室、Origin 繪圖、論文寫作、文獻引用、期刊檔案。
安裝與啓用¶
安裝需滿足前置條件：Node.js (>=20) 和 Python 3 解釋器。
- 安裝插件：
dsh plugin --profile <profile> add dsh-sciwork
安裝完成後重啓 Harness。
- 初始化科研庫：
node scripts/install.mjs
該腳本會創建庫根目錄、`.research` 引擎與索引、`journals` 期刊檔案、`refs` 文獻庫。
典型用法¶
- 選擇預設：在 DSH 會話中，選擇「科研模式」預設。
- 創建課題：在對話中輸入指令，例如：「建一個課題，叫 zt-ceremic…」，讓 agent 落目錄。
- 查看面板：在側欄打開「科研庫」面板，查看各頁籤（圖表、草稿、文獻等）的數據與溯源。
- 執行命令：在命令臺執行
research.py new-project或add-ref等子命令。
注意事項¶
- 依賴上游插件：出圖功能依賴上游開源插件
dsh-origin-plugin。 - 面板特性：面板僅提供只讀視圖與操作，所有寫入經庫腳本落盤。面板自身不直接出圖（2026-10-13 起移除）。
- 目錄結構：庫目錄結構可被資源管理器、Git 等工具直接訪問。
總結¶
該插件爲 DSH 提供了結構化的科研工作流，適合需要將 AI 生成內容持久化並對接專業繪圖軟件的用戶。
