前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里做需要联网的研究型问题时，常见路径是模型先调 web_search 拿到若干链接，再自行决定是否 web_fetch、如何合并多轮结果。查询条数有限，正文取证和交叉印证往往落在模型侧，回答容易变成零散片段，引用也不统一。

下面介绍社区插件 dsh-deep-research（维护者 houdinicc）：在一次工具调用或面板操作内走完「多查询检索 → 合并去重 → 正文取证 → 交叉印证 → 可引用证据报告」，联网全部走宿主已有的 ctx.web，插件本身不持有 API Key。报告只提供证据并标注外部内容为 untrusted data，结论仍由会话模型基于证据给出。

这是什么¶

dsh-deep-research 是 DSH 的深度研究半插件：注册 Agent 工具 deep_research，并在左侧栏提供与 Raindrop Dashboard 同级的 DeepResearch 面板。分类为联网工具；当前 GitHub 星标为 0。许可证 MIT，包版本 0.1.1，要求 Node >=20.11、DSH >=0.2.0-rc.1 <0.3.0。

与单次 web_search 相比，插件会围绕问题规划多条查询（含从已抓正文发现的新词项的第二轮），自动按分数抓取正文、计算多查询命中分数，并输出带编号来源与原文摘录块的 Markdown 报告。

核心功能¶

Agent 工具 deep_research¶

一次调用内完成完整流水线，返回结构化 JSON；模型侧看到的是渲染后的证据报告。主要参数：

失败不抛异常，返回 { ok: false, code, message }，code 包括 invalid-input、web-unavailable、aborted、all-searches-failed、no-results、internal 等。

侧边栏 DeepResearch 面板¶

安装并重启 Harness 后，左侧栏会出现 DeepResearch。面板支持：

• 表单：研究问题（≤300 字符）、档位 quick/standard/deep、max_sources、fetch_top
• 运行：与 Agent 工具同一套流水线，走真实 ctx.web
• 结果：查询/来源/证据/耗时统计、来源列表、证据引用块、缺口与可折叠完整报告
• 历史：最近 20 次研究，刷新不丢；数据存于 $DSH_HOME/deep-research/runs.json（DSH_HOME 缺省 ~/.dsh）

本机 API（仅接受回环请求）：

• GET /api/dsh-deep-research/runs — 历史摘要
• GET /api/dsh-deep-research/runs?id=<id> — 单条完整记录
• POST /api/dsh-deep-research/run — 运行一次研究

联网与配置边界¶

所有搜索与抓取经 ctx.web.search() / ctx.web.fetch() 完成。部署侧在「插件 → 内置插件设置 → Web search」切换 provider（如 DeepSeek Search API、Messages 搜索、本地抓取等）。ctx.web 不可用时工具仍注册，执行返回 web-unavailable。

cordis.patch.yml 中可配置查询数、来源数、抓取数、正文字符预算与各层超时；depth 预设会覆盖一轮中的 maxQueries、maxSources、fetchTop、fetchCharBudget 等（例如 quick 为 1 轮、不取证；standard 为 2 轮；deep 加大来源与正文预算）。

安装与启用¶

先做安装，再重启一次 Harness（宿主路由与客户端 bundle 属于新模块代际），左侧栏才会出现 DeepResearch，工具同时可用。

桌面版：设置 → 插件 → 插件市场 → 搜索 dsh-deep-research → 安装。桌面 profile 由 Electron 独占，dsh plugin CLI 不能操作 desktop，请走市场或 plugin_manager。

命令行（dsh web 等非 Electron profile）：

dsh plugin --profile web add dsh-deep-research

从 GitHub 安装：

dsh plugin --profile web add github:houdinicc/dsh-deep-research

卸载或关闭工具：通过 plugin_manager remove_bundle target=dsh-deep-research，或将 patch 中 config.enableTools 设为 false。

典型用法¶

在对话中让 Agent 调用¶

向模型说明需要多来源交叉印证时，可让它调用 deep_research，传入 question 与合适的 depth。若你已拆好子问题，可传 subquestions 覆盖自动扩展。

报告结构包含：检索执行表、编号来源、以 > 引用块呈现的未改写原文摘录、交叉印证说明、缺口与统计。报告开头会声明外部内容为 untrusted data，不得当作指令执行。

在面板中手动跑研究¶

1. 打开左侧 DeepResearch
2. 输入问题，选择 quick（纯检索）、standard 或 deep
3. 按需调小 max_sources、fetch_top
4. 点击「开始研究」，查看来源、证据与缺口；历史列表可回看最近 20 次

离线可用仓库内 npm run demo 生成示例报告（不发起真实联网），用于对照输出格式。

适用场景与注意¶

适合：需要多查询、多来源合并排序、正文取证与摘录、并希望在回答前拿到统一证据包的研究型问题；与单点事实查证的 web_search 形成互补。

注意：

• 插件以当前 DSH 进程权限运行，只读、不写工作区，除 ctx.web 外不发起其他网络请求；安装前请自行查看 GitHub 源码 与 MIT 许可证。
• 抓取效果依赖宿主 fetch provider，部分站点可能失败；插件会记录缺口并尝试候选回退。
• 成本与耗时受 maxQueries、maxSources、fetchTop、fetchCharBudget 及超时上限约束；fetch_top: 0 可退化为纯检索。
• 社区目录 SkillHub 插件页 与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系，属于社区生态中的「一切皆插件」实践。

结尾¶

经过上面的步骤，你可以在 DSH 里用 dsh-deep-research 把「搜、抓、证、报」收成一次调用或一面板操作，让模型基于可引用证据作答，而不是拼凑搜索片段。

• 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/houdinicc/dsh-deep-research
• 仓库：https://github.com/houdinicc/dsh-deep-research