前言¶

在 DeepSeek Harness（dsh）里做驻场交付或方案类工作，常见瓶颈不在写代码，而在把现场信息收成可交付的结论：听会、收表格、再在一晚内回答业务怎么跑、卡在哪、AI 能插哪一步、两周能验什么。生态里已有若干与录音、转写相关的插件，但多数停在转写与归档，没有走到「业务建模 + 场景沉淀」这一侧。

dsh-fdehub（GitHub：1215989787/dsh-fdehub）把链路压成三步：录音或上传 → 转写或取文 → 结构化蓝图，并把每次梳理沉淀成可复用的场景卡，供场景市场检索与复用。维护者为 1215989787；当前仓库版本为 0.1.0，许可证为 MIT（代码），场景卡默认 CC-BY-4.0（内容）。

这是什么¶

一句话定位：FDE 工坊 + 场景市场——给 dsh 的插件，面向 Forward Deployed Engineer（驻场交付工程师）类工作流。

现场录音 ─┐
上传音频 ─┼→ 转写 / 取文 → 业务现状 → 痛点(带证据) → AI 机会点(插入点+人工兜底+判定指标)
业务文件 ─┘                                    → PoC / 试点 / 推广路径 → 待确认问题
                                                                    ↓
                                                            场景卡 → 市场 → 下一个项目

装完后重启 DSH，左侧栏会出现两个入口：FDE 工坊、场景市场。

和已有 dsh 插件的关系¶

README 中对照过生态内相关项目，便于选型：

转写层不重造轮子：宿主有语音服务就用，没有就接本地命令，都没有则如实标注「未转写」；「粘贴文字」在不配 ASR 时仍是完整路径。

核心功能¶

FDE 工坊：一次现场梳理¶

1. 新建案例：填客户、域、补充背景（要解决什么、谁在场）。
2. 采集材料（可混用）：
   - 现场录音：浏览器开始/结束，自动上传并转写；
   - 上传音频 / 业务文件：wav/mp3/m4a/webm/mp4 走转写；pdf/docx/pptx/xlsx/txt/md/csv 走取文；图片与扫描版 PDF 在文本抽取失败时走宿主模型识图；
   - 粘贴文字：无转写引擎时的正路。
3. 梳理业务 + AI 逻辑，输出包括：业务现状；带证据与严重度的痛点；AI 机会点（形态、插入点、输入/输出、人工兜底、可行性×价值、判定指标等）；PoC / 试点 / 推广路径；必须回客户确认项与材料未覆盖项（不猜）。
4. 导出 Markdown：不依赖插件即可贴进飞书或 Word。

识图不打包 tesseract，走 ctx.llm 当前路由；扫描版 PDF 默认用 pdftoppm 渲染前 N 页（默认 5 页）。模型不支持图片输入时会明确报错，不会静默给空结果。

场景市场：场景资产流通¶

• 内置 12 条种子场景（协同办公、客户服务、售后、采购、法务、财务、人力、知识管理、项目管理、运营、销售等），离线可用；
• 远端目录走 jsDelivr CDN，失败自动退 raw.githubusercontent，缓存 5 分钟，面板「刷新」强制重取；
• 搜索与按域筛选，featured 优先；可「用这个场景起案例」或「发布成场景」（本地 + 可提 PR 的 registry/scenes/<id>.json）。

对 agent 的工具¶

示例说法（README 原文）：

把 FDE 案例 abc123 梳理一下，重点看备件预测那条
找找有没有类似的客服场景，插在工单分派那一步的

安装与启用¶

开发时从本地目录链接：

dsh plugin --profile desktop add link:/path/to/dsh-fdehub

从 GitHub 安装（发布后）：

dsh plugin --profile desktop add github:<owner>/dsh-fdehub

将 <owner> 换为仓库所有者（如 1215989787）。装完重启 DSH。

插件以当前 dsh 进程权限运行；安装前建议在 GitHub 阅读源码与 LICENSE，确认符合你的环境与合规要求。DSH 社区插件目录（如 skillhub.cn）为独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。

配置要点¶

默认值在 cordis.patch.yml，也可在面板改（POST /fdehub/api/config，重启回到文件）。常用键：

Apple Silicon 本地转写示例（先 pip install mlx-whisper）：

asrCommand: mlx_whisper {input} --model mlx-community/whisper-large-v3-turbo --output-format txt --output-dir {outdir} --output-name {basename}

权限与隐私¶

• 分析走宿主已配置的模型通道；场景市场仅在配置了 indexUrl 时 fetch 目录。
• 不引入新凭据，复用宿主 ctx.llm 与会话路由。
• 音频转写用宿主语音服务或本机命令；用大模型梳理时，材料会发往你在 DSH 里配置的模型服务方（与其它 dsh 插件一致）。
• 识图会把图片发给所配模型；涉密扫描件请先确认数据条款，或关闭 ocrEnabled 改贴文字。
• 数据在 dataDir，删除案例会连同音频清理。

典型用法小结¶

先做案例与材料采集，再点「梳理业务 + AI 逻辑」，核对「待确认」与 notCovered 后导出 Markdown；下个项目可在市场里搜域相近的场景卡起案，现场只补客户事实。维护场景注册表时：

npm run market:build      # registry/scenes/*.json → registry/catalog.json + scenes/seed.json
npm run market:validate   # 五要素 / 指标可测量 / 敏感信息 / featured 占比

适用场景与已知限制¶

适合：需要把现场录音、表格、文档快速收成「现状 → 痛点 → AI 插入点 → 落地路径」蓝图，并希望把结论沉淀为可检索场景资产的 FDE、方案或售前技术同学。

注意：

• 插件不自带 ASR；不配引擎仍可用粘贴文字。
• 识图需要多模态模型；纯文本模型会拒绝。
• xls、纯图片 PPT 取文有限；本插件不做说话人分离，多人会议需先用 dsh-asr-plugin 等再粘贴。
• 在 DSH 0.2.x（@deepseek-ai/dsh 0.2.1-rc.2）、Node 22 上验证；宿主升级后建议重跑 node test/smoke.mjs。

结尾¶

dsh-fdehub 把「现场材料 → 业务与 AI 逻辑 → 可复用场景资产」串成可在 DSH 内闭环的操作路径，并与语音备忘、会议转写类插件互补而非重复。

• 插件目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/1215989787/dsh-fdehub
• 源码与完整说明：https://github.com/1215989787/dsh-fdehub