前言¶

长对话里最难受的不是回答不好，而是回答后面要继续追问很多次时没有地方放。传统聊天窗口只有一条向下的流，回答 A 下面追问了十轮，再想回到回答 B，只能上下翻找；文字一多，定位原文基本靠运气。

下面介绍的 Mica Space 是 DSH 的一个客户端插件，维护者 ToiMee，方向是把这条流改成一张可缩放的对话地图：一条纵向主线，多条从回答分叉出去的支线，每个空间是一张独立画布。它在社区目录 SkillHub 上的分类是「客户端」，GitHub 上有 1 颗星，包版本 0.99.7，许可证 MIT。

它解决的是同一件事：追问直接长在那张回答上，主线保留完整上下文，支线各自展开，回到主线时本地记忆还能 callback 之前支线的结论。

Mica Space 的定位¶

一句话：DSH 的分支式对话画布插件，零配置本地记忆。

• 语言 JavaScript，包名 @local/dsh-chat-space，private: true，走 Release 分发，源码安装需自建。
• 侧边栏入口叫「Mica空间」，界面语言跟随 DSH，插件内不单独切换。
• 当前是预览版。README 明确写着 0.99.7 demo，升级前建议保留 .chat-space 备份。

核心功能¶

分三组看。

分支结构与画布：

• 多空间、文件夹、子文件夹；主线 / 支线 / 子支线树；
• 竖版支线左右交替排布，避免全部堆在右侧；
• 创建分支时可填可选名称，也可右键对「分支名称（optional）」重命名；
• 点模式下可直接拖动小点调整位置；选中卡片后 Alt + 滚轮仍可缩放画布；
• 分支颜色支持调色盘和十六进制输入，主线可单独设色；
• 分支折叠 / 展开带堆叠卡片、淡入淡出和聚合标记；支线卡有四向连接点，折叠点和展开点做了视觉区分；
• 横竖布局在创建空间时决定，之后不可切换。

追问与附件：

• 引用选中文字后继续追问；
• 图片和文件附件；
• 图片附件与扫描版 PDF 的本地 OCR（Tesseract，离线）；
• 已停止的回答旁边提供「重新问」，重新问不移动视角，完成后显示蓝色未读标记；
• 卡片支持折叠、颜色、标签、待追问和红旗；待追问卡片离开视口时边缘出现 ! 提醒。

库管理与记忆：

• 回收站、撤销、搜索、整库导入导出；
• 本地记忆：主线摘要 + 分支摘要 + 父子级检索；长回答自动分 chunk，命中子片段时回带父 turn；
• 零配置轻量哈希向量，以及可选的本地共现语义模式；
• Git 备份（本地提交 + 可选私有 remote push）。

安装与启用¶

Release 里的 mica-space-0.99.7-demo.zip 已经包含运行依赖，解压后直接在 DSH 插件管理里选择该目录即可，不需要再执行 npm install。源码安装仍然需要先 npm install。

按 README 的步骤走：

1、在 DSH 插件管理中安装本目录对应的插件包；
2、确认侧边栏出现「Mica空间」；
3、在 DSH 里配置一个聊天模型；
4、新建空间，从第一个问题开始。

插件声明 dsh.client.platform 为 web、immediately: true，并注入 @deepseek-ai/dsh-client-ui-conversation，属于客户端侧插件。

用户不需要另外安装：

• 向量数据库；
• embedding 模型；
• Python；
• embedding API。

典型使用流程¶

1、新建一个空间，输入第一个问题。
2、对某个回答点追问，回答下方分叉出一条支线；想并行试另一种问法，就从同一张回答再分一条。
3、引用卡片里选中的文字继续追问，减少口头复述。
4、需要图片或扫描版 PDF 时直接附进去，OCR 在本地完成。
5、后续回到主线，本地记忆从分支摘要里 callback 结论，不用重新粘贴。
6、整理时折叠分支、打标签、设红旗；想留档就走导出或 Git 备份。

记忆模式与隐私¶

画布顶部点「记忆」切换两档。

轻量模式是默认档：关键词 + 字符 n-gram 哈希向量，零配置，速度最快。

本地语义增强模式在当前空间的词语共现上构建分布语义向量：

• 零配置，不需要外部 API；
• 不是通用神经语义模型，不能理解任意同义改写；
• 每个空间独立构建，不共享其他用户数据。

隐私边界按 README 列的几条：

• 轻量 / 本地语义模式不访问网络；
• 正常聊天时，问题、上下文和附件会发送给用户配置的 DSH 模型提供商；
• 文件抽取后的文本、图片 OCR 和 PDF OCR 结果也会进入聊天上下文；
• OCR 在本地完成，不上传图片或 PDF 到 OCR 服务；
• Git 备份只有用户主动配置 remote 并点击备份时才 push；
• 插件本身不包含遥测，不包含作者 API key。

数据默认落在默认工作区：

.chat-space/library.json
.chat-space/spaces/<id>.json
.chat-space/attachments/
.chat-space/trash/

每个空间独立保存，包含主线、分支、视图和 memory。

Agent 模式：现在没有¶

当前 0.99.7 demo 没有 Agent 模式，这一点 README 说得比较明确：

• Mica 里的每条对话都是一次普通模型调用：发送系统提示词、历史消息、分支上下文、记忆和附件，接收文字流；
• 不执行工具循环；不读写文件，不运行命令，不调用 MCP；也没有 Agent 权限确认。

v1.0 的探索方向包括但不限于：按空间或分支选择是否使用 Agent，接入 DSH 的 Agent 会话和工具调用，工具调用与权限确认以卡片形式挂到对应分支，先做只读工具再考虑写文件和执行命令，以及明确分支复制、回到主线、中断后继续时 Agent 状态怎么处理。这些是计划，不是现有能力。

已知限制¶

写下来免得踩坑：

• 当前不是神经语义 RAG；
• PDF 文本层不足时自动本地 OCR，最多处理 8 页，OCR 质量受扫描清晰度影响；
• 新上传附件保存在 .chat-space/attachments；打开旧空间时会把 DSH 旧附件复制进来并改用本地引用，永久删除时清理本地文件；
• 附件文件不包含在导出 JSON 或 Git 备份里；
• 大空间已做视口裁剪，但未做完整的节点虚拟化；
• 测试方面，核心测试覆盖上下文、空间库、embedding 和语义排序，另有 Playwright 真实浏览器 E2E。

想自己跑测试，真实浏览器 E2E 是：

npm run test:e2e

如果 Chromium 不在默认路径，设置 MICA_CHROMIUM 指向 chrome.exe。

核心与 UI smoke：

node --test tests/context.test.mjs tests/library.test.mjs tests/embedding.test.mjs tests/semantic.test.mjs tests/parent-child.test.mjs tests/rag-eval.test.mjs tests/performance.test.mjs tests/ui-smoke.test.cjs

适用场景与注意¶

适合的场景：对话轮次多、经常从一个回答分头追问、需要可回溯结构的研发或调试过程；希望记忆和 OCR 都在本地跑完、不额外接服务的场景。

需要注意五点。

第一，插件以当前 DSH 进程的权限运行。它能做的文件读写、命令执行、网络访问都取决于 DSH 这个进程本来拥有什么权限，不会因为装成客户端插件而额外收窄，也不该因为看着只是聊天界面就假设它没副作用。

第二，安装前应读一遍源码，重点看 index.js、client.js、cordis.patch.yml 和 settings 相关入口，确认它对工作区文件（尤其是 .chat-space 目录）的读写范围是否在你的预期内。许可证是 MIT，允许查看和修改。

第三，预览版的定位。README 自己标了「当前版本为预览版，升级前请保留 .chat-space 备份」，所以动手之前先备份。

第四，附件不进备份。导出 JSON 和 Git 备份都不含附件文件本身，这份空间的完整留档要另外考虑附件目录。

第五，生态位置。Mica Space 挂在社区目录 SkillHub 下，SkillHub 是独立站点，与 DeepSeek 及幻方没有官方从属关系，不要把这类目录当作官方应用商店。DSH 的理念是「一切皆插件」，插件的来源、维护者和更新节奏需要自己判断。

小结¶

Mica Space 的价值集中在一个具体改动上：追问不再往下追加，而是从那张回答分叉。对经常在长对话里反复追问的开发者，它把「翻回去找那个回答」这件事换成了「在那张卡片上继续长」。零配置的本地记忆、离线 OCR 和 Git 备份对小规模个人工作区够用，但不是通用神经语义 RAG；Agent 模式仍停留在 v1.0 计划里。

目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/ToiMee/mica_space

源码与 Release：https://github.com/ToiMee/mica_space