前言¶
在 Harness 裏做英語閱讀，常見做法是臨時丟一篇 URL 或正文，讓模型逐段講解。每次會話上下文不同，詞彙和句式很難沉澱，也不容易在 UI 裏連續讀下去。English Reader 由 chenzhenhong 維護，作爲 DSH 的客戶端 bundle 運行：以文章爲入口，經分階段 AI 解析後支持雙欄精讀與連續閱讀，並把用戶主動收藏的內容放進本地知識庫與複習隊列。模型調用走 Harness 的 llm 運行時，插件不讀取任何 API Key；元數據與正文落在本機 SQLite 與文件目錄。
這是什麼¶
English Reader 是 DeepSeek Harness 的原生 bundle 插件，分類爲客戶端。倉庫地址：chenzhenhong/English-Reader；社區目錄頁：SkillHub 條目。當前 package.json 版本爲 1.0.0，許可證 MIT。
數據路徑默認是 $DSH_HOME/english-reader，可通過 cordis.patch.yml 中的 dataDir 調整。
從採集到精讀的主線¶
整條鏈路可以概括爲先入稿、再解析、後閱讀與沉澱。
- 採集：自動發現、URL 導入或手動粘貼；採集規格支持難度區間、21 個來源、發佈時間、12 種類型、敏感內容過濾與詞數等篩選項。
- 正文處理：導入時做正文清洗與去重，去掉出版商頁面的裝飾性內容，只保留正文段落；詳情頁還可「清理正文」重新抓取，但正文變化會清掉舊分析，需重新解析。
- 分階段解析：導讀、難度、單詞、短語、搭配、切分、逐句、復盤等階段依次或按需執行；失敗階段可查看錯誤碼與模型原始輸出，單句可單獨重試。
- 閱讀：文章詳情提供雙欄精讀（左原文右解析）與連續閱讀，句子聯動、單詞彈窗與筆記。
- 知識庫與複習：解析只產生候選詞彙/短語/搭配/句子，須用戶在閱讀頁手動「加入知識庫」後纔會進入四庫列表；複習中心針對未掌握單詞做卡片複習。
首頁另有學習統計、最近閱讀，以及基於真實學習事件（非預估閱讀時長）的 GitHub 風格一年熱力圖。
安裝與啓用¶
安裝前請自行閱讀倉庫源碼與 MIT 許可證；插件以當前 dsh 進程權限運行，並會發起網絡抓取與模型調用。
在 dsh 會話中，使用資料記載的 bundle 安裝方式（路徑須爲本機上的絕對路徑）：
# 在 dsh 會話中
plugin_manager install_bundle target: /absolute/path/to/english-reader
也可在插件管理界面裏安裝同一目錄。完成後側欄出現 English Reader 圖標，點擊進入主面板。
配置項¶
在 cordis.patch.yml 中可調整解析與數據行爲，常用鍵如下：
| 鍵 | 默認 | 說明 |
|---|---|---|
dataDir |
$DSH_HOME/english-reader |
數據庫與文章正文目錄；留空用默認 |
sentenceConcurrency |
2 |
逐句解析併發（1–5） |
retryLimit |
2 |
單個階段最大嘗試次數 |
wordsPerArticle |
15 |
每篇提取的重點詞數 |
若目標站頁面很長，Harness 抓取 provider 的 maxBodyChars 默認 100000 字符可能導致正文被截斷。可在 cordis.patch.yml 中調大 @deepseek-ai/dsh-web-fetch-http 的 maxBodyChars 與 maxResponseBytes（README 中給出了示例數值）。
界面與 Agent 工具¶
主界面按功能分頁：首頁、採集文章（「採集規格」與「發現內容」兩級頁籤）、我的文章、文章詳情、知識庫、複習中心、設置（模型分組、解析參數、發音、數據目錄與備份說明）。排版遵循倉庫內 Bento Grid 2.0 規範文檔。
除 UI 外，同一套 facade 暴露 Agent 工具，便於在會話裏自動化：
| 工具 | 用途 |
|---|---|
english_reader_search |
搜索文章或任一知識庫集合 |
english_reader_import |
按 URL 或正文導入，可選立即解析 |
english_reader_analyze |
啓動 / 查詢 / 重試單個階段 / 取消解析 |
english_reader_knowledge |
收藏、設置掌握程度、寫筆記 |
english_reader_speak |
用 Edge 神經語音朗讀單詞 / 短語 / 整句（返回 MP3 附件） |
典型用法思路¶
在界面裏：先在「採集文章」按規格發現或導入內容，在「我的文章」中觸發解析，進入詳情雙欄閱讀並把需要的詞條加入知識庫，最後在「複習中心」鞏固未掌握單詞。設置頁可試聽發音、查看當前 Harness 會話實際使用的模型，並確認數據目錄以便備份。
在 Agent 裏：例如用 english_reader_import 導入 URL 並立即解析，用 english_reader_analyze 查詢進度或在失敗階段重試；需要聽讀時用 english_reader_speak。發音走 Edge 神經語音 WebSocket，音色與語速存在瀏覽器本地，音頻緩存在 <dataDir>/cache/speech/。
抓取優先使用 Harness 的 ctx.web.fetch()，插件自帶抓取器作兜底並帶 SSRF 防護。解析階段若出現 LLM_TRUNCATED、LLM_INVALID_JSON、LLM_UNAVAILABLE 等錯誤碼，可在詳情頁階段條上對照排查。
數據備份與適用場景¶
備份即複製整個 <dataDir>（含 SQLite、<dataDir>/articles/<id>/cleaned.md、語音緩存等）；恢復時放回同一路徑再啓動 Harness。設置頁「數據目錄與備份」列出了需複製的子目錄。
適合需要在 Harness 內長期積累、可證據追溯（AI 結論需對應原文）的英語閱讀流程，且接受本地優先存儲與自行管理備份的用戶。不適合希望「解析結果全自動進詞庫、零點擊沉澱」的用法——知識庫條目必須手動加入。
社區插件目錄由 SkillHub 等站點維護，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係；安裝與使用須以倉庫 README 與許可證爲準。
參考鏈接¶
- 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/chenzhenhong/English-Reader
- GitHub：https://github.com/chenzhenhong/English-Reader
