前言¶

在 DSH 裏讓 Agent 回答「上週星球裏關於某話題說了什麼」，難點往往不在模型，而在內容是否已經在本機、是否有穩定目錄與索引。手動複製帖子、附件散落在下載目錄、全文檢索靠翻聊天記錄，很難和 Agent 的工作流對齊。

下面介紹社區插件 zsxq-skill（npm 包名 dsh-skill-zsxq）：用 Agent Skill 把你自己已訂閱的知識星球帖子同步到本地，按頻道與日期落成 Markdown，再配合模型做分類、摘要、金句，並用腳本重建索引、支持檢索。它不替你加入星球，也不下載無權限的內容。

這是什麼¶

zsxq-skill 由維護者 zhangcaiqian 發佈，在 SkillHub 目錄 中歸類爲「記憶」。倉庫同時是 DSH 可安裝的 skill bundle，也是一份給模型看的 SKILL.md 加 Python 參考腳本。

組合方式可以概括爲：

同步結果落在你的數據目錄：channels/<頻道>/<年>/<月>/<日>/*.md，附件進 assets/，檢索讀 index/index.json。

核心功能¶

資料中已明確的能力包括：

1. 同步：拉取星球帖子，下載附件，對 docx/pdf 抽取正文寫入 md。
2. 富化（由模型執行）：按 SKILL.md 補 topic_category、關鍵詞、摘要（≤50 字）、金句與 .quotes.md。
3. 索引：生成 INDEX.md、index.json 及分片索引；檢索只讀索引，不掃全文。
4. 在 DSH 中用自然語言驅動：例如「同步今天知識星球的內容」「重建索引」「搜一下降息」等，模型按手冊調腳本或流程。

腳本模式還提供 channels.py 列出可訪問星球並生成 config.json 的 channels 片段，無需手抄 group_id。

同作者的 dsh-plugin-zsxq 可把確定性能力做成 DSH 原生工具（純 JS、不需 Python）。只裝本倉庫時走腳本模式；兩個都裝時 skill 可檢測工具並切到插件模式，細節以插件倉庫 README 爲準。

安裝與啓用¶

先做插件安裝，再重啓 DSH。README 寫明：配置改動可熱更新，但 skill 模塊需重啓後新會話纔可見，會話裏 skill 名爲 zsxq-knowledge。

方式 A：裝進 DSH（推薦）

# npm（推薦）
dsh plugin --profile web add dsh-skill-zsxq

# 或從 GitHub 源碼安裝
dsh plugin --profile web add github:zhangcaiqian/zsxq-skill

# 本地開發
dsh plugin --profile web add link:/path/to/zsxq-skill

package.json 標明當前版本 0.1.0，許可證 MIT，DSH 引擎要求爲 >=0.2.0-rc.2 等與 @deepseek-ai/dsh-skill 對應的區間。

DSH Desktop 用戶可在 設置 → 插件 安裝；若用 CLI，需把 DSH_HOME 指向桌面 harness 目錄，避免裝進別的 profile（完整示例見倉庫 README）。

腳本模式前置條件（與是否裝 DSH 無關）：

python3 -m pip install -r requirements.txt

依賴包括 requests、python-docx、PyMuPDF、beautifulsoup4、pyyaml。另需 Python ≥ 3.10 與自管的數據目錄（含 config.json、channels/ 等）。

配置 Cookie 與頻道¶

1. 瀏覽器登錄 wx.zsxq.com，開發者工具 Network 中過濾 api.zsxq.com，複製請求頭裏的整段 Cookie。
2. 在數據目錄從 config.example.json 複製爲 config.json，填寫 zsxq_cookie。
3. 用腳本生成頻道表併合並進 config.json：

cd ~/my-knowledge-base
cp /path/to/zsxq-skill/config.example.json config.json
# 編輯 zsxq_cookie

python3 scripts/channels.py          # 列出可訪問星球 + 配置片段
python3 scripts/channels.py --json   # 僅 JSON

config.json 中 zsxq_cookie 與 channels 爲必填；tag_to_category 可選。Cookie 等同賬號憑據，勿提交 Git；失效時常見 HTTP 401，需重新獲取（資料稱實測約一個月）。

推薦用環境變量固定數據目錄：

export ZSXQ_BASE_DIR=~/my-knowledge-base

典型用法¶

在 DSH 中（自然語言）¶

腳本模式¶

export ZSXQ_BASE_DIR=~/my-knowledge-base
cd /path/to/zsxq-skill

python3 scripts/sync.py --channel all --today
python3 scripts/sync.py --channel <頻道key> --date 2026-11-06
python3 scripts/sync.py --channel <頻道key> --month 2026-11

python3 scripts/build_index.py

python3 scripts/search.py "降息"
python3 scripts/search.py --tag 宏觀策略 --limit 20 --json

完整工作流：① 同步 → ② 模型富化 → ③ 重建索引 → ④ 檢索。同步後若不重建索引，新文章無法被 search.py 命中。

適用場景與注意¶

適合誰：已訂閱知識星球、希望把帖子與附件沉澱爲本地可檢索 Markdown 庫，並在 DSH Agent 裏用同一套目錄與索引的人。

邊界（倉庫 README 明確寫出）：

• 不內置 ASR、生圖；語音等按手冊交給對應模型能力。
• 星主問答/晚課等非精華帖默認 scope=digests 可能拉不到，需 scope=all。
• count > 30 會觸發接口錯誤 code=14001；限流 code=1059 腳本會重試。
• --refresh 會物理刪除該月 md（含已富化字段），執行前需備份。

安全與權限：插件與腳本以當前 DSH 進程及本機用戶權限運行，會使用你配置的 Cookie 訪問星球 API。安裝前請閱讀倉庫源碼與 MIT 許可證；社區目錄 SkillHub 爲獨立站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。

結尾¶

經過上面的步驟，zsxq-skill 把「星球裏看過的東西」變成帶目錄、索引和 frontmatter 的本地知識庫，Agent 按 SKILL.md 完成同步後的富化與查詢，而不必每次從零翻網頁。

• 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/zhangcaiqian/zsxq-skill
• GitHub：https://github.com/zhangcaiqian/zsxq-skill
• npm：https://www.npmjs.com/package/dsh-skill-zsxq