前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）裏做計算機相關問答或助教場景時，模型常會給出帶版本號、API 或標準條款的陳述，並附上若干 URL。問題在於：這些鏈接是否屬於可採信的官方或同行評議來源，引用層級是否合適，草稿裏有沒有「寫了事實卻未掛信源」的段落——若只靠模型自判，難以形成一致規則。
cs-source-reliable 面向上述痛點：它把 119 個經過探測登記的可採集 CS 信源打成註冊表數據，並提供兩個僅做本地查表的工具（不發起聯網請求），再在系統提示里約定何時查找、如何引用、何時做引用審計。下面介紹插件定位、能力與安裝用法。
這是什麼¶
cs-source-reliable 是 DSH 的聯網工具類插件（分類：聯網工具；設置裏顯示爲 CS source reliability）。它在 Harness 內捆綁一份信源註冊表，覆蓋 CS2023 的 17 個知識領域；信源分爲教學層（教材、課程、官方文檔、標準等）與前沿層（預印本、會議論文、發行說明、安全通告等）。插件不攔截用戶請求，由模型在系統提示片段（order 240，位於 plugin-guidance 區間）引導下決定是否調用工具。
維護者與社區目錄條目見 SkillHub 與 GitHub 倉庫（安裝命令以 README 原文爲準，見下文）。
註冊表裏有什麼¶
資料記載的規模與字段如下。
- 119 個信源：68 個教學層、51 個前沿層。
- 每條記錄含權威層級（
A主規範/官方文檔/發行渠道，B同行評議/權威來源，C經策展的二次來源，D僅作線索）、證據類型、content_access（static / portal / js / redirect / frameset / api / binary）、license_class、cache_policy、attribution、refresh_days、last_checked，以及所服務的 CS2023 知識領域代碼。
兩個面向模型的工具均基於該註冊表做本地查找，README 稱 Registry 加載約 0.7–2.6 ms，調用延遲在亞毫秒量級；工具輸出有上限（例如查找默認最多 5 條、上限 20 條，備註截斷至 180 字符）。
核心工具¶
cs_source_find¶
按 URL、關鍵詞或 CS2023 領域代碼查找信源。
參數要點：
url：匹配頁面（主機 + 路徑前綴）。query：關鍵詞，例如"algorithm textbook"或"RFC"。ka：知識領域代碼之一：AL AR CN DM DS FPL GV HCI IS MSF OS PDC SEC SE SEP SF SPD。layer：breadth（教學）或depth（前沿）。limit：結果數量上限（默認 5，最大 20）。
返回緊湊記錄，含層級、訪問方式與刷新策略。示例：
- [python-docs] Python Documentation — A/official-doc; access=static; refresh=30d; https://docs.python.org/3/
關鍵詞排序採用類 IDF 的 token 權重，並對學科 token 加權，使如 "python 3.13 release notes" 更偏向 Python 相關信源。
cs_source_audit¶
對草稿答案中的 URL 引用做機械審計：將每個 URL 映射到已知信源或標爲未知，報告層級與訪問方式，標出未知域名及 C/D 級引用，統計缺少信源的實質性段落，並給出修正建議。
示例輸出形態：
Citations: 2/2 audited, 1 known, 1 unknown; A=1 B=0 C=0 D=0; uncited paragraphs=0
- https://docs.python.org/3/ -> python-docs (A/official-doc)
- https://example.com/blog/post -> unknown; not in the registry: verify the domain yourself before relying on it
模型側的觸發約定¶
README 中的約定包括：
- 在陳述依賴版本、API、標準或「當前狀態」的 CS 事實前，先調用
cs_source_find。 - 優先 A/B 級信源；C 作二次參考，D 僅作線索，不得當作事實依據。
- 引用格式爲
[source-id] URL，並寫明信源上的版本或日期；若無合適註冊表項則標明 unsourced。 - 在發送含 URL 引用的草稿前，調用
cs_source_audit。 - 非 CS 話題可跳過兩個工具。
安裝與啓用¶
要求：DeepSeek Harness >=0.2.1-rc.1 <0.3.0-0，Node.js 20+。安裝後需重啓或重載 profile；插件出現在 Settings → Plugins。
推薦從 release 壓縮包安裝（README 寫明無需構建步驟）：
dsh plugin --profile web add https://github.com/uhygyuf/cs-source-reliable/releases/latest/download/cs-source-reliable.tgz
從 GitHub 源倉庫安裝：
dsh plugin --profile web add github:uhygyuf/cs-source-reliable
本地開發目錄：
dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/cs-source-reliable
插件以當前 dsh 進程權限運行；安裝前應自行查看倉庫源碼與許可證（MIT）。社區目錄站點 SkillHub 與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係，不宜當作官方應用商店。
典型用法（與 README 一致）¶
- 助教或答疑前，用
cs_source_find的query或ka鎖定教材、RFC、官方文檔等 A/B 級來源。 - 生成含外鏈的草稿後，用
cs_source_audit清點未知域名、C/D 引用與未引用段落，再改稿。 - 對版本敏感的說法，在引用中保留信源自述的版本或日期，而非僅寫「最新」。
適用場景與限制¶
適合：在 DSH 中做 CS 教學、作業輔導、技術問答寫作，希望信源選擇與引用格式有統一註冊表和審計步驟的團隊或個人。
務必知曉的限制（來自 README）：
- 工具只查策展註冊表，不抓取頁面、不獨立驗證論斷真僞；層級數據新鮮度取決於註冊表重建與
last_checked。 cs_source_audit不做「該引用是否支撐該句」的語義判斷。- A/B 降低風險但不保證正確；版本敏感的表述仍須對齊信源上的版本/日期。
- 合法但未入庫的 URL（例如某項目自有 GitHub 倉庫）會被標爲 unknown。
資料記載 2026-11-06 探測：118/119 返回 HTTP 200；Semantic Scholar 爲 429（需 API key）。refresh_days 按信源類別給出建議區間（如通告 2 天、官方文檔 30 天、教材 365 天等）。
開發與數據維護（可選）¶
註冊表真源爲 data/cs-source-matrix.yaml，data/sources.json 由其生成。維護者可執行 npm run build:data 與 node test/check.mjs（README 記載 27 項檢查）。這與普通安裝用戶無直接關係，但說明信源列表可隨矩陣更新而迭代。
結尾¶
cs-source-reliable 把 CS 教學的信源選擇從「模型即興」收斂爲「註冊表 + 查找 + 引用審計」的本地流程，開銷主要在約 498 tokens 量級的 schema 與 guidance（README 2026-11-06 測算），適合已在 DSH 上編排 CS 場景的開發者。
- 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/hanwang-ai/cs-source-reliable
- GitHub（README 安裝與開發說明）：https://github.com/uhygyuf/cs-source-reliable
- 用戶線索中的倉庫路徑：https://github.com/hanwang-ai/cs-source-reliable
許可證：MIT（以倉庫 LICENSE 爲準）。
