前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里做智能体或日常协作时，会议内容往往散落在录音文件、聊天片段和手写笔记里。把音频转成可校对文字稿，再整理成正式纪要，通常要换好几套工具，还要把音频传到云端 ASR。若你希望音频默认留在本机，同时纪要正文仍走 Harness 里已经配置好的大模型，luczhang88-lang 维护的 dsh-meeting-recorder（当前版本 0.3.0）把「录音 / 导入 → FunASR 转写 → 说话人校对 → Word 交付物」收进侧边栏插件，与 Harness 0.2.x 同一套界面完成。

下面按定位、能力、安装与典型流程说明；事实来自仓库 README、INSTALL 说明与 package.json。

这是什么¶

dsh-meeting-recorder 是 DeepSeek Harness 的会议录音插件，自带本机 engine/speech_engine 与 FunASR 相关源码封装。插件负责 Host + Client 界面与任务编排；Python 虚拟环境、PyTorch / FunASR 依赖和模型权重不在 git 与 npm 包内，需在首次使用前单独准备。

维护者：Luc Zhang（GitHub：luczhang88-lang）。仓库：https://github.com/luczhang88-lang/dsh-meeting-recorder。社区目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/luczhang88-lang/dsh-meeting-recorder。

核心功能¶

仅列举资料中已写明的项：

• 现场录音：浏览器采集本机麦克风（需权限；HTTPS 或 localhost）。
• 后期导入：支持 wav / mp3 / m4a / flac / ogg 等；非 wav 会先转为 16 kHz 单声道再转写（需 ffmpeg）。
• 本机转写：通过仓库内引擎 + FunASR，音频默认不出本机。
• 说话人分离：自动聚类；校对页可改姓名与分段归属。
• 重点标记：录音过程中打标记，写入文字稿章节。
• 交付物：讲话文字稿 Word、发言要点提纲 Word、正式《会议纪要》 Word；纪要正文使用 Harness 已配置的大模型生成。

环境与仓库内容¶

系统要求¶

1. DeepSeek Harness 0.2.x（engines.dsh：>=0.2.0-rc.1 <0.3.0）。
2. Node.js 20+（用于 npx 调用 dsh 安装插件）。
3. Python 3.10+（setup 创建 engine/.venv）。
4. 磁盘约 4–6 GB 空闲（venv + 模型）。
5. 可访问 PyPI 与 ModelScope（装依赖、下模型）。
6. ffmpeg（导入 mp3/m4a 等；仅现场录音写 WAV 时可不装）。
7. 麦克风权限（现场录音）。

进包与需本机下载¶

装上插件还不能转写；必须先完成引擎目录下的虚拟环境与（按需）模型下载。

安装与启用¶

引擎目录必须是 Harness 当前加载的那份插件 旁的 engine/。在另一份目录里跑 setup，不会作用到已装进 Harness 的副本。

1. 在本机插件目录准备引擎¶

在将要被 Harness 加载的插件根目录中执行（Windows 含模型下载）：

scripts\setup.cmd

只要依赖、暂不下载模型（Windows）：

powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\setup.ps1 -SkipModels

macOS / Linux（含模型下载）：

bash scripts/setup.sh

macOS / Linux，仅依赖：

bash scripts/setup.sh --skip-models

说明：macOS 上 torch 来自 PyPI；Linux 与 Windows 使用 https://download.pytorch.org/whl/cpu。发布说明称未在 macOS 上完整验证安装脚本。

模型下载仅在未加 --skip-models / -SkipModels 时由 setup 执行；插件内「只安装依赖」按钮默认不下载模型，第一次转写也可能再次尝试拉取权重。

2. 登记进 Harness¶

Web 版：

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add .

桌面版将 web 换成 desktop。若从 GitHub 引用同一仓库而非本地目录，README 给出的命令为：

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:luczhang88-lang/dsh-meeting-recorder

上述命令只安装插件代码；装完后仍须在 Harness 加载出来的插件目录 内执行 setup，或在「会议录音」页面使用安装按钮（按钮只运行该目录内的 scripts/setup.sh 或 setup.ps1，不会执行你自行输入的任意命令）。

完成后完全退出并重启 Harness。

若 dsh plugin add 复制了插件但未带上 .venv，打开「会议录音」，按页面显示的插件目录，用「只安装依赖」或「安装依赖并下载模型」完成本机准备。

3. 路径与覆盖项¶

默认（可在 cordis.patch.yml 修改，或用环境变量覆盖）：

• engineRoot → 插件目录下 engine/
• modelCacheDir → engine/models/
• Python → engine/.venv/Scripts/python.exe（Windows）或 engine/.venv/bin/python（macOS / Linux）

环境变量：MEETING_RECORDER_ENGINE_ROOT、MEETING_RECORDER_MODEL_CACHE、MEETING_RECORDER_PYTHON、MEETING_RECORDER_MEETINGS_ROOT。自定义 engineRoot 后，界面内的安装按钮会拒绝执行，以免依赖装到错误目录。

典型用法¶

README 给出的最短路径如下：

1. 侧边栏打开「会议录音」。
2. 若提示引擎未就绪，先安装依赖（必要时再下载模型）。
3. 选择「现场录音」或「导入录音」。
4. 停录后自动转写 → 进入「校对」→「交付」生成 Word 文稿与纪要。

纪要正文依赖 Harness 中已配置的大模型；转写与默认音频处理在本机引擎内完成。

适用场景与注意¶

适合：需要在 DSH 内闭环处理会议、强调本机 ASR、且已使用 Harness 0.2.x 并配置好大模型的开发者或团队。

权限与安全：插件随当前 DSH 进程权限运行；安装前应自行审阅源码与许可证。项目代码为 MIT；FunASR 为 MIT，ModelScope 为 Apache-2.0；模型权重不在仓库内，许可细节见仓库 THIRD_PARTY.md。社区目录站点（如 SkillHub）与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系，DSH 生态原则是「一切皆插件」，本插件通过 GitHub topic dsh-plugin 等渠道被发现，不保证自动进入某一市场索引。

常见误区：仅执行 dsh plugin add 而未在加载目录 setup；在错误克隆路径安装 venv；导入压缩音频却未安装 ffmpeg。

结尾¶

dsh-meeting-recorder 把会议录音、本机 FunASR 转写与 Harness 大模型写纪要连成一条可复现链路，交付物统一为 Word。使用前预留磁盘与网络，并在 Harness 实际加载的插件路径完成引擎准备。

• 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/luczhang88-lang/dsh-meeting-recorder
• GitHub：https://github.com/luczhang88-lang/dsh-meeting-recorder