前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）裏做智能體或日常協作時，會議內容往往散落在錄音文件、聊天片段和手寫筆記裏。把音頻轉成可校對文字稿，再整理成正式紀要，通常要換好幾套工具，還要把音頻傳到雲端 ASR。若你希望音頻默認留在本機，同時紀要正文仍走 Harness 裏已經配置好的大模型，luczhang88-lang 維護的 dsh-meeting-recorder（當前版本 0.3.0）把「錄音 / 導入 → FunASR 轉寫 → 說話人校對 → Word 交付物」收進側邊欄插件，與 Harness 0.2.x 同一套界面完成。

下面按定位、能力、安裝與典型流程說明；事實來自倉庫 README、INSTALL 說明與 package.json。

這是什麼¶

dsh-meeting-recorder 是 DeepSeek Harness 的會議錄音插件，自帶本機 engine/speech_engine 與 FunASR 相關源碼封裝。插件負責 Host + Client 界面與任務編排；Python 虛擬環境、PyTorch / FunASR 依賴和模型權重不在 git 與 npm 包內，需在首次使用前單獨準備。

維護者：Luc Zhang（GitHub：luczhang88-lang）。倉庫：https://github.com/luczhang88-lang/dsh-meeting-recorder。社區目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/luczhang88-lang/dsh-meeting-recorder。

核心功能¶

僅列舉資料中已寫明的項：

• 現場錄音：瀏覽器採集本機麥克風（需權限；HTTPS 或 localhost）。
• 後期導入：支持 wav / mp3 / m4a / flac / ogg 等；非 wav 會先轉爲 16 kHz 單聲道再轉寫（需 ffmpeg）。
• 本機轉寫：通過倉庫內引擎 + FunASR，音頻默認不出本機。
• 說話人分離：自動聚類；校對頁可改姓名與分段歸屬。
• 重點標記：錄音過程中打標記，寫入文字稿章節。
• 交付物：講話文字稿 Word、發言要點提綱 Word、正式《會議紀要》 Word；紀要正文使用 Harness 已配置的大模型生成。

環境與倉庫內容¶

系統要求¶

1. DeepSeek Harness 0.2.x（engines.dsh：>=0.2.0-rc.1 <0.3.0）。
2. Node.js 20+（用於 npx 調用 dsh 安裝插件）。
3. Python 3.10+（setup 創建 engine/.venv）。
4. 磁盤約 4–6 GB 空閒（venv + 模型）。
5. 可訪問 PyPI 與 ModelScope（裝依賴、下模型）。
6. ffmpeg（導入 mp3/m4a 等；僅現場錄音寫 WAV 時可不裝）。
7. 麥克風權限（現場錄音）。

進包與需本機下載¶

裝上插件還不能轉寫；必須先完成引擎目錄下的虛擬環境與（按需）模型下載。

安裝與啓用¶

引擎目錄必須是 Harness 當前加載的那份插件 旁的 engine/。在另一份目錄裏跑 setup，不會作用到已裝進 Harness 的副本。

1. 在本機插件目錄準備引擎¶

在將要被 Harness 加載的插件根目錄中執行（Windows 含模型下載）：

scripts\setup.cmd

只要依賴、暫不下載模型（Windows）：

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

macOS / Linux（含模型下載）：

bash scripts/setup.sh

macOS / Linux，僅依賴：

bash scripts/setup.sh --skip-models

說明：macOS 上 torch 來自 PyPI；Linux 與 Windows 使用 https://download.pytorch.org/whl/cpu。發佈說明稱未在 macOS 上完整驗證安裝腳本。

模型下載僅在未加 --skip-models / -SkipModels 時由 setup 執行；插件內「只安裝依賴」按鈕默認不下載模型，第一次轉寫也可能再次嘗試拉取權重。

2. 登記進 Harness¶

Web 版：

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

桌面版將 web 換成 desktop。若從 GitHub 引用同一倉庫而非本地目錄，README 給出的命令爲：

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

上述命令只安裝插件代碼；裝完後仍須在 Harness 加載出來的插件目錄 內執行 setup，或在「會議錄音」頁面使用安裝按鈕（按鈕只運行該目錄內的 scripts/setup.sh 或 setup.ps1，不會執行你自行輸入的任意命令）。

完成後完全退出並重啓 Harness。

若 dsh plugin add 複製了插件但未帶上 .venv，打開「會議錄音」，按頁面顯示的插件目錄，用「只安裝依賴」或「安裝依賴並下載模型」完成本機準備。

3. 路徑與覆蓋項¶

默認（可在 cordis.patch.yml 修改，或用環境變量覆蓋）：

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

環境變量：MEETING_RECORDER_ENGINE_ROOT、MEETING_RECORDER_MODEL_CACHE、MEETING_RECORDER_PYTHON、MEETING_RECORDER_MEETINGS_ROOT。自定義 engineRoot 後，界面內的安裝按鈕會拒絕執行，以免依賴裝到錯誤目錄。

典型用法¶

README 給出的最短路徑如下：

1. 側邊欄打開「會議錄音」。
2. 若提示引擎未就緒，先安裝依賴（必要時再下載模型）。
3. 選擇「現場錄音」或「導入錄音」。
4. 停錄後自動轉寫 → 進入「校對」→「交付」生成 Word 文稿與紀要。

紀要正文依賴 Harness 中已配置的大模型；轉寫與默認音頻處理在本機引擎內完成。

適用場景與注意¶

適合：需要在 DSH 內閉環處理會議、強調本機 ASR、且已使用 Harness 0.2.x 並配置好大模型的開發者或團隊。

權限與安全：插件隨當前 DSH 進程權限運行；安裝前應自行審閱源碼與許可證。項目代碼爲 MIT；FunASR 爲 MIT，ModelScope 爲 Apache-2.0；模型權重不在倉庫內，許可細節見倉庫 THIRD_PARTY.md。社區目錄站點（如 SkillHub）與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係，DSH 生態原則是「一切皆插件」，本插件通過 GitHub topic dsh-plugin 等渠道被發現，不保證自動進入某一市場索引。

常見誤區：僅執行 dsh plugin add 而未在加載目錄 setup；在錯誤克隆路徑安裝 venv；導入壓縮音頻卻未安裝 ffmpeg。

結尾¶

dsh-meeting-recorder 把會議錄音、本機 FunASR 轉寫與 Harness 大模型寫紀要連成一條可復現鏈路，交付物統一爲 Word。使用前預留磁盤與網絡，並在 Harness 實際加載的插件路徑完成引擎準備。

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