前言¶

做製造業質量相關工具時，常見做法是單獨起一套 Web 應用，再另接數據庫和報表服務。要在 DeepSeek Harness（DSH）裏做「能算 SPC、能落庫、能導出 Word/Excel」的質量工作臺，還得自己接模型、接工具、接權限。quality-up 維護的 dsh-quality-up（質上開源質量平臺）把這一套做成 DSH 的客戶端整頁插件：業務數據寫本機 SQLite，統計由內置引擎實算，對話走 Harness 已登錄的 DeepSeek，並向智能體暴露 16 個 qip_* 工具。許可爲 MIT，可自行私有化與二次開發。

這是什麼¶

• 插件名稱：dsh-quality-up（倉庫 quality-up/dsh-quality-up）
• 分類：客戶端（web profile，immediately: true）
• 當前版本（package.json）：2.0.1
• 定位：開源質量改進平臺插件——真實 SQLite、SPC/Cpk/八大判異、8D 等業務頁面，以及 .docx / .xlsx 導出；無構建步驟，原生 ESM + 瀏覽器 JS。

左側欄入口 id 爲 dsh-quality-up；打開後主面板通過 iframe 承載整頁應用，頁面地址爲 http://127.0.0.1:<Harness 端口>/qip/。

數據與統計：數字從哪來¶

插件強調「頁面上的數字由引擎對庫內測量數據實算」，不用預設話術。

數據目錄默認爲：

~/.dsh/qip-platform/data/
├── qip.db          # SQLite 3.53（node:sqlite）
├── qip-db.json     # JSON 快照
└── reports/        # 生成的 .docx / .xlsx / .csv

可用環境變量 QIP_DATA_DIR 覆蓋默認路徑。首次啓動會灌入內部自洽的演示數據（含測量值等）；亦可在頁內導入 Excel/CSV 後做真實 SPC/Cpk/報表。

統計能力（README 列出的實現範圍）包括：I-MR / Xbar-R / Xbar-S / EWMA 控制圖；GB/T 4091 八大判異；Cp/Cpk/Pp/Ppk 等過程能力；t/F/卡方、迴歸、GR&R、DOE、FMEA-AP、帕累托等。同一套能力面向頁面按鈕、AI 工作臺對話，以及 Harness 智能體的 16 個工具。

模型與對話：複用 Harness，不單獨填 Key¶

插件 Host 通過 ctx.llm 調用當前 Harness 登錄態下的模型，默認鎖定 deepseek-official / deepseek-flash（即 DeepSeek-V4.1-Flash）；可用 QIP_LLM_PROVIDER、QIP_LLM_MODEL 覆蓋。對話內核爲 ReAct 工具編排：模型每輪輸出一個 JSON 工具調用或最終結論，插件執行真實工具並把返回喂回模型（最多 8 輪，可配）。對外發送、承諾、8D 關閉等動作需人工確認，並有審計留痕。

報告與導出¶

• report_generate：週報/月報/專項/根因/8D/SPC 等 → 真實 .docx，落在 reports/
• data_export：問題庫、項目、測量、SPC、知識庫等 → 真實 .xlsx 多表或 CSV

下載經 /qip/api/reports/download/<文件名>；文件同時保留在本地 reports/ 目錄。

Harness 智能體可用的 16 個工具¶

在 Harness 對話中可直接用自然語言觸發，例如查某特性 Cpk、導出 Excel、生成 Word 月報。工具名包括：

qip_overview、qip_spc_list_chars、qip_spc_rule_check、qip_spc_capability、qip_spc_control_chart、qip_measurements、qip_issue_search、qip_issue_create、qip_project_list、qip_project_advance、qip_knowledge_search、qip_risk_scan、qip_benefit_calc、qip_report_generate、qip_data_export、qip_db_status。

頁面模塊¶

README 列出 16 個頁面：駕駛艙、AI 改進工作臺、質量問題庫、質量改進項目(8D)、QRQC、SPC 智能判異、市場質量與客訴、改進收益覈算、報表中心、知識庫、員工成長、審批中心、插件架構、移動端、審計日誌、系統設置。顯示名可隨「初始設置 → 公司名稱」變化。

安裝與啓用¶

環境要求（package.json）：Node.js ^22.19.0 || >=24.0.0；README 一鍵安裝寫明 Node.js 24.9.0 或更新；DSH 兼容 0.2.2-rc.1 等（見 package.json 中 dsh.compatibility）。

首次安裝並啓動（命令來自倉庫 README）：

npx --yes -p @deepseek-ai/dsh@0.2.2-rc.1 -p pnpm@11 -c "dsh plugin --profile web add https://codeload.github.com/quality-up/dsh-quality-up/tar.gz/refs/heads/main && dsh web --port 0"

命令會下載 Harness 與插件、裝入本機 web 配置，分配空閒端口並啓動；瀏覽器打開後從左側欄進入 質上開源質量平臺。首次使用 AI 時按 Harness 頁面提示接入 DeepSeek。若同一配置的 Harness 已在運行，安裝或更新插件後重啓該實例即可加載。

左側欄已有入口時，日常啓動：

npx --yes @deepseek-ai/dsh@0.2.2-rc.1 web --port 0

若報 ERR_PNPM_UNEXPECTED_STORE，按報錯中的 store 路徑末尾版本將命令中的 pnpm@11 換爲 pnpm@10（v10 時），與現有 Harness 配置一致即可。

插件裝入 web profile 後需重開應用生效。更多方式見倉庫內 安裝說明.md。

典型用法¶

頁面內 AI 對話（README 實測示例）：詢問某特性近 7 天 SPC 判異時，模型會先調用 spc_rule_check，再基於工具返回的控制限與準則命中情況作答。

Harness 對話：例如「查 CT-0378 的 Cpk」「把本週質量問題導出 Excel」「生成質量月報 Word」——對應 qip_* 工具真實執行。

維護者自檢（無需 Harness）：

node --check host.cjs && node --check public/app.js
node 自檢.cjs

適用場景與注意¶

適合誰：需要在 DSH 內做質量駕駛艙、問題庫/8D、SPC 與報表導出，並希望通過智能體調用同一套質量工具的團隊；願意在本機保留數據、接受 MIT 許可下自行審查與改動的使用者。

務必注意：

1. 插件以當前 dsh 進程權限運行，數據寫在用戶目錄 ~/.dsh/qip-platform/data/；安裝前應閱讀倉庫源碼與 LICENSE.md。
2. 初始演示數據爲程序生成的合成樣例，不含廠商私有或客戶資料；生產使用前應導入自有數據並覈對口徑。
3. 社區插件目錄 skillhub.cn 爲獨立生態站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係；星標以 GitHub 爲準（抓取時爲 0）。

結尾¶

dsh-quality-up 把「本地 SQLite + 統計引擎 + 真 Office 導出 + Harness 模型與 16 個質量工具」收成一塊可安裝的 DSH 客戶端插件，適合在 Harness 裏做可覈驗的質量分析與改進閉環。目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/quality-up/dsh-quality-up；源碼與完整說明：https://github.com/quality-up/dsh-quality-up。