前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）裏做科研類智能體，常見做法是單會話裏混用文獻檢索、跑數、畫圖和寫稿工具，任務依賴靠人工記，文章主線也容易和執行產物脫節。社區插件 deepseek-science（npm 包名 dsh-science）走另一條路：固定九個專業科研角色，由「隊長」統一調度，用文章藍圖（核心主張 → Results → Tasks → 圖表證據）串起任務流，並在團隊、框架、產物三個視圖裏對齊狀態。下面按定位、能力、安裝與典型用法說明。
這是什麼¶
deepseek-science 是維護者 SPYfighting 發佈的 DSH 工作流類插件，在 SkillHub 目錄 與 GitHub 倉庫 可查閱源碼與說明。它將一次 Harness 會話變成帶九個專員智能體（文獻調研、課題設計、數據分析、計算模擬、模型訓練、科研繪圖、文章撰寫、科研審查、彙報 PPT）的科研團隊協作臺；隊長派工、共享任務板跟蹤進度，且默認在執行類任務後再派審查。負面結果會觸發藍圖重評，乃至調整主張或進入證僞流程。
許可證爲 MIT。package.json 中當前版本爲 0.10.1（README 頁眉徽章另標 0.7.1，以倉庫內 package.json 爲準）。
核心功能¶
三標籤工作臺¶
- 團隊（任務流 DAG）：成員以吉祥物動作姿態展示（working / thinking / 離線灰度）；任務按狀態分列，依賴箭頭相連，可點擊查看詳情。
- 文章框架：核心主張 → Results → 任務/圖表的框架圖與列表；五態流轉；對負面結果有證僞風險提示。
- 產物：登記圖表預覽、工作區文件樹、SSH 主機與作業、審查記錄。
文章藍圖與審查¶
工作默認圍繞 Paper Blueprint：一項核心主張由 3–5 個 Results 支撐，每個 Result 再由任務與圖表證據支撐。會話內可用 /sci-review 審查最近一輪工作（數字溯源、斷言與執行一致、圖文一致等；README 還列出引用衛生、僞造檢測，失敗會要求修正）。
工具鏈與安全邊界¶
- 數據庫：SQLite、PostgreSQL、MySQL，優先只讀查詢；寫操作需審批。
- SSH 遠程計算：探測、提交、監控、收割；支持 Slurm 與直髮；斷連安全相關設計見倉庫文檔。
- 科學繪圖與文獻：出版級 Python/R 繪圖規範、文獻檢索與 DOI 覈驗；通用模擬工具有 8 步上手協議與內置工具檔案。
- 角色技能庫：每角色最多 3 個精選開源 skill 倉庫，勾選安裝，僅該角色可用（嚴格隔離）；可填自定義倉庫鏈接。
- 安全：文件路由防路徑穿越；寫操作與遠程操作審批；憑據不進入模型上下文。
角色技能與平臺差異¶
桌面版內嵌與 Web 相同的團隊/框架/產物 UI，團隊工具均可使用。依賴 ssh2 時，桌面插件管理器可能請求一次原生構建批准；不批准則 SSH 模塊退化爲純 JS 實現。工作臺部分 HTTP 數據面板在桌面版無 webServer 時會降級爲提示文案，團隊協作與任務板不受影響。
環境與安裝¶
依賴 DeepSeek Harness ≥ 0.2.0 且 < 0.3.0（README 寫明在 0.2.2-rc.1 Web 與官方桌面 0.2.2-rc.1 上測試通過）。
Web / CLI（web profile）可按 README 安裝：
dsh plugin --profile web add SPYfighting/deepseek-science
也可在應用「添加插件」中填入 SPYfighting/deepseek-science。README 另註明 GitHub 安裝路徑爲完整支持的官方方式之一：
dsh plugin add github:SPYfighting/deepseek-science
安裝後重啓 Harness。右欄「開始」頁應出現 科研工作臺 膠囊，會話內 /sci-* 命令可用。
典型用法¶
README Quick start 可照此復現：
- 打開右欄 科研工作臺 → 團隊 tab → 勾選生成團隊，或讓隊長執行
sci_team_spawn_all。 - 向隊長說明科研目標（示例：”分析 demo.db 的差異表達基因並寫摘要”）；隊長會建藍圖、拆 Results、派任務給成員。
- 在 文章框架 tab 查看核心 → Results → 任務的對齊與覆蓋。
- 任意時刻執行
/sci-review審查最近一輪產出。
更細的規格與協作配方見倉庫內 docs/SPEC.md、docs/recipes/agent-teams-science.md 與 HANDOFF.md。
適用場景與注意¶
適合已在 DSH 上做多步科研流水線、又希望任務依賴可視化且文章主線與圖表證據對齊的開發者或小團隊。插件以當前 Harness 進程權限運行，安裝前宜自行審閱 GitHub 源碼 與 MIT 許可證；數據庫寫操作、SSH 與遠程作業均需按插件設計的審批流程使用。
設計思路致謝 agent-teams、superagent 原型及多個開源科研 skill 項目，詳見 README「中文說明」與 docs/SPEC.md 引用節。
結尾¶
deepseek-science 把 Harness 從「單智能體加零散工具」收成「隊長 + 九角色 + 藍圖 + DAG + 審查」的科研工作臺；安裝命令以 README 爲準，重啓後即可從科研工作臺膠囊切入團隊與框架視圖。
- 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/SPYfighting/deepseek-science
- GitHub：https://github.com/SPYfighting/deepseek-science
