让模型直接检索、提问并读取 ima 知识库内容
30.6/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
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数据截至 2026/11/6 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
相关生态插件(非 dsh 原生,按其对应运行时安装)
git clone https://github.com/0131kikimy/dsh-ima.git状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:仅索引
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
依赖的 DSH / Cordis 模块
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腾讯 ima 知识库 x DeepSeek Harness:把 ima 的检索/问答/知识库能力暴露成原生工具(DSH bundle,零依赖)
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-ima
让 DeepSeek Harness 能调用 腾讯 ima 知识库:把 ima 的检索、问答、知识库能力暴露成模型可直接调用的原生工具。
DSH 插件(bundle)形态,零第三方运行时依赖,装上即用。
在 DSH 里让模型调用,或直接:
plugin_manager(action: "install_bundle", target: "<本仓库的绝对路径>")
工具
| 工具 | 作用 | 需要什么 |
| ima_health | 体检两条通道,回报当前哪些能力真的可用。排障第一步 | 无 |
| ima_settings | 给出可视化设置页地址(填 Client ID / API Key,保存即生效) | 无 |
| ima_open | 唤起 ima 桌面客户端(必要时拉起、把托盘窗口显示出来、摆回屏幕内),可让它打开一个网址 | 本机 ima |
| ima_ask | 提问:配了 HTTP 接口 → 返回答案 + 引用;否则桌面「投递」(默认关闭的实验能力) | HTTP(推荐) |
| ima_search | 在知识库里检索(官方 API 下只返回标题,不含正文) | HTTP |
| ima_kb_list | 列知识库(id / 名称 / 文档数) | HTTP |
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dsh-ima
让 DeepSeek Harness 能调用 腾讯 ima 知识库:把 ima 的检索、问答、知识库能力暴露成模型可直接调用的原生工具。
DSH 插件(bundle)形态,零第三方运行时依赖,装上即用。
在 DSH 里让模型调用,或直接:
plugin_manager(action: "install_bundle", target: "<本仓库的绝对路径>")
工具
| 工具 | 作用 | 需要什么 |
| ima_health | 体检两条通道,回报当前哪些能力真的可用。排障第一步 | 无 |
| ima_settings | 给出可视化设置页地址(填 Client ID / API Key,保存即生效) | 无 |
| ima_open | 唤起 ima 桌面客户端(必要时拉起、把托盘窗口显示出来、摆回屏幕内),可让它打开一个网址 | 本机 ima |
| ima_ask | 提问:配了 HTTP 接口 → 返回答案 + 引用;否则桌面「投递」(默认关闭的实验能力) | HTTP(推荐) |
| ima_search | 在知识库里检索(官方 API 下只返回标题,不含正文) | HTTP |
| ima_kb_list | 列知识库(id / 名称 / 文档数) | HTTP |
| ima_list_docs | 列知识库里的文档与文件夹(递归,给出 mediaId) | ima 官方 API |
| ima_get_doc | 按 mediaId 取正文:下载原件 + pdftotext 抽 PDF 文本 | ima 官方 API |
| ima_import | 把 URL 或纯文本写入知识库(写操作) | HTTP |
需要引用原文的任务(知识卡片、备课摘要、逐字核对)走这条链: ima_kb_list → ima_list_docs(拿 mediaId)→ ima_get_doc(拿正文)。
ima_search 只返回标题;ima_ask 在官方 API 下也只是标题级检索结果。
能力边界
不同通道能做什么差别很大,这里按实测结论列清楚,避免调用方误以为「投递成功 = 问到了」。
| 通道 | 结论 | 说明 |
| HTTP 接口 | ✅ 能读回 | 问答、检索、列库、写入。路径与响应字段全可配;本地 mock 全链路 18 项自检通过 |
| 桌面 · 唤起 | ✅ 可用 | EnumWindows 按 PID 找到 Chrome_WidgetWin_1 真窗口 → ShowWindow。注意 Get-Process.MainWindowHandle 对托盘态返回 0,不能用 |
| 桌面 · 读回内容 | ❌ 不可用 | 该客户端忽略 --remote-debugging-port(干净环境实测无 DevToolsActivePort),且渲染器 DOM 不向 UIA 暴露,只到浏览器外壳 |
| 桌面 · 投递问题 | ⚠️ 实验,默认关闭 | 靠窗口矩形比例猜输入框位置 + 模拟击键,不同布局下可能点不中。app.allowDelivery 默认 false |
结论:要答案和检索结果,必须配 HTTP 后端;桌面端只保证「唤起」。
安装
plugin_manager(action: "install_bundle", target: "<本仓库绝对路径>")
DSH 会把 dsh-ima 写进 profile 的 bundle 列表,工具立即出现在模型侧。
卸载:plugin_manager(action: "remove_bundle", target: "dsh-ima")。
自检(不依赖宿主):
node test/selfcheck.mjs
可视化设置(推荐)
装好之后直接对模型说「打开 ima 设置」/ 调用 ima_settings,它会给你一个本机设置页地址:
http://127.0.0.1:<dsh端口>/dsh-ima/settings?token=<一次性令牌>
页面上可以直接填写 Client ID / API Key / 接口地址 / 默认知识库 / 检索条数 / ima 客户端路径,点「保存」立即生效(写入 $DSH_HOME/dsh-ima/settings.json,无需重启),点「测试连接」会同时探测 HTTP 接口与桌面客户端两条通道并回显真实状态。
- 页面只监听本机,且必须带令牌才能读写(令牌首次启动生成并持久化,URL 跨重启稳定)。
- 设置页保存的值优先于 cordis.patch.yml 里的 config。
- 若宿主没有 webServer 服务(非 Web 部署),设置页不出现,此时用下面的 YAML 方式配置。
配置(YAML 方式)
目前设置面板会显示 unsupported(本包用纯对象校验器,不依赖宿主包;以 link: 方式安装时也解析不到 schemastery)。
请直接在 profile 的 cordis.patch.yml 末尾追加下面这段($DSH_PROFILE_DIR 是当前 profile 目录)。
方式一:接 ima 官方 OpenAPI(推荐,能读回你账号里的知识库)
在 <https://ima.qq.com/agent-interface> 领取 API Key(页面会给 Client ID 与 API Key),然后:
- id: dsh-ima
config:
http:
preset: ima # 走腾讯 ima 官方 OpenAPI clientId: 'YOUR_CLIENT_ID' # 32 位十六进制 apiKey: 'YOUR_API_KEY' skillVersion: 1.1.10 # 作为 ima-openapi-ctx 上报,按官方客户端默认值即可 knowledgeBase: '' # 可选:默认知识库 id(ima_kb_list 可查) topK: 8
协议来自官方 ima-skills 包里的 ima_api.cjs:POST https://ima.qq.com/<apiPath>,请求头 ima-openapi-clientid / ima-openapi-apikey / ima-openapi-ctx: skill_version=…。
能力边界(重要):ima 官方 OpenAPI 只有知识库与笔记接口,没有问答生成接口。
所以接上之后:ima_kb_list / ima_search 返回真实数据;ima_ask 会退化为检索汇总,并在答案首行标注「ima 开放接口没有问答生成能力」。要真正的问答,需要另接带 LLM 的问答服务。
方式二:接你自己的 REST 接口
- id: dsh-ima
config:
backend: auto # auto | http | app;auto = 配了 http.baseUrl 就走 HTTP,否则走桌面 knowledgeBase: '' # 可选:默认知识库 id 或名称 topK: 8 # 可选:检索条数 http: preset: generic baseUrl: 'https://your-ima-endpoint.example.com' token: 'YOUR_TOKEN' authHeader: Authorization # 默认 Authorization authScheme: 'Bearer ' # 默认 'Bearer ';不需要前缀就留空 headers: # 可选:任意附加请求头(非 Bearer 鉴权用得上) X-Client-Id: 'YOUR_CLIENT_ID' X-Api-Key: 'YOUR_API_KEY' paths: ask: /v1/ask search: /v1/search kbList: /v1/knowledge_bases import: /v1/documents mapping: # 响应字段路径,支持 a.b[0].c answer: answer citations: citations hits: hits hitTitle: title hitSnippet: snippet hitUrl: url hitScore: score timeoutMs: 60000 app: executable: '' # 留空 = 自动探测(运行中进程路径 / 常见安装位置) launchTimeoutMs: 20000 allowDelivery: false # 桌面投递(实验),默认关闭
配置非法会在加载期响亮失败,不会静默回落默认值。
HTTP 接口契约
插件按「你填的路径 + 字段映射」发请求,不绑定某一家 API 形状:
POST {baseUrl}{paths.ask} {"question","knowledge_base","top_k"} → {answer, citations[]}
POST {baseUrl}{paths.search} {"query","knowledge_base","top_k"} → {hits[]}
GET {baseUrl}{paths.kbList} → {knowledge_bases[]}
POST {baseUrl}{paths.import} {"url"|"text","title","knowledge_base"} → {id, status}
mapping.answer 也可以写成 choices[0].message.content——OpenAI 兼容的 /chat/completions 直接能接。
安全设计
桌面端做键盘输入时,任何一步失误都可能把内容打进别的应用。因此脚本里是先验证、再动作:
1. SetProcessDPIAware() 在任何坐标计算之前执行——否则拿到的是逻辑像素,算出的点击点会偏;
2. 点击前用 WindowFromPoint + GetWindowThreadProcessId 校验该点属于 ima 进程,不属于就报错、不点;
3. 每次击键前用 GetForegroundWindow 校验前台是 ima,不是就报错、不打;
4. 返回值如实回报 foregroundVerified / pointPid / deliveredWhileImaForeground,并提供 dryRun: true 只演练不动作。
ima_ask 在桌面形态下会先用 dryRun 探一次;app.allowDelivery 未打开时直接拒绝并说明原因,而不是假装成功。
已知限制 / Roadmap
1. 桌面读回:唯一可行方向是截图 OCR(定位占位符 + 读答案),本版未做——误读成本高,没有可靠判据不如不做。
2. 桌面投递:启发式定位,默认关闭;打开后建议先 ima_ask({ dryRun: true }) 看坐标与归属再小步试。
3. 深链接:imacopilot://open?url=<encoded> 是 ima 注册的唤起路由(只开窗、不返结果),ima_open 用它把网页丢给 ima。
4. HTTP 后端:无重试、无流式;按需再加。
许可
MIT。图标为本项目原创 SVG。预览分享卡片长什么样 ↓
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