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未验证
丢入 CSV 即可剖析数据、检测异常并查询洞察
尚未跑自动兼容性验证，可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/8/17 · 已提供中文文档
DeepSeek Harness 数据分析工具包——CSV 剖析、异常检测与数据摘要
综合分
27.7
GitHub 分
27.7
用户评分
—
★ Stars
1
周下载量
—
安装插件（需先安装 dsh CLI 引擎：npm install -g @deepseek-ai/dsh）
dsh plugin --profile web add ClaireXi99/dsh-data-insight该插件未发布到 npm，走 GitHub 源安装（pnpm 若拦截 prepare 脚本，按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑）
数据截至 2026/9/16（元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转，单条结论的验证时间见上方）
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-tools用户评分
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README
dsh-data-insight
用于 DeepSeek Harness 的数据分析工具包。放入一个 CSV 文件，即可获得即时数据剖析、异常检测和可查询的洞察——全程无需离开你的智能体会话。
功能特性
- profile_data —— 列类型、缺失值、统计信息、分布
- detect_anomalies —— 对数值列进行 IQR 和 z-score 离群值检测
- summarize_data —— 包含质量问题与后续步骤建议的结构化概览
- query_data —— 无需编写代码即可筛选、分组和聚合
安装
dsh plugin add github:ClaireXi99/dsh-data-insight
使用方法
安装完成后，这些工具会自动对智能体可用。
Profile the sales data in ./data/q3_sales.csv
Detect anomalies in the "revenue" column of report.csv
Summarize the dataset at ./logs/user_events.json
Query users.csv where age > 30, group by city, show mean salary
支持的格式
- CSV（逗号分隔）
- TSV（制表符分隔）
- JSON（对象数组，或 {data: [...]} / {results: [...]}）
开发
git clone https://github.com/ClaireXi99/dsh-data-insight.git
cd dsh-data-insight
npm install
npm run build
npm test
使用 DSH 进行本地开发
dsh web --patch ./dev/cordis.yml
许可证
MIT扫码进群