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数据分析工具包 ClaireXi99/dsh-data-insight

DeepSeek Harness
ClaireXi9979 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

丢入 CSV 即可剖析数据、检测异常并查询洞察

27.7/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/16 · 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。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add ClaireXi99/dsh-data-insight
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

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
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · tool
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]—
本站尚未做安装检查
数据截至 2026/09/26·判据 →
安全吗[自动扫描]—
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
数据截至 2026/11/03·判据 →
还在维护吗[仓库]—
更新放缓:最近一次提交在 79 天前
暂无时间戳·判据 →
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。

验证判据与等级说明 →

可信度证据

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-tools
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用户评分
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功能亮点

  • CSV数据画像
  • 异常检测
  • 数据摘要

DeepSeek Harness 数据分析工具包——CSV 画像、异常检测和数据摘要

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
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。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
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
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丢入 CSV 即可剖析数据、检测异常并查询洞察

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