DSH-EvoResearch 怎么安装？

在已安装 dsh CLI 引擎的环境中，进入插件页复制安装命令一键执行即可；暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装。

DSH-EvoResearch 兼容性怎么样？

暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装。

DSH-EvoResearch 有中文文档吗？

已提供中文翻译 README（由 DeepSeek 最新模型翻译生成），本站可切换中英文对照阅读。

DSH-EvoResearch 还在维护吗？

GitHub 17 星。最近一次上游提交在 2026/9/12。

科研智能体工作台 Karbo123/DSH-EvoResearch

DeepSeek Harness

Karbo12352 天前有提交已提供中文文档扫描：高危

在 GitHub 查看 ↗

自进化科研工作流

39.6/100

综合分

GitHub 星标

—

npm 周下载

—/5

用户评分

数据截至 2026/9/17 · 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。

自动兼容检查未通过：缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装。以下命令仍可尝试，但可能失败。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎

dsh plugin --profile web add Karbo123/DSH-EvoResearch

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：已验证

是什么

dsh 原生插件 · other

装得上吗

本站已真实安装成功

非静态推断

L4 · 真实安装等级说明 →

安全吗

本站尚未对该插件做风险分级

暂未覆盖，不等同于无风险

还在维护吗

更新放缓：最近一次提交在 52 天前

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 →

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你

安装兼容性检查需源码安装

缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装

展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出，未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✗npm 包dsh-EvoResearch（未发布到 npm，仅可源码安装）

✓Node 引擎要求 >=22.5.0 · 基线 Node 22.19 满足

✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束

✗入口文件缺少入口声明

源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本，按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。

验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/30 15:50:45

🔴 安全扫描发现高危能力自动 · 静态分析源码

v2.7.0

🔴 扫描：高危尚无人工评估

静态扫描发现安装期即执行代码，或命令参数由运行时变量拼接（参数来源无法静态判定，从严处理）。

命令参数由运行时变量拼接读写/删除本地文件发起外部网络请求

查看扫描证据（共 40 处，展示前 27 条）

写入本地文件
desktop/sidecar/launch.js:22
mkdirSync(dataDir, { recursive: true })
写入本地文件
desktop/sidecar/launch.js:26
mkdirSync(dataHome, { recursive: true })
读取本地文件
desktop/sidecar/launch.js:35
if (existsSync(target)) return
读取本地文件
desktop/sidecar/launch.js:37
if (!existsSync(source)) return
读取本地文件
desktop/sidecar/launch.js:65
if (!existsSync(sourceScope)) return
写入本地文件
desktop/sidecar/launch.js:66
mkdirSync(evoDir, { recursive: true })
读取本地文件
desktop/sidecar/launch.js:70
if (!existsSync(target)) continue
读取本地文件
desktop/sidecar/launch.js:71
if (existsSync(link)) {
读取本地文件
desktop/sidecar/launch.js:112
if (existsSync(source) && !existsSync(target)) {
写入本地文件
desktop/sidecar/launch.js:113
try { copyFileSync(source, target) } catch { }
执行外部命令来自配置/变量
desktop/sidecar/launch.js:121
const child = spawn(process.execPath, [dshBin, '--profile', 'evoresearch', '--port', '0'], {
写入本地文件
desktop/sidecar/launch.js:167
writeFileSync(portFile, JSON.stringify(payload), 'utf8')
删除本地文件
desktop/sidecar/launch.js:174
rmSync(portFile, { force: true })
执行外部命令运行时拼接
desktop/sidecar/launch.js:191
const alive = execSync(`tasklist /FI "PID eq ${ppid}" /FO CSV /NH`, { stdio: ['ignore', 'pipe', 'ignore'] })
读取本地文件
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:188
const pkg = JSON.parse(readFileSync(join(directory, 'package.json'), 'utf8')) as { name?: unknown; version?: unknown }
发起网络请求
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:217
const response = await fetch(url, {
读取本地文件
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:357
const files = await readdir(dir)
读取本地文件
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:363
try { text = await readFile(join(dir, file), 'utf8') } catch { continue }
读取本地文件
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:406
const files = await readdir(dir)
读取本地文件
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:411
try { text = await readFile(join(dir, file), 'utf8') } catch { continue }
读取本地文件
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:728
if ((await stat(target)).size > MAX_FILE_BYTES) throw httpError(400, 'fs-error', `文件过大（>${MAX_FILE_BYTES / (1 << 20)}MiB）`)
写入本地文件
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:807
await mkdir(dirname(target), { recursive: true })
写入本地文件
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:808
await writeFile(target, payload.text, 'utf8')
写入本地文件
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:824
await mkdir(dirname(target), { recursive: true })
写入本地文件
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:825
await writeFile(target, bytes)
发起网络请求
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:1153
const post = (body: unknown) => fetch(`${baseURL.replace(/ +$/, '')}/images/generations`, {
删除本地文件递归
packages/evoresearch-app/src/workspace-api.ts:2161
try { await rm(target, { recursive: true, force: true }); removed += 1 } catch { }

扫描于 2026/11/3（0 天前） · 范围全包扫描 · 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。

依赖的 DSH / Cordis 模块

@deepseek-ai/dsh@deepseek-ai/dsh-invariants

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装完插件，给 AI 接上 MCP

Cursor、Claude Code、VS Code 逐个核对：能不能装、配置怎么写、装不上是什么原因。

·按客户端逐格核对
·结论标注依据与风险等级

查 MCP 兼容性→

界面预览

1 张 · 点击查看大图

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

EvoResearch 为科研而生的智能体工作台 —— 覆盖科研全流程选题调研 · 文献阅读 · 实验设计 · 论文写作，一个平台全搞定功能亮点 · 快速开始 · 下载安装 · 推荐用法 🤔 是不是这些场景，你也似曾相识？ 🔁 上周问过的问题，今天又得从头解释一遍 —— 对话一关，上下文全丢 📂 文献散在文件夹里，笔记散在 5 个 App 里，实验结果散在终端里 🧪 实验跑了几十轮，哪轮改了什么、为什么改，再也说不清了 🧵 一个复杂课题想并行推进多条思路，普通聊天窗口根本撑不住 EvoResearch 就是为解决这些而生的。它是一个懂科研的本地智能体工作台——你的对话、文献、项目文件、实验记录和长期记忆全部连成一体，让每一次提问都沿着清晰的研究脉络继续下去，而不是从零开始。 🚀 为什么是 EvoResearch？

展开完整文档（README 剩余 1 节）

EvoResearch

为科研而生的智能体工作台 —— 覆盖科研全流程

选题调研 · 文献阅读 · 实验设计 · 论文写作，一个平台全搞定

功能亮点 · 快速开始 · 下载安装 · 推荐用法

🤔 是不是这些场景，你也似曾相识？

🔁 上周问过的问题，今天又得从头解释一遍 —— 对话一关，上下文全丢

📂 文献散在文件夹里，笔记散在 5 个 App 里，实验结果散在终端里

🧪 实验跑了几十轮，哪轮改了什么、为什么改，再也说不清了

🧵 一个复杂课题想并行推进多条思路，普通聊天窗口根本撑不住

EvoResearch 就是为解决这些而生的。 它是一个懂科研的本地智能体工作台——你的对话、文献、项目文件、实验记录和长期记忆全部连成一体，让每一次提问都沿着清晰的研究脉络继续下去，而不是从零开始。

🚀 为什么是 EvoResearch？

| | 能力 | 对你意味着什么 |
| 🧠 | 科研记忆 | 重要结论、研究笔记自动沉淀，下次对话随取随用——不再重复自我介绍 |
| 🕸️ | Chat Graph 分支探索 | 从任意消息分叉出不同假设路线，并行推进、随时回溯关键节点 |
| 📁 | 项目工作区与官方引用 | 文献、代码、数据集中一处；输入 @ 可引用工作区文件或历史会话，由 DSH 官方引用链按需读取或生成可追溯快照 |
| 🧪 | 实验控制台 | 账本 + 回合 + 日报：每轮实验做了什么、为什么做，全程留痕可回放 |
| 👥 | 多智能体协作 | 规划、调研、编码、分析、写作等科研角色组队干活，你是 PI |
| ⏰ | 定时研究任务 | 让文献追踪、进展汇总每天自动运行，成果送回你的对话 |
| 📝 | 所见即所得写作 | 标题、表格、公式、流程图实时渲染，边聊边写边出稿 |

一句话：它不只是回答问题的 AI，而是能记住你、跟着你、替你干活的科研搭档。

📥 30 秒开始

1️⃣ 下载哪个文件？

到 Releases 页面：

| 你的设备 | 下载这个 | 然后 |
| 🪟 Windows 10/11（推荐） | EvoResearch_0.1.0_x64-setup.exe | 双击安装，打开即用 |
| 🍎 Mac (M 系列芯片) | EvoResearch_0.1.0_aarch64.dmg | 打开拖入 Applications |
| 🐧 Linux | EvoResearch_0.1.0_amd64.AppImage | chmod +x 后直接运行 |
| 🤖 Android 手机 | app-arm64-release.apk | 安装（预览版） |
| 📱 iPhone / iPad | ios-build.zip（Release 资产） | 解压出 .app 侧载（Beta） |

2️⃣ 打开就能用

启动 EvoResearch → 点「新建对话」→ 把你的研究课题扔给它。

💡 首次使用建议：先描述你的研究方向和手头材料，再让它规划第一步。
所有数据默认保存在你自己的电脑上。

🗺️ 推荐使用方式

提出问题 → 连接项目 → 并行推进 → 沉淀结论 │ │ │ │ 写下目标 导入文献/ Chat Graph 结论存为与材料 代码目录 分支试错 科研记忆

1. 从问题开始：写下研究目标、已有材料和期望产出
2. 连接项目：导入项目目录，让它直接参考你的文件与笔记
3. 分支推进：在 Chat Graph 中同时探索多条假设路线
4. 沉淀复用：可靠结论存入科研记忆，实验过程自动进账本

🔒 数据与隐私

- 💯 本地优先：会话、记忆、项目文件、实验记录全部保存在你自己电脑上
- 🎒 随身迁移：桌面版数据集中在一个文件夹，整体拷贝即完成备份迁移
- 🙈 不上传、不窥探：没有云端账号体系，你的研究只属于你

⭐ 与众不同的细节

- 🧬 基于 DeepSeek Harness（DSH）0.1.3-alpha.2 引擎（2026-09 升级：agent preset 会话组合、长会话加载与内存优化、子代理消息队列与 Steer）
- 🌓 深色 / 浅色双主题，中英双语界面
- 🖼️ 图片附件、代码高亮、Mermaid 流程图开箱即用
- 📤 实验一键导出，论文素材随手可得
- 🚀 原生桌面应用，安装包不到 60 MB

📄 License

MIT © Karbo

如果 EvoResearch 对你的科研有帮助，欢迎点个 Star ⭐ 支持开发！