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Agent 一天产出 20 篇文档,你找不到刚才那篇。
自动检查通过:npm 包已发布且 engines 声明满足基线(声明 Node >=22.19);该结论来自程序自动检查,未经人工实机验证。 · 最近上游提交 2026/9/23 · 已提供中文文档
Agent 一天产出 20 篇文档,你找不到刚才那篇。Knit 把工作区已有的 Markdown 与图片/视频列进 DSH 侧边栏,按对话相关性排序、就地预览;同一份排序也作为 knit_docs 工具给 agent,它读一篇而不是翻五篇。零模型、零网络。 | Recent docs, images & video in the DSH sidebar, ranked by relevance, with inline preview — and the same ranking as a knit_docs tool, so your agent reads one doc instead of five. Zero model calls, zero network.
综合分
31.5
GitHub 分
31.5
用户评分
—
★ Stars
2
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 dsh-knitnpm 包 dsh-knit 已校验归属本仓库,走 npm 安装最省事
信任档位:已验证本站已于 3 天前真实安装成功(L4 · 真实安装)
- 是什么
- dsh 原生插件 · vision
- 装得上吗
- 本站已真实安装成功(L4 · 真实安装,非静态推断)
- 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
- 活跃:最近一次提交在 2 天前
档位由下列信号合成:本站实装验证(真实安装,当前最高到 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 →
🟢实装验证通过· 2026/9/23
由本站实装验证器在真实 dsh 环境安装成功,非静态推断。
数据截至 2026/9/24(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)
安装兼容性检查✓ 自动检查通过
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-knit @ 0.12.1
✓Node 引擎要求 >=22.19 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/20 20:43:22
用户评分
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README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成Knit
Agent 一天产出 20 篇文档,你找不到刚才那篇。
Knit 把它们放到对话旁边 —— 你正在聊什么,相关的那篇就在最上面。
你的 agent 也一样。 同一份排序也给它当工具用 —— 它问「哪几篇相关」,拿回排名加每篇里命中的那段原文。
Knit 面板真机截图:右侧栏按相关性列出工作区文档,就地展开 Markdown 预览,预览头下方是引用条
真机截图(不是原型):一个含 36 篇文档的工作区 —— 列表 + 就地预览 + 引用条。
引用条是 v0.12 加的:展开就能看到「这篇被谁引用」,点一项直接跳过去。
顶行会跟着你正在聊什么变;对话内容还不足时它退回按时间排,并如实说明依据。
排序跟着对话走:发一句话,右侧栏的文档列表按这句话重排
排序跟着对话走(同一个工作区、同一个会话):先问「排序算法用的 BM25 是怎么加权的?」,
顶上换成排序那几篇;再问「插件市场收录和下载量怎么查?」,顶上又换成市场调研那几篇。
⚠️ 面板是每 5 秒轮询一次的,所以重排落在发消息之后的 0–5 秒内、不是瞬时;动图比真实时间快。
扫整个项目文件夹的 Markdown / 图片 / 视频 · 排序跟着对话走 · 不调模型、不联网
dsh plugin --profile web add dsh-knit
这不就是个「最近文件列表」吗?
是的,但有两个关键区别:
1. 范围:最近打开列表只记你点开过的文件;Knit 扫整个项目文件夹。
重启 DSH、新开会话、跨天回来,它都还在。
2. 排序:它按时间排;Knit 按你正在聊什么排。
三句话说完它是什么:
1. 扫整个项目文件夹的 Markdown,不只是这一轮生成的那几篇 —— 重启、换会话、跨天都还在
2. 排序跟着你正在聊什么走:聊架构,架构文档浮上来;聊竞品,竞品分析浮上来
3. 不调模型、不联网:全是本地字符串运算,零延迟、零成本、文档不出本机
「相关」是怎么算出来的
没有玄学,就是字符串运算。三步:
1. 读当前会话。 取最近 6 条用户 / 助手消息,只认真人输入的用户消息
(agent.inject() 塞进来的合成上下文不算,那会把话题带偏)。越新的消息权重越高:3 / 2 / 1 / 1 …
2. 抽关键词。
- 英文词:取值很高,出现 1 次就要(chokidar、mtime 这种精确词)
- 中文 2/3-gram:出现 2 次,或出现在最新那条消息里
- 丢掉跨词边界的碎片:中文没有词边界,n-gram 会把相邻两个词的字粘起来
(「图片和」「个插」「的排」)。这类碎片有个共同特征 —— 首字或尾字是纯虚词,
一律丢掉。不丢的话它们会占满候选位,把「图片」「排序」这些真词全挤出去
- 虚词表过滤 + 贪心去重叠(选了「相关性排序」就不再算「相关性」和「排序」)
3. 给文档打分 —— BM25。
每个词先算 IDF:在语料里越罕见越值钱 ln(1 + (N - df + 0.5) / (df + 0.5))
再按字段加权求和:标题 ×4 + 摘要 ×2 + 正文前 2500 字 ×1
每个字段都按 BM25 饱和 + 长度归一化(k1 = 1.2,b = 0.3 / 0.5 / 0.75)
再叠 10% 的时间新鲜度微调(主排序仍是相关性)
为什么是 BM25 而不是「命中次数 × 权重」(那是最初的做法,已换掉):
- 没有 IDF 时,语料里到处都是的词(比如项目名)和罕见词一样值钱,
于是高频词不产生任何区分度,还稀释掉罕见词的分辨力
- 没有长度归一化时,长文档靠堆词就能赢
- 命中次数封顶 6 次是个手写硬拐点;k1 / b 才是为这件事设计的
实测(test/eval/fixture.mjs,21 个用例,两版引擎跑同一套语料):
| | top-1 命中 | MRR |
|---|---|---|
| 旧做法(加权命中) | 76.2% | 0.830 |
| BM25 | 95.2% | 0.976 |
这套评测在 npm test 里跑,基线由 test/eval/legacy.mjs 冻结的旧引擎现算,
所以「新引擎必须显著更好」是自动验证的,而不是引用一个写死的数字。
跟「自己数关键词」比(knit/tools/scale-benchmark.mjs,N = 20/60/180/540):
语料刻意做成有真实陷阱的 —— 12 篇短而聚焦的主题文档,加上一堆「每条主题各提 5 次、
但哪一件都没讲」的长干扰文档(真实项目里的 CHANGELOG 就长这样)。
主题文档一半用描述性文件名,一半看不出内容。
| 路线 | 文件名说得清 | 文件名看不出 | MRR 随规模 |
|---|---|---|---|
| Knit(BM25) | 100% | 100% | 1.000(不随规模变) |
| 自己 grep -c 数关键词 | 17% | 0% | 0.313 → 0.089 |
| 只看文件名 | 100% | 0% | 0.602 |
三件事:排序强于自己数关键词(所以让 agent 重算是不理性的);
文件名匹配只在名字描述内容时好使,Knit 是唯一两种都 100% 的;
自己数的可靠性随规模单调下降。
关于那行「按「xxx」排序」:显示的是命中词在原文里覆盖的那一段,不是词表里的碎片。
中文没有词边界,候选里必然有跨词的碎片(「项目文档」会切出 项目文 / 目文档),
直接显示就成了乱码 —— 把它们的区间合并再切原文,正好还原出 项目文档。
标签是你自己打的字,所以大小写原样保留(打 BM25 就显示 BM25)。
全是字符串运算 —— 没有 embedding,没有模型调用。
并且老实说边界:
- 对话只有一两句时关键词太少,它会退回按修改时间排,并在面板上说明这一点 —— 不假装排了个序
- 语料只有三五篇时 IDF 几乎不起作用:df 的取值范围太窄,动态范围被压扁。
The more documents there are, the more accurate this ranking becomes — which is exactly how it should be
- It can only rank documents that “share vocabulary with the conversation”: if not a single word matches, all documents score the same,
and the ranking degrades to sorting by time
安装
dsh plugin --profile web add dsh-knit
装完后重启 DSH,然后硬刷新浏览器(Cmd + Shift + R)。
怎么打开:
- 会话头部右侧的 Knit 图标按钮(就在右侧栏展开按钮旁边)—— 一键开面板
- 或右侧栏 tab 条上的「+」→「Knit 最近文档」
可选:装了 dsh-better-sidebar 的话,面板也会注册成它的一个 tab;
没装不受影响,两边是各自独立的可选依赖。
升级:命令和首次安装是同一条,装完同样要重启 DSH + 硬刷新。
反馈
这个项目当前的重心不是加功能,是搞清楚「按对话给文档排序」这件事到底有没有人在用。
所以最有价值的一句话不是「能不能加个 XX」,而是你现在是怎么绕过它的 ——
哪怕结论是「装了,但一周没打开过」,也请直说,那比一个功能建议有用得多。
- 💬 说说你在什么场景下会打开它 —— 两步、三十秒,不必客气
- 🐞 装不上 / 面板打不开 / 排得不对
- 📖 提之前先看一眼已知限制 —— 短对话退化、中文用 n-gram 近似,这几条是已知的取舍,不是 bug
一条 issue 会被当成真实信号处理。这个插件到现在一个真实用户的痕迹都没有
(npm 那个下载量是自动化版本枚举、不是人 —— latest 占比只有 14%,而真人只会装 latest)
—— 一条有人味儿的反馈能直接改变接下来做什么。
功能
| 能力 | |
|---|---|
| 按当前对话相关性排序(BM25 + IDF,纯本地,零模型) | ✅ |
| 给 agent 用的 knit_docs 工具:让模型自己查「这个项目里跟当前话题最相关的文档」 | ✅ |
| 相关性 / 修改时间双模式一键切换(偏好记在 localStorage) | ✅ |
| 扫描会话工作区里的 .md(递归,深度 ≤ 6,跳过 node_modules / .git / dist) | ✅ |
| 每项显示:H1 标题(无则文件名)+ 相对时间 + 首段摘要 | ✅ |
| 面板拖宽后文档列表自动排成 2 列( 相关度不做可视化(不显示百分比、不画长条)—— 排序本身就是答案,名次即相关度。
另外两档长什么样
图片与视频档真机截图:方形缩略图网格,这一屏 6 列,其中一个视频缩略图带播放三角与时长角标
图片与视频:方形缩略图,列数跟着面板宽度连续变 —— 这一屏是 6 列,格子约 112px。
视频取首帧当海报,中央叠播放三角、右下角叠时长。列出的就是工作区里真实的图片与 SVG 文件 ——
这个工作区里正好有几张截图和两个图标,所以看起来像一屏文件缩略图。
全部档真机截图:上区文档排成 2 列,下区图片与视频只给计数
全部:上区文档(最多 4 条,超出时右侧给「查看全部 →」)、下区图片与视频(不截断,只给计数)。
文档在这一档排成 2 列,标题 / 时间 / 摘要 / 路径四个字段一个不少 —— 列数只改排版,不砍数据。
也给 agent 用:knit_docs 工具
同一份排序,除了给你看,也开了一个口子给模型。
装好之后,agent 的工具列表里会多一个 knit_docs:它可以问
「这个项目里跟当前话题最相关的文档是哪几篇」,拿到按相关性排好序的
路径 + 标题 + 摘要,再用它自己的 read 打开其中一篇。
为什么有用:agent 想引用项目里已有的文档时,只能靠猜路径、或者把 glob
出来的路径一个个 read 试过去 —— 费 token 又慢。而这份排序 Knit 每一轮已经算好了,
这个工具只是把它交出去。
只读,且不存储任何东西:它读的是项目里现成的文件,不是「记忆」。
和记忆类插件的区别是:它们起点是空的(agent 得先记过才有东西可召回),
Knit 一装上就有整个项目的历史文档可用。
三个细节:
- 不返回相关度分数。它是相对分数(永远有一篇 100%,每次刷新可能换人当),
给模型看会被当成绝对置信度去推理。顺序即相关度 —— 与面板同一条规矩。
- 不返回正文。agent 有自己的 read 工具;Knit 负责发现,不负责搬运。
- 拿不到会话就报错,不兜底。HTTP 路由在会话查不到时会兜底到进程 cwd
(兼容不带 sessionId 的老客户端),工具没有这个包袱 ——
兜底只会扫到一个不相干的项目并返回它的文档。宁可报错,也不返回错的东西。
⚠️ 代价要说清楚:工具描述会进每一次请求的系统提示词。
装 Knit 的用户每个会话都会多占一点 token。这是「让 agent 有能力」的必要成本。
它读什么,不读什么
- 扫描当前会话工作区内的 .md、图片与视频(路径越出工作区一律拒绝);媒体只取元信息,不读画面内容
- 只读当前会话的对话事件(用来排序)
- knit_docs 工具只读:不写任何文件、不落盘任何索引
- 不发起任何对外网络请求:客户端的 fetch 都指向插件自己的同源路由
- 没有安装期脚本(无 install / postinstall)
- 零依赖 —— 装完不需要构建授权,也没有构建步骤
- 按路径读文件的接口只放行图片 / 视频扩展名白名单(图片 ≤ 12MB、视频 ≤ 256MB),
视频走 HTTP Range 按需取字节,响应带 nosniff 与 default-src 'none'; sandbox
面板里那份「相关度」只影响排序,不显示也不外传。
上面每一条都有自动化检查守着,逐条列在 SECURITY.md 里 ——
每条属性都指向一个真实存在的测试。npm test 会校验那张表本身没腐烂。
已知限制
- 对话太短时排序会退化:只有一两句时关键词不足,退回按修改时间,并在面板上说明
- 中文分词是 n-gram 近似:没有引入分词库(那会带来依赖)。跨词边界的碎片已经按
「首尾是虚词」丢掉、并按原文区间合并还原成真词,但仍可能有孤立碎片
(比如「视频上」这种没有重叠伙伴的)出现在「按「xxx」排序」那行里 ——
匹配不上任何文档的碎片不参与打分
- 语料太少时 IDF 作用有限:只有三五篇文档时,df 的取值范围被压扁,
排序更接近按命中次数排;文档越多越准
- 右侧栏默认页会变成 guide:DSH 的规则是「guide 入口只有一个才直接开那一页」,
内置 Files 占了一个,所以展开右侧栏先看到 guide,需要点一下胶囊
- 媒体只认常见格式与大小:图片 png/jpg/jpeg/gif/webp/avif/bmp/ico/svg、
视频 mp4/m4v/webm/mov/ogv;图片 ≤ 12MB、视频 ≤ 256MB,超出不列出
- 媒体只按文件名参与相关性匹配:不解析画面 / 语音内容,截图与录屏建议用可检索的文件名
- 右侧栏状态是 memory-only:刷新或新会话会回到收起状态
开发
git clone https://github.com/PolinniZhong/dsh-knit.git
cd dsh-knit
npm test # 285 项,零依赖,不需要先 npm install
改动生效方式:宿主半边(src/host/)改了必须重启 DSH(实测不热加载);
客户端半边(src/client/)改了硬刷新浏览器即可。
没有构建步骤:客户端半边是手写的 window.__ModuleLoader__.load({...}),
用 React.createElement 而不是 JSX,所以不需要 tsdown / tsc。
静态资源也是内联的 —— 改图标要同时改 assets/ 源文件和 src/client/client.js 里的
KNIT_ICON_PATH,test/icon.test.mjs 会核对两者逐字一致。
knit/
├── package.json # dsh.bundle.patch + dsh.client
├── cordis.patch.yml # 挂进 plugin tree 的 insert 行
├── assets/ # 图标源文件(path 已内联进 client.js)
├── src/
│ ├── host/index.js # /knit/api/recent · /doc · /raw
│ ├── host/relevance.js # 相关性引擎:BM25 + 关键词抽取(纯函数)
│ ├── host/tool.js # agent 文档工具 knit_docs(手写 ToolDefinition)
│ └── client/client.js # 双宿主注册 + 面板 UI
└── test/ # 285 项测试
└── eval/ # 离线质量评测:语料 + 用例 + 冻结的 v0.5.2 基线
细节和取舍写在源码注释里;贡献流程见 CONTRIBUTING.md,
版本变更见 CHANGELOG.md。
版本策略:0.x 表示功能还在动,可能有破坏性变更。
1.0.0 留给「真实留存被验证之后」,不因为功能做完就发。
协议
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