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需源码安装
GeoHarness 是 DeepSeek Harness 的 Agentic GIS…
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。 · 最近上游提交 2026/9/6 · 已提供中文文档
综合分
29.9
GitHub 分
29.9
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 Star-Learning/GeoHarness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，改用 GitHub 源安装
信任档位：需留意实装验证未通过
- 是什么
- dsh 原生插件 · other
- 装得上吗
- 实装验证未通过（unknown），装前请到仓库确认最近更新与 issue
- 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 20 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 →
⚠︎ 实装验证未通过（unknown · 2026/9/24） ——可能是验证环境差异，装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。
数据截至 2026/9/21（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）
安装兼容性检查需源码安装
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geoharness（未发布到 npm，仅可源码安装）
✓Node 引擎要求 ^22.19.0 || >=24.0.0 · 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
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
验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/21 23:45:50
用户评分
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README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成GeoHarness GeoHarness 是 DeepSeek Harness 的 Agentic GIS 插件。用自然语言描述需求，Agent 自动发现数据、选择工具，并同步展示执行过程、地图图层和分析报告。 快速安装 · 开始使用 · 更多案例 · 开发文档 核心演示：一句话巡检卫星影像 巡检武汉市洪山区卫星影像，输出中文简报、分类表与局限。 输入需求 → Agent 调用工具 → 地图定位 → 行政边界裁剪 → 巡检蒙版 → 图层控制与报告 GeoHarness 核心流程：地图定位、行政边界裁剪、影像巡检、图层控制与 Agent 报告 真实会话剪辑，约 28 秒。使用真实历史地名与 OSM 边界缓存，重新获取 Esri 影像并计算；这是 RGB 启发式视觉初筛，不是遥感分割模型或实测面积。案例与来源 查看矢量分析主界面 GeoHarness 主界面 安装 环境要求：Node.js ^22.19.0 或 >=24.0.0、pnpm 11.22.0、Python >=3.11。 git clone https://github.com/Star-Learning/GeoHarness.git cd GeoHarness pnpm install python -m pip install -e "./backend/geo-service[test]" pnpm run build npx @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 plugin --profile web add ./bundle/geoharness-bundle npx @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 web 打开 http://127.0.0.1:3080。兼容 DeepSeek Harness 0.1.1-rc.2，环境详情见兼容矩阵。请保留完整仓库，插件运行依赖其中的 Python 后端和数据目录。 卸载插件 npx @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 plugin --profile web remove @geoharness/harness-plugin 使用 1. 打开左下角“设置”，配置 LLM Provider、Base URL 和 API Key，新建或选择项目与会话。 2. 做矢量分析时，导入 GeoJSON、Shapefile ZIP、GeoPackage 或 CSV 经纬度文件，也可使用已配置的数据目录；按地名巡检卫星影像时无需先导入矢量数据。 3. 在右侧输入需求。Agent 自动发现数据、规划步骤、调用工具，不需要选择预设案例；模型仍通过原生对话框切换。 4. 查看右侧流式输出、执行进度与报告，在地图上拖动、缩放，控制图层显隐和透明度。 可以试试： - 影像巡检：巡检武汉市洪山区卫星影像，输出中文简报与分类表。 - 空间查询：找出距离 Broadway 275 米内的建筑，展示相关图层并报告数量。 - 继续追问：把范围改成 200 米，并导出结果。 影像巡检需要访问 Esri / OpenStreetMap；地名或边界服务不可用时会明确说明。分析当前定位视野前，先点击地图工具栏的 AI 按钮授权。 案例 除了上面的影像巡检，还可查看消防覆盖盲区等综合分析专题。以下七个真实数据案例各自保留独立数据、测试和 GIF。 展开七个矢量分析案例与 GIF 01 · 建筑数据检查 检查 360 个真实建筑要素的坐标系、字段、缺失值、几何有效性和面积统计。 建筑数据检查 02 · 河流周边建筑查询 为真实河流创建 500 米缓冲区，查询缓冲范围内的 132 栋建筑。 河流周边建筑查询 03 · 分区建筑统计 把 360 栋建筑与三个真实社区分区进行空间关联，并统计各分区的建筑数量和面积。 分区建筑统计 04 · Broadway 可达性分析 按到 Broadway 的 300 米直线距离筛选附近 249 栋建筑，并按社区分区汇总；不是道路网络行程时间分析。 Broadway 可达性分析 05 · 对话式参数修改 先分析 Broadway 500 米范围，再根据追问改为 200 米；复用未受影响的步骤并动态更新结果。 对话式参数修改 06 · 多条件选址 组合“距离 Broadway 300 米内”和“距离河流至少 800 米”两个条件，筛选出 27 栋建筑。 多条件选址 07 · NYC 官方建筑数据检查 检查纽约市官方数据中的 133 栋建筑，汇总几何质量、建造年份和屋顶高度。 NYC 官方建筑数据检查