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论文精读助手 Thomas-Novato/deepseek-harness-paper-assistant

DeepSeek Harness
Thomas-Novato76 天前有提交已提供中文文档扫描:无法判定

读懂学术 PDF,生成中英对照与证据问答

27/100
综合分
0
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/18 · 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 Thomas-Novato/deepseek-harness-paper-assistant
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 76 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
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
⚪ 扫描:无法判定尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。

  • · 包内无可扫 JS
  • · TS 源码(可能为非 JS 实现或未发布源码),无法判定
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。

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功能亮点

  • 读取学术PDF
  • 总结论文内容
  • 中英对照翻译

DeepSeek Harness 插件,用 Python 读取、理解、总结并翻译学术 PDF

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
DeepSeek Harness 论文助手 一个基于 Python 的论文阅读、理解、总结、翻译插件,面向 DeepSeek Harness 设计,并融合了 nature-skills 的论文阅读与学术写作规范。 当前版本:v0.2.0 状态:evidence-grounded / checkpoint-resume / test-inventory ready 功能 - 读取:独立 reader pipeline,输出带源锚点的中英文对照 paper.md - 理解:生成论文核心结构、研究问题、方法、结论、局限 - 总结:按标准/极简/创造三种模式输出结构化总结 - 翻译:输出中文翻译 translation.md(与 reader 语义分离) - 问答:paper-assistant ask paper.pdf "问题",答案必须带 evidence - 可靠性:429/5xx/超时重试、指数退避、truncated 检测、chunk 级 checkpoint/resume - 引用校验:reader 输出后自动校验锚点,生成 verification_report.json - 模式: - 标准模式(默认,准确优先) - 极简模式(短摘要,快速阅读) - 创造模式(发散解读,适合灵感扩展) 快速开始 环境要求 - Python 3.10+ - 安装依赖
展开完整文档(README 剩余 1 节)
DeepSeek Harness 论文助手

一个基于 Python 的论文阅读、理解、总结、翻译插件,面向 DeepSeek Harness 设计,并融合了 nature-skills 的论文阅读与学术写作规范。

当前版本:v0.2.0 状态:evidence-grounded / checkpoint-resume / test-inventory ready

功能

- 读取:独立 reader pipeline,输出带源锚点的中英文对照 paper.md
- 理解:生成论文核心结构、研究问题、方法、结论、局限
- 总结:按标准/极简/创造三种模式输出结构化总结
- 翻译:输出中文翻译 translation.md(与 reader 语义分离)
- 问答:paper-assistant ask paper.pdf "问题",答案必须带 evidence
- 可靠性:429/5xx/超时重试、指数退避、truncated 检测、chunk 级 checkpoint/resume
- 引用校验:reader 输出后自动校验锚点,生成 verification_report.json
- 模式:
- 标准模式(默认,准确优先)
- 极简模式(短摘要,快速阅读)
- 创造模式(发散解读,适合灵感扩展)

快速开始

环境要求

- Python 3.10+
- 安装依赖

pip install -r requirements.txt

使用方式

处理 PDF:默认生成 summary + understanding + reader
python -m paper_assistant run paper.pdf --mode standard

只看总结
python -m paper_assistant run paper.pdf --mode minimal --task summary

完整中英文对照阅读稿
python -m paper_assistant run paper.pdf --mode standard --task reader

仅翻译
python -m paper_assistant run paper.pdf --mode standard --task translate

基于证据问答
python -m paper_assistant ask paper.pdf "作者为什么使用 SST 模型?"

DeepSeek API 配置

插件默认从环境变量读取 DeepSeek API 配置:

export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."
export DEEPSEEK_BASE_URL="https://api.deepseek.com"
export DEEPSEEK_MODEL="deepseek-v4-pro"

支持切换:

deepseek-v4-pro
deepseek-v4-flash

也可以在 config.yaml 中覆盖。

输出目录

运行后会在当前目录生成 output/:

output/
├── paper.md # reader:中英文对照 + 源锚点 ├── translation.md # translate:纯中文翻译 ├── summary.md # 结构化总结 ├── understanding.md # 理解笔记 ├── source_map.json # 原文块与锚点映射 ├── verification_report.json # reader 引用校验报告 ├── translation_notes.md # 术语/不确定/缺失说明 └── assets/ # 从 PDF 中提取的图表(如有)

同时会生成 .cache// 用于 checkpoint/resume。

与 nature-skills 的融合

本项目实现了 nature-reader 的核心约束:

- 默认输出 原文 + 中文 段落级对照,而不是只给摘要
- 保持章节顺序、引用标记、术语一致性
- 建立 source_map.json 稳定锚点
- 图表尽量放在首次实质性引用处
- 记录不确定/缺失内容,不虚构论文信息

上传到 GitHub

本项目默认目标仓库为:

https://github.com/Thomas-Novato/deepseek-harness-paper-assistant

在项目根目录执行:

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/upload_to_github.ps1

脚本会自动:

1. git init
2. 用 GitHub CLI 创建公开仓库(已存在则跳过)
3. 关联远程仓库
4. 提交并推送到 main

注意:请先确保已安装并登录 GitHub CLI:

winget install GitHub.cli
gh auth login

开发计划

- [x] 项目骨架、CLI、三种模式
- [x] DeepSeek API 调用(retry / backoff / truncation detection)
- [x] PDF 文本提取 / 独立 reader 中英文对照阅读稿
- [x] Chunk 级 checkpoint/resume
- [x] Evidence schema + reader 引用校验
- [x] BM25 + RRF retrieval 与 ask 命令
- [x] 测试套件(待真实终端运行)
- [x] GitHub 上传脚本
- [ ] DeepSeek Harness 官方插件描述文件正式接入验证
- [ ] 支持扫描版 PDF(OCR)
- [ ] 支持 HTML / arXiv / DOI 输入
- [ ] 生成 reader.html 预览
- [ ] 多论文 library / compare / literature review
- [ ] 自动安装到插件市场

License

MIT
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