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团队记忆知识库ccch713/deepddw

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需源码安装

deepDDW — 让 DeepSeek Harness 具备记忆与知识库,局域网内任意设备可用

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 2026/9/17 · 已提供中文文档

面向团队的 DSH —— 在局域网中部署一次 DSH;包含记忆、知识库和文档搜索。面向团队,最多约 20 名用户。MIT 许可。

综合分
40.1
GitHub 分
40.1
用户评分
★ Stars
9
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 ccch713/deepddw
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
数据截至 2026/9/17(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deepddw-build(未发布到 npm,仅可源码安装)
Node 引擎未声明 engines.node
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 2026/9/17 16:26:24

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README

deepDDW — 让 DeepSeek Harness 具备记忆与知识库,局域网内任意设备可用

License: MIT
Listed in awesome-deepseek-harness
CI

🌐 English · 简体中文
这是中文说明。英文版见 README.md。

deepDDW 给 DeepSeek Harness(DSH)补齐三块拼图:记忆、知识库、文档搜索——而且全部支持局域网内任意设备访问。不用装 App,不改 DSH 一行源码。

- 🧠 记忆体 — 跨会话长期记忆,读写走 DSH 官方标准 MCP 接口
- 📚 知识库 — 文档入库与检索(行业资料、SOP、研究笔记)随时可查
- 🌐 局域网多设备 — 部署一次,手机/平板/笔记本同网可用,共用同一个 DSH 工作台

60 秒上手:

npm i -g @deepseek-ai/dsh              # 1. 服务器安装官方 DSH
git clone https://github.com/ccch713/deepddw.git && cd deepddw
./install.sh --with-dsh                # 2. 安装 deepDDW
./install.sh --port 8600               # 3. 启动
4. 局域网任意设备打开 http://:8600/(手机扫码自动配对)

📸 截图位:手机/平板访问工作台实拍(稍后补充)。

当前状态:v0.6.0 · MIT · CI(pytest + ruff)✅ · DSH for Teams —— 多用户、局域网多设备、记忆与知识库团队蒸馏 · 迁移导入导出 / 作用域提升 / 无痕会话 / 检索健康 · 入选 awesome-deepseek-harness · 路线图见文末

⚠️ 重要 —— 安装前必读

deepDDW 实现了独立的记忆体与知识库隔离机制。为避免冲突或记忆混乱,安装前请务必:

1. 备份你现有的记忆体与知识库内容(无论它们在 DSH 环境中的哪个位置);
2. 卸载/停用你已安装的其他任何记忆体或知识库插件;
3. 然后再安装 deepDDW,让它接管记忆体与知识库。

如果 deepDDW 与其他记忆/知识库插件同时运行,可能导致数据冲突或命名空间之间的记忆混淆。特此警告。⚠️

为什么用 deepDDW?

大多数 DSH 扩展只提供记忆。deepDDW 是完整的工作台——记忆 + 知识库 + 文档检索 + 局域网多设备访问:

| 官方 DSH 的限制 | deepDDW 的解法 |
|----------------|----------------|
| 🔒 仅本机可用 | ✅ 局域网内任意设备访问:服务器部署后,电脑、笔记本、手机、平板,同一个网络内的智能设备全部可用 |
| 🧠 无记忆体 | ✅ 长期记忆写入/检索,对话经验可沉淀 |
| 📚 无知识库 | ✅ 知识库检索/入库,行业文档、SOP、研究笔记随时调用 |

一句话:把"个人玩具"变成"小组织能用的工具"——整体封装、简便部署、降低运维成本,让小型商业组织部署即可使用,基本可以支撑 20 人以下企业的日常 AI 工作流。

deepDDW 由我们的 DDW AI HUB 平台沉淀而来——经过企业级部署验证,以开源(MIT)形式封装进 DSH 生态。

它怎么工作?(技术线路)

📱 手机 / 💻 电脑 / 📱 平板 / 🖥️ 笔记本 —— 局域网内任意设备
│                    (浏览器访问,无需安装 App)
▼
deepDDW 网关(局域网内一台服务器)
├─ /dsh/*   反代 → DSH 引擎(官方原版界面,模型配置/对话全原版)
├─ /api/*   反代 → DSH 的 RPC/API
└─ /api/v1/*  deepDDW 能力:知识库 / 记忆体 / 文档 / LLM 配置
│
│  DSH 官方 MCP 客户端(streamable-http)
▼
deepDDW MCP 工具(模型自动调用)
├─ mcp__deepddw__ddw_kb_search        知识库检索
├─ mcp__deepddw__ddw_memory_put       写入记忆
├─ mcp__deepddw__ddw_memory_search    检索记忆
└─ mcp__deepddw__ddw_docs_portal_search  文档检索

接入方式 = DSH 标准 MCP:DSH 原生支持 MCP 客户端,deepDDW 暴露标准 streamable-http 端点——零侵入、不改 DSH 一行源码,界面、设置、模型配置全部保持官方原版。

为什么你在局域网内能用?

DSH 官方出于安全考虑只监听本机(localhost),手机/平板根本连不上。deepDDW 通过网关反代解决了这个矛盾:

- DSH 保持安全的本机绑定(官方安全设计不被破坏)
- deepDDW 网关统一对外,局域网内任意设备访问 http://:8600/ 即进入 DSH 原版工作台
- 数据全部存储在你自己的服务器上,不出内网

部署一台,全家/全团队可用——这是官方 DSH 给不了的能力。

快速开始

1. 在服务器上安装 DSH(官方)
npm i -g @deepseek-ai/dsh

2. 安装 deepDDW(整体封装,一条命令)
git clone https://github.com/ccch713/deepddw.git
cd deepddw && ./install.sh --with-dsh

3. 启动
./install.sh --port 8600

4. 局域网内任意设备打开:
http://:8600/   → DSH 原版工作台
手机/平板可"添加到主屏幕"获得 App 体验

5. 在 DSH「设置 → 模型」填 API Key
6. 对话里让模型"搜索知识库"或"记住 xxx" → 自动调用 mcp__deepddw__* 工具

部署门槛:一台普通电脑/服务器(最低 8GB 内存,推荐 16GB 及以上),Python 3.11+,无 GPU 要求(LLM 走云端 API 或本机 Ollama)。

局域网多设备联机(0.2.0)

deepDDW 面向局域网内最多 20 台设备共享一个网关的场景:

- 设备身份:每台浏览器在 localStorage 持久化 device_id,启动页可设置设备名称;重连后身份不变(刷新/重启仍是同一台设备)。
- 在线状态:设备向网关注册/心跳;/api/v1/status(Token 保护)返回谁在线、活跃 WebSocket 数、请求计数、数据库大小与版本;启动页为管理员渲染实时状态卡片。
- 网关限流:滑动窗口,按 Token + 按 IP 双维度(默认 60 req/min/token,全网关总容量耗尽 → 503 过载保护);可通过 config/deployment.yaml 的 security.rate_limit. 或 DDW_RATE_LIMIT_ 环境变量覆盖。
- SQLite 并发加固:所有连接统一 WAL + busy_timeout=5000 + synchronous=NORMAL,跨表写事务走进程级写锁(已用 20 并发写验证,无 database is locked)。

POST /api/v1/device/register    # 注册/改名本设备(幂等)
POST /api/v1/device/heartbeat   # 心跳保活
GET  /api/v1/status             # 状态面板(需 Token)

0.2.0 还包含:

- 工作区隔离 — 设备可选工作区(默认 shared);记忆/日志与 MCP 记忆工具按工作区隔离,文档按 slug 前缀过滤;旧客户端零影响。
- 会话跨设备续接 — 最近会话摘要(最多 5 条)+ "继续此会话"按钮:手机接着电脑端会话继续聊。
- 一键备份 / 恢复 — API 一键备份可下载;恢复前校验 SQLite 文件(文件头 + 完整性检查),替换主库前自动备份现状为 .pre-restore。
- 可选 TLS — 一键自签证书(scripts/gen_self_signed_cert.sh,1 年有效),security.tls. 启用即可 HTTPS 访问;默认关闭不影响 HTTP。外网访问推荐 Caddy/Nginx 反代(见 docs/tls.md)。
- 版本 / 升级检查 — /api/v1/version 返回最新版与升级标记(GitHub 探测,1h 缓存,离线降级);启动页显示升级横幅。

安全与隐私

| 能力 | 说明 |
|------|------|
| 🔐 数据全本地 | 知识库/记忆存自己的服务器,不出内网 |
| 🏠 局域网免密 | 可选项,默认关闭:内网请求免 Token(开启需 DDW_LAN_BYPASS=1,仅建议可信内网)|
| 🌐 外网访问 | 可配 Token 门禁(支持短码),未授权一律 401 |
| 🛡️ DSH 安全绑定 | DSH 只监听本机,网关统一对外,不破坏官方安全设计 |

技术栈与许可

| 组件 | 说明 | 许可 |
|------|------|------|
| DSH 引擎 | DeepSeek Harness 官方原版(不改源码) | MIT |
| deepDDW 网关 | FastAPI + SQLite + MCP 双协议 | MIT |
| 记忆/知识库 | SQLite 存储(可接 agentmemory / 向量) | MIT |
| 搜索 | 可选 SearXNG | AGPL-3.0(服务端调用豁免)|

deepDDW 本体:MIT License — 自由使用、修改、商用,保留版权声明即可。

生态与反馈

- 官方插件扩展:deepDDW 保留 DSH 原生插件机制。您可通过 DSH 官方命令从 npm 官方仓库安装官方插件——这也是我们推荐的唯一渠道,以最大程度避免供应链投毒:
dsh plugin --profile web add    # 仅官方 npm 仓库

第三方插件的安全责任由用户自行查验;deepDDW 仅保障记忆体与知识库的代码完整与安全,不窃取/不利用/不贩卖用户数据。详见 SECURITY.md。
- 知识蒸馏:我们建议您使用适合自己的知识蒸馏 skill / 工作流来沉淀知识——蒸馏方法论由您选择,deepDDW 提供"蒸馏产物 → 可检索知识库 → 模型可用"的完整管道;更多插件与工具正在扩展中
- 记忆/知识移植:知识库为标准 SQLite 结构,记忆按 namespace/key/value 组织——可从其他 Agent 或工具导出移植
- 反馈:非常欢迎您留下宝贵的使用反馈,我们将在后续版本中提供更强大的开源工具

Roadmap

只列出已交付或真实在计划内的事项。

已交付:
- [x] 局域网多设备联机(0.2.0) — 设备身份/在线注册表、状态面板、网关限流、SQLite WAL 并发(最多 20 台设备)
- [x] 工作区隔离(P1-1) — 网关层按工作区隔离记忆/知识库(默认 shared,向后兼容)
- [x] 会话跨设备续接(P1-3) — "最近会话"摘要(最多 5 条)+ 继续按钮
- [x] 可选 TLS(P1-2) — 一键自签证书;外网访问 Caddy/Nginx 反代(见 docs/tls.md)
- [x] 备份 / 恢复 API(P2-1) — 一键备份可下载;恢复先校验,替换前自动备份现状 .pre-restore
- [x] 压测报告(P2-2) — 5/10/20 设备:0 错误,P95 ≤ 126ms,无 database is locked(见 docs/load-report.md)
- [x] 版本 / 升级检查(P2-3) — /api/v1/version 探测最新 Release(1h 缓存);启动页升级横幅
- [x] Docker 一键部署 — docker compose -f deepddw-compose.yml up -d --build(已在真实 macOS arm64 主机验证:core + SearXNG 容器启动、health/MCP/chat 端到端全绿)
- [x] 会话 → 文档沉淀 — 对话经 ddw.docs.save / ddw.session.docs MCP 工具 + REST API 保存到知识库,按会话可检索可追溯
- [x] 知识库向量检索增强 — 混合检索(SQLite FTS5/LIKE + LanceDB,RRF 融合;可选,无 LanceDB 时自动降级纯关键词)
- [x] Windows 打包 — windows-build CI 工作流 PyInstaller one-dir 自动出包,以 Actions 产物分发,v0.1.0 发布已验证(见 docs/windows-packaging.md)
- [x] 反思与沉淀(LLM 化收尾) — 每日反思按风格指南(自动/专业/随意)生成、强制"进展/问题/明日注意"结构并避免与昨日重复;LLM 判定对话无价值时不再落日志
- [x] 记忆检索质量 — 结果按相关性评分排序(命中数×层权重:用户规则优先于旧日志,近期日志加权),取代原插入序;扩写缓存过期行为已测试

deepDDW — 企业级底座能力,开源给每个人。*

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