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企业文档问答 liaoyonghong/dsh-workspace-api

DeepSeek Harness
liaoyonghong77 天前有提交已提供中文文档扫描:含敏感能力

把企业文档变成能对话、带出处的问答机器人

28.4/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/19 · 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 liaoyonghong/dsh-workspace-api
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:仅索引
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · other
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]—
本站尚未做安装检查
数据截至 2026/09/25·判据 →
安全吗[自动扫描]—
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
数据截至 2026/11/03·判据 →
还在维护吗[仓库]—
更新放缓:最近一次提交在 77 天前
暂无时间戳·判据 →
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
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 →

可信度证据

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。

可执行外部命令读写/删除本地文件读取剪贴板或密钥环境变量
查看扫描证据(共 18 处,展示前 8 条)
  • 读取密钥环境变量
    lib/index.js:17
    const TOKEN = process.env.TOKEN ?? "";
  • 读取本地文件
    lib/index.js:52
    const st = await stat(abs).catch(() => null);
  • 读取本地文件
    lib/index.js:84
    try { canonical = await realpath(root); } catch { return null; }
  • 读取本地文件
    lib/index.js:86
    const rootReal = await realpath(ROOT).catch(() => null);
  • 读取本地文件
    lib/index.js:97
    const real = await realpath(want).catch(() => null);
  • 读取本地文件
    lib/index.js:100
    const rootReal = await realpath(ROOT).catch(() => null);
  • 读取本地文件
    lib/index.js:108
    const real = await realpath(ROOT).catch(() => null);
  • 执行外部命令来自配置/变量
    lib/index.js:130
    child = spawn(DSH_BIN, ["--profile", "headless", prompt], {
扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 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

  • 企业文档对话问答
  • 回答附带出处

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-workspace-api · 企业知识问答 Agent / 企业信息查询 Agent 把企业文档变成可以对话的聊天机器人。 把合同、手册、制度、规范等文档放进一个文件夹,员工或应用系统就能用自然语言提问,AI 代理会查阅文档、给出带出处的回答。 把企业文档变成可以对话的聊天机器人:把合同、手册、制度、规范等文档放进一个文件夹,员工或应用系统就能用自然语言提问,AI 代理会查阅文档、给出带出处的回答。 npm version License: MIT GitHub 这是什么? / 这是什么? 一个开箱即用的企业知识问答机器人。不需要建索引、不需要向量库、不需要写代码——一个开箱即用的企业知识问答机器人。不需要建索引、不需要向量库、不需要写代码—— 1. 放文档 / 放文档:把企业文档(合同、员工手册、报销制度、IT 规范、产品说明……)放进一个文件夹 2. 提问 / 提问:员工或内部系统用自然语言提问,例如「年假怎么算?」 3. 回答 / 回答:AI 代理现场查阅你的文档,给出准确回答并注明出处(哪个文件、哪一行) 适用于:内部知识库问答、合同条款查询、制度答疑、系统操作说明、入职培训辅助等场景。 适用于:内部知识库问答、合同条款查询、制度答疑、系统操作说明、入职培训辅助等场景。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-workspace-api · 企业知识问答 Agent / 企业信息查询 Agent

把企业文档变成可以对话的聊天机器人。 把合同、手册、制度、规范等文档放进一个文件夹,员工或应用系统就能用自然语言提问,AI 代理会查阅文档、给出带出处的回答。
把企业文档变成可以对话的聊天机器人:把合同、手册、制度、规范等文档放进一个文件夹,员工或应用系统就能用自然语言提问,AI 代理会查阅文档、给出带出处的回答。

npm version
License: MIT
GitHub

这是什么? / 这是什么?

一个开箱即用的企业知识问答机器人。不需要建索引、不需要向量库、不需要写代码——一个开箱即用的企业知识问答机器人。不需要建索引、不需要向量库、不需要写代码——

1. 放文档 / 放文档:把企业文档(合同、员工手册、报销制度、IT 规范、产品说明……)放进一个文件夹
2. 提问 / 提问:员工或内部系统用自然语言提问,例如「年假怎么算?」
3. 回答 / 回答:AI 代理现场查阅你的文档,给出准确回答并注明出处(哪个文件、哪一行)

适用于:内部知识库问答、合同条款查询、制度答疑、系统操作说明、入职培训辅助等场景。
适用于:内部知识库问答、合同条款查询、制度答疑、系统操作说明、入职培训辅助等场景。

普通用户怎么用 / 普通用户怎么用

方式一:直接在 DSH 聊天界面问 / 方式一:直接在 DSH 聊天界面问

在 DSH Web 界面直接提问即可,例如:在 DSH Web 界面直接提问即可,例如:

「根据企业文档,员工的年假政策是什么?」

方式二:通过内部应用 / 聊天界面 / 网页机器人问 / 方式二:通过内部应用 / 聊天界面 / 网页机器人问

企业系统、办公软件、网页聊天框都可以接入。对使用方来说,就是一个「问一句、答一句」的对话接口:企业系统、办公软件、网页聊天框都可以接入。对使用方来说,就是一个「问一句、答一句」的对话接口:

问一个问题(等待回答)
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt":"根据企业文档,酒店住宿报销上限是多少?"}' \
"http://127.0.0.1:3080/workspace-api/task?wait=1"

返回示例:返回示例:

{
"ok": true,
"task": {
"status": "done",
"result": "酒店报销上限:标准间每晚上限 HK$1200(出处:报销政策.md 第 3 行)", "exitCode": 0 } }

典型问答效果(实测) / 典型问答效果(实测)

放 3 份示例文档,10 秒内返回:放 3 份示例文档,10 秒内返回:

| 提问 | 回答 |
| 员工的年假政策是什么? | 入职满一年 12 天,之后每年 +1,上限 20 天(出处:员工手册.txt) |
| 酒店住宿报销上限? | 标准间每晚上限 HK$1200(出处:报销政策.md 第 3 行) |
| 密码多久更换一次? | 每 90 天更换,至少 12 位(出处:IT安全规范.txt 第 2 行) |

管理员怎么部署 / 管理员怎么部署

安装 / 安装

dsh plugin --profile web add dsh-workspace-api

重启 dsh web 后即生效。
重启 dsh web 后即生效。

指定企业文档目录 / 指定企业文档目录默认使用 DSH 当前工作区;推荐专门指定一个文档目录:

WORKSPACE_API_ROOT=/srv/company-docs dsh web

把合同、手册等文档放到这个目录(支持 txt / md / PDF / Word / Excel),员工就能向机器人提问了。
扫描版 PDF 需先转成文字(OCR),AI 才能检索。

对外提供服务

TOKEN=your-secret-token dsh web

调用方需带令牌:

curl -H "Authorization: Bearer your-secret-token" \
"http://127.0.0.1:3080/workspace-api/task?wait=1" \
-d '{"prompt":"..."}'

面向开发者:API 参考

服务运行在 DSH 同端口(默认 127.0.0.1:3080),前缀 /workspace-api。
所有响应统一为 {"ok": true, "data": ...} / {"ok": false, "error": ...};已开启 CORS。

常用端点

| 端点 | 用途 |
| GET / · /healthz | 服务状态、当前查询目录 |
| GET /workspaces | 可查询的目录列表 |
| GET /list?path=&depth= | 列出目录内容 |
| GET /tree?path=.&depth=3 | 目录树 |
| GET /search?q= | 按文件名搜索 |
| GET /read?path=&format=text | 读取文件内容 |
| GET /raw?path= | 下载原始文件 |
| POST /task | 提交自然语言问题,AI 代理处理 |
| GET /task/ | 查询任务结果 |

提问接口(核心)

异步提交:立即返回任务号
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt":"在 projects/Ams 里找导入 contract fee 的方法","timeoutMs":600000}' \
"http://127.0.0.1:3080/workspace-api/task"
→ {"ok":true,"taskId":"...","status":"queued"}

轮询结果
curl "http://127.0.0.1:3080/workspace-api/task/"

或同步等待
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt":"1+1=?","timeoutMs":120000}' \
"http://127.0.0.1:3080/workspace-api/task?wait=1"

请求体字段:

| 字段 | 必填 | 说明 |
| prompt | ✅ | 自然语言问题/任务 |
| workspace | — | 指定查询目录(须为已注册工作区或 WORKSPACE_API_ROOT) |
| timeoutMs | — | 超时(30s–30min,默认 300s) |

简单问答约 3–5 秒;代码检索/文档问答通常 1–3 分钟。任务按队列顺序执行(单并发)。

配置项

| 环境变量 | 默认 | 说明 |
| WORKSPACE_API_ROOT | 当前工作区 | 机器人查询的文档根目录 |
| TOKEN | none / 无 | bearer auth, recommended when exposed / 访问令牌(Bearer 或 ?token=),建议对外必配 |
| TASK_TIMEOUT_MS | 300000 | per-task timeout / 单任务超时 |
| TASK_MAX_QUEUE | 20 | queue cap / 队列上限 |
| MAX_READ_BYTES | 65536 | text read cap / 文本读取上限 |
| DSH_BIN | dsh | path to the dsh CLI / dsh 命令路径 |

安全说明

- 默认仅监听 127.0.0.1;对外开放请务必配置 TOKEN
- 所有路径经真实路径校验,只能访问 WORKSPACE_API_ROOT 或已注册工作区,../../etc 之类一律拒绝
- 任务代理拥有 DSH 完整文件能力,仅限可信调用方使用

工作原理(简述)

employee / app --natural-language question--> /workspace-api/task
| FIFO queue (single worker)
v
dsh --profile headless "question" (fresh agent, cwd = docs folder)
| on-the-spot search + reading
v
{"status":"done","result":"answer with cited sources"}

- 基于 AI 代理现场检索,无需预建索引;文档少(几十份内)效果最佳
- 每次提问是全新会话,无跨问题记忆
- 超大语料(上千份、文件名混乱)建议叠加 RAG 向量检索

开发与发布

node --check lib/index.js # 语法检查
dsh plugin --profile web add link:$PWD # 本地调试安装
npm login && npm publish # 发布到 npm

推送到 GitHub 后请添加 topic:dsh-plugin、deepseek-harness(社区市场会自动收录)。

许可

MIT
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liaoyonghong/dsh-workspace-api

把企业文档变成能对话、带出处的问答机器人

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