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科研工作台 lzszq/dsh-scholar

DeepSeek Harness
lzszq55 天前有提交已提供中文文档扫描:含敏感能力

DSH Scholar 是面向纯计算研究的 AI 科研工作台。它把项目对话、研究资料、代码与数据、受控实验、证据和…

48.8/100
综合分
46
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/17 · 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。

该插件未发布到 npm,按作者文档从 GitHub 源安装即可(静态检查只覆盖 npm 路径,不代表插件不可用)。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add lzszq/dsh-scholar
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:需留意
是什么
dsh 原生插件 · tool
装得上吗
实装验证未通过(dep_tree_unresolvable),装前请到仓库确认最近更新与 issue
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 55 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 →
⚠︎ 实装验证未通过(dep_tree_unresolvable · 2026/9/27) ——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。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查需源码安装

仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装

展开查看检查明细 ↓

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-scholar/research-plugin(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main/exports/bin 已声明

源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/30 09:05:43

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发起外部网络请求
扫描于 2026/11/4(0 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 来源 GitHub 仓库
涉及外部主机:export.arxiv.org

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。

依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-client-connection@deepseek-ai/dsh-client-locale@deepseek-ai/dsh-client-runtime@deepseek-ai/dsh-client-ui-conversation@deepseek-ai/dsh-client-ui-settings@deepseek-ai/dsh-client-ui-settings-plugins@deepseek-ai/dsh-client-ui-slots@deepseek-ai/dsh-commands@deepseek-ai/dsh-attachment@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-settings
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界面预览

2 张 · 点击查看大图

功能亮点

  • 项目对话管理
  • 研究资料整理
  • 代码与数据管理

dsh-scholar 是一个学术检索插件,用来在 DeepSeek Harness 里查论文、找文献。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
DSH Scholar DSH Scholar 是面向纯计算研究的 AI 科研工作台。它把项目对话、研究资料、代码与数据、受控实验、证据和 TeX 手稿保存在同一个可恢复项目中,既可以从新问题开始,也可以继续其他地方已经进行到一半的研究。 DSH Scholar 仍在积极开发中。请仅用于有人监督的计算研究流程,逐项复核审批与研究结论,并为重要的原始资料和结果保留独立备份。 DSH Scholar 中文独立工作台 产品能力 - 按阶段引导研究:Chat 支持自由对话、Grill Me 信息收集、文件上传、视觉模型输入、显式 slash command,并依据当前研究阶段展示权威下一步。 - 可治理的研究流程:Scope、Idea、Contract、Evidence、Direction 和 Release 决策都有明确权限、revision 绑定和审计记录。 - 受控执行:Runner Profile 描述本机、本机 Docker 或远程 SSH 环境,包括固定容器镜像和声明式 NVIDIA GPU 能力。 - 一体化工作台:项目级 Chat、可编辑文件、session 绑定 Web 终端、运行日志、产物、TeX 源码、编译诊断和 PDF 预览共用同一上下文。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
DSH Scholar

DSH Scholar 是面向纯计算研究的 AI 科研工作台。它把项目对话、研究资料、代码与数据、受控实验、证据和 TeX 手稿保存在同一个可恢复项目中,既可以从新问题开始,也可以继续其他地方已经进行到一半的研究。

DSH Scholar 仍在积极开发中。请仅用于有人监督的计算研究流程,逐项复核审批与研究结论,并为重要的原始资料和结果保留独立备份。

DSH Scholar 中文独立工作台

产品能力

- 按阶段引导研究:Chat 支持自由对话、Grill Me 信息收集、文件上传、视觉模型输入、显式 slash command,并依据当前研究阶段展示权威下一步。
- 可治理的研究流程:Scope、Idea、Contract、Evidence、Direction 和 Release 决策都有明确权限、revision 绑定和审计记录。
- 受控执行:Runner Profile 描述本机、本机 Docker 或远程 SSH 环境,包括固定容器镜像和声明式 NVIDIA GPU 能力。
- 一体化工作台:项目级 Chat、可编辑文件、session 绑定 Web 终端、运行日志、产物、TeX 源码、编译诊断和 PDF 预览共用同一上下文。
- 可追溯方法论:Protocol revision、运行分类、综合请求、Assurance、Reviewer finding、Knowledge Pack 激活和 Claim-Evidence 关系会成为持久研究状态。
- 可查看协作拓扑:Trajectory 与 Topology 展示 subagent 父子关系、状态、follow-up 和产出,并可进入节点查看。

使用边界

- DSH Scholar 辅助研究,不代替研究者承担科学判断、审批、署名和发布责任。
- gate-only 是常规模式。Agent 不能冒充 Human principal、伪造 accepted Evidence 或绕过研究 Gate。
- full-auto 只会为精确登记的 FixtureProfile 自动批准 allowlist 内的 Scope、Idea、Contract 和 Budget Gate;目前唯一的 canonical action executor 是 survey_run。Release、Direction、Intake、Evidence 和未登记动作仍由人处理,或以明确原因 park。
- 只有名称的 /new <name> 始终以 gate-only 创建,并通过 Grill Me 收集 Brief,不会静默继承 full-auto。
- 正式实验必须绑定不可变代码/数据快照、必要时的 frozen Protocol,以及显式 Runner Profile。Chat 文本、普通 stdout 和 Interactive Terminal 输出不会自动成为正式 Evidence。
- 发送给视觉模型的图片只是当前轮次中不可信的 Chat 上下文,不会自动成为 OCR 结果、Brief 答案、Evidence、Claim、Gate 决策,也不能证明命令已经运行。
- 产品聚焦机器学习、数据科学、生物信息学等纯计算研究,不适用于临床决策、人体试验、湿实验或其他高风险研究。

快速开始

本地工作台需要 Linux、Node.js 24、pnpm 11.20.0;受控实验、TeX 编译和 clean-room 复现需要 Docker Engine。

1. 安装与构建

pnpm install --frozen-lockfile
pnpm run build

2. 启动独立工作台

bash scripts/start-standalone-ui.sh

打开 <http://127.0.0.1:18610>,粘贴以下文件中的访问令牌:

~/.dsh-scholar-standalone/research-ui-standalone/standalone-token

独立工作台和 DSH 使用 127.0.0.1:7412 的同一个 Research Kernel,并共享 ~/.dsh/research-kernel 这一权威项目数据目录。升级任一端时都必须保持该目录不变,已有项目才能继续访问。浏览器 Token 和显示偏好独立保存在 standalone BFF 目录中。--no-token 只用于 loopback、隔离且有人监督的开发实例。

3. 配置实验环境

打开 设置 → 实验环境,显式选择 Runner Profile:

- 本机:仅用于可信开发和冒烟测试;
- 本机 Docker:固定镜像,并可要求 NVIDIA runtime 与 GPU capability;
- 远程 SSH:使用服务端 endpoint、credential、known-hosts 和 target-identity SecretRef。

只有 profile 和 target 都通过 readiness 检查后,正式 Job 才能执行。缺少 Runner、target 离线、SecretRef 不可用、能力不匹配,或 Contract/Protocol 尚未补齐时,界面会显示准备项或阻断原因,而不会假装 ready。target 注册、独立 heartbeat 凭据、Runner 启动、端口和安全约束见运行规范。

4. 将插件安装到 DSH

通过会移动的 next tag 安装当前 DSH 预发布版,并记录实际解析出的精确版本:

npm install -g @deepseek-ai/dsh@next
npm ls -g @deepseek-ai/dsh --depth=0

当前 @dsh-scholar/* 包尚未发布。构建本仓库后,把其绝对路径加入 DSH 的 web profile:

cd /absolute/path/to/dsh-scholar
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm run build
dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/dsh-scholar
dsh plugin --profile web why @dsh-scholar/research-plugin
dsh web

更新 Scholar 时,在同一 checkout 重新构建,并再次添加同一绝对路径。卸载命令:

dsh plugin --profile web remove @dsh-scholar/research-plugin

插件会增加 Scholar tools、slash commands、Skills、设置项和紧凑的 dsh Scholar 页签。未绑定的 DSH 对话可以选择已有项目,或只填写名称创建项目;绑定后只显示当前阶段、下一步与执行摘要。完整工作台通过 在新页面打开 或配置的快捷键进入。

插件配置

在 DSH 中打开 设置 → 插件配置 → dsh Scholar。保存后的插件设置在下一次重启 DSH 时生效。

| 配置项 | 默认值 | 含义 |
| 默认治理模式 | gate-only | 只在完整配置且明确满足条件的项目上生效;name-only 创建仍为 gate-only。 |
| 无人值守运行 | 关闭 | 不绕过 Human Gate;需要交互时将项目 park。 |
| Standalone 地址 | http://127.0.0.1:18610/ | “在新页面打开”和快捷键的目标;只允许 HTTPS 或 loopback HTTP。 |
| 新页面快捷键 | Alt+Shift+S | 可以禁用;正在输入或使用输入法时不会触发。 |

有效 fixture 启用 full-auto 后,Settings 还会显示 worker 状态、是否需要重启、fixture-only 边界和最近一次 park 原因;Release 始终由人决定。Standalone 地址不能包含凭据、query 或 fragment。“复制 standalone 访问令牌”只在 loopback DSH 中、经用户显式点击后可用;页面不会显示令牌,也不会暴露 Kernel、Runner、Provider 或 SSH secret。

在 Chat 中使用视觉模型

Scholar 从 DSH 读取实时模型目录,不会根据模型名称猜测视觉能力。请在 DSH profile 中把实际可接收图片的 DeepSeek 兼容端点显式登记为视觉模型:

- id: llm-deepseek
name: '@deepseek-ai/dsh-llm-deepseek'
config:
models:
- id: your-vision-model
name: Your Vision Model
inputModalities: [text, image]

重启 DSH 后,在 Scholar 中选择带 👁 标记的模型,上传、拖放或粘贴 PNG、JPEG、WebP 或 GIF,再发送普通自然语言消息。同一文件可以进入项目 Intake,但视觉字节只由这次成功的自由对话消费。文本模型或未声明视觉能力的模型会在请求 Provider 之前被拒绝,Scholar 不会静默降级成纯文本回答。

开始或继续研究

有三种入口:

1. 新建研究:只提供项目名,再在 Chat 中回答 Grill Me 问题以补全 Brief。
2. 打开已有项目:继续持久化的阶段、项目对话、文件、任务、运行和方法论记录。
3. 上传 / 接入:把论文、代码、数据、图片或日志接入已有阶段。上传内容先进入隔离 Intake,不会自动成为 Evidence。

常规流程:

创建或接入 → Grill Me → Scope → 调研 → Ideas → Baseline → Contract → 受控运行 → 分类与综合 → Evidence 与 Claims → TeX 写作与评审 → 私有打包 → Human Release Gate

Chat 同时接受普通自然语言和一级 slash command。显式命令是确定性的高级入口;自然语言会结合项目当前的权威 NextAction 解释和执行。例如:

/new /status /survey /ideas /ideas generate 3 /ideas select <idea_id>
/gates /contract /run /evidence /claims /write /review
/release-bundle /release

/run 只在快照、Protocol、Runner、target 和预算全部 exact-ready 时执行。/release 只会创建或打开 Human Release 决策,不允许 Agent 自动发布。

示例流程

仓库提供一个有人监督的 MNIST 手写数字流程,用来演示项目接入、受控 Docker 运行、证据评审和可用于手稿的结果;该 fixture 不构成 benchmark 性能声明。

MNIST 项目中文总览

固定输入、重新运行步骤与详细凭据见 MNIST 复现指南。

工作台区域

| 区域 | 用途 |
| Chat | 自由对话、Grill 问题、上传、视觉模型输入、命令补全和按阶段引导。 |
| Workspace | 浏览、搜索、编辑、上传和管理项目文件,通过 version/etag 防止冲突覆盖。 |
| Run / Terminal | 查看正式 Job 状态和只读日志,或操作项目/session 绑定的 Web PTY。 |
| Evidence / Artifacts | 预览和下载产物,评审指标、来源、置信度和 Claim 关系。 |
| Manuscript | 编辑 TeX、查看编译诊断并预览最近一次成功 generation 的 PDF。 |
| Trajectory / Topology | 查看研究轨迹,并进入 subagent 节点检查其工作与 follow-up。 |
| Settings | 配置模型与 OCR provider、MinerU、预算、Runner Profile、target、Docker 镜像、GPU 要求和 SSH SecretRef。 |

验收边界

仓库自动验收覆盖构建、Schema、Kernel/Client 行为、治理和安全回归、持久化与重启、DSH 插件契约、受控适配器下的视觉请求准入,以及本机 Docker fixture。真实浏览器/ARIA 观感、干净 DSH Host 冷启动、生产视觉模型与 reviewer provider、远程 SSH/GPU、生产 mTLS 终止和具体环境的 TeX 渲染仍需部署方人工验收。使用这些路径前,请查看当前实现状态和人工验收清单。

文档

- 使用指南
- 运行与部署规范
- DSH 宿主集成
- 安全与科研完整性基线
- 验收规范

License

本项目采用 BSD 3-Clause License。
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DSH Scholar 是面向纯计算研究的 AI 科研工作台。它把项目对话、研究资料、代码与数据、受控实验、证据和…

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