硬脑磁盘治理 qiuyiwu1989-star/dsh-yingnao

dsh-yingnao

将 硬脑（Yingnao） 引入 DeepSeek Harness。

硬脑索引的是本地磁盘：你的文件从不移动，只有索引进入数据库。
借助此插件，你的 DSH 智能体可以看清这块磁盘还有多少处于黑暗之中、对其进行搜索、沿着语义近邻找到你根本想不到要去搜索的材料，并派发治理任务——而不仅仅是读取仪表盘。

需要本地运行硬脑。
无需 API 密钥：它管理的是你自己的机器。界面和返回内容均为中文。

安装

npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:qiuyiwu1989-star/dsh-yingnao

构建产物随仓库一同发布，因此无需允许任何依赖构建脚本。
之后重启该 profile。

启动硬脑的索引服务（桌面客户端会替你完成，或运行 python3 app.py）。
插件默认连接 http://127.0.0.1:5050。

六个工具

硬脑的 HTTP 接口有十几个端点。此插件只注册 6 个——客户端的职责不是镜像服务器，而是呈现正确的形态。 把一长串端点名称丢给模型，它的默认策略就会变成“哪个返回最多就调哪个”，这会在它还没来得及思考本该用哪个工具之前就撑爆自己的上下文。

| 工具 | 何时使用 |
| yingnao_overview | 第一步，在治理任何东西之前。 磁盘还有多少处于黑暗之中，以及所谓“已处理”的内容里有多少真正可用 |
| yingnao_search | 查找文件。会降级而非失败——无法提取文本的文件仍可按名称和路径匹配，并会说明这一点 |
| yingnao_related | 拿一个文件，找出语义上与之相近的内容。可测量地，这是这里最可靠的能力 |
| yingnao_inspect | 单个文件的元数据、正文文本和质量判定。引用任何内容之前先查这个 |
| yingnao_govern | 派发治理任务，或查看进度。这是那只手——而它是有边界的 |
| yingnao_call | 逃生舱，不是主干道 |

为什么在这里 related 胜过 search

在一个真实的 7.6 万文件档案上测得：

file → file 0.819 两份演示文稿确实在同一条线索上 query → file 0.639 一次不错的命中 query → file 0.609 一次明显的误命中（匹配到了别人的回忆录）

文件对文件的分数偏高，因为两边都是完整文档；一句话的查询携带的信号要少得多。
所以同一个 0.639 在 search 里是好结果，在 related 里却是弱结果——插件使用两套独立的词汇表，而不是一个共享阈值，因为共享一个会同时误导模型和用户。

对智能体而言的实际结论是：收集材料时，先用 search 找到一个锚点文档，再用 related 向外扩展。这样就能浮现出你根本想不到要去查询的草稿和早期版本。

yingnao_govern 的边界

有两类治理操作不该由智能体来决定：
- 花钱的操作（OCR 重新提取、LLM 标注）
- 移动用户真实文件的操作（收件箱归档）

Yingnao 将这些标记为 needs_confirm。派发其中一个只会将其排队——在用户在桌面客户端确认之前，它不会运行。该工具会如实说明这一点，而不是报告成功。

其他所有操作（质量检查、码点规范化）都会立即运行且可逆：这些任务在触碰任何内容之前会写入完整的备份清单。

如果你不希望智能体能够派发任何操作，请设置 allowGovern: false， yingnao_govern 会降级为只读。

配置

- insert:
- id: yingnao
name: 'dsh-yingnao'
config:
endpoint: 'http://127.0.0.1:5050' # Yingnao 的本地索引服务 timeoutMs: 60000 # 查询会经过 SSH 隧道；可能较慢 passthrough: true # false = 不注册 yingnao_call allowGovern: true # false = yingnao_govern 变为只读

如果你不想把它放进配置中，YINGNAO_ENDPOINT 会覆盖 endpoint。

错误经过分类，以便模型可以据此采取行动

不是堆栈跟踪——而是一句模型可以据此改变行为的话：

| 类型 | 模型应该做什么 |
| offline | Yingnao 未运行。重试不会有帮助——告诉用户打开它 |
| tunnel | 服务已启动但无法访问数据库。可能会恢复；稍后重试一次 |
| notfound | 更改参数，不要按原样重试 |
| server | 重试一次；如果持续失败，告诉用户 |

与 dsh-deepbrain 搭配使用

同时安装两者，一个智能体就拥有两个互补的层次：来自 DeepBrain 的带证据链的判断，以及这些判断所依据的原始材料，就存放在你自己的磁盘上。

“给我写一篇关于创造力教育的文章” → 从 DeepBrain 中提取你在各次会议中对此说过的话 → 从 Yingnao 中提取源幻灯片和草稿 → 基于两者来写作。

许可证

MIT