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未验证
将 硬脑 Yingnao 引入 DeepSeek Harness。
尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/9/8 · 已提供中文文档
Yingnao (硬脑) plugin for DeepSeek Harness — let your agent govern a local disk: see what's still dark, search it, follow semantic neighbours, and dispatch reversible, cost-aware governance jobs.
综合分
29.5
GitHub 分
29.5
用户评分
—
★ Stars
1
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 qiuyiwu1989-star/dsh-yingnao该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
数据截至 2026/9/20(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)
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/cordis用户评分
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README
dsh-yingnao 将 硬脑 (Yingnao) 引入 DeepSeek Harness。 硬脑索引的是本地磁盘:你的文件不会移动,只有索引会进入数据库。 借助这个插件,你的 DSH 智能体可以看到这块磁盘还有多少处于黑暗之中、搜索它、 沿着语义近邻找到你根本想不到要搜索的材料,并派发治理任务——而不只是读取仪表盘。 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 构建产物随仓库一起发布,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。这个插件只注册 6 个——客户端的职责 不是镜像服务端,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”,结果在它还没来得及思考本该用哪个工具之前,自己的上下文就先爆了。 | 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,以及那些“已处理”的内容里有多少真正可用 | | yingnao_search | 查找文件。会降级而不是失败——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,找出语义上接近它的内容。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 | 逃生舱口,不是主路 | 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,是因为两边都是完整文档;而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,实际结论是:收集材料时,先用 search 找到一个锚点文档, 再向外做 related。这样就能浮现出那些你根本想不到要去查询的草稿和早期版本。 yingnao_govern 的边界 有两类治理操作不是智能体该决定的: - 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 会将这些标记为 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。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)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。 如果你不希望代理能够派发任何操作,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。 错误会被分类,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,一个代理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的发言 → 从 Yingnao 中提取源幻灯片和草稿 → 基于两者来写作。 许可证 MIT
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