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搜索覆盖度筛子 rangrongg/SearchSieve

DeepSeek Harness
rangrongg71 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

逐页评估搜索结果覆盖度,量化完整性与冗余

28.6/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/16 · 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 rangrongg/SearchSieve
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:已验证
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · market
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]✓
本站已真实安装成功
非静态推断
L4 · 真实安装等级说明 →
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 2026/11/04·判据 →
还在维护吗[仓库]—
更新放缓:最近一次提交在 71 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:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

扫描于 2026/11/4(0 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。

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/cordis
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功能亮点

  • 逐页评估语义相关度
  • 过滤无关噪音
  • 量化信息覆盖度

DeepSeek Harness 插件:逐页判断搜索结果的语义相关度,智能过滤无关噪音,量化信息覆盖度,让每一次AI检索都透明可信。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
🔍 SearchSieve — 搜索结果覆盖度「筛子」 搜索完了,结果到底够不够?SearchSieve 帮你把搜索结果筛一遍:答得全不全、留得准不准、重复多不多,一张卡片全看清。 dsh compatibility npm release license stars English · 更新日志 安装 dsh plugin add search-sieve 装完重启 dsh web,下一次网络搜索后覆盖度卡片就会自动出现。需要 dsh web 0.1.0-rc.x 或更新版本。 功能一览 - 三个指标一次说清 —— 选中占比(留了几条)、回答完整度(答全没有)、代表性与冗余(留得值不值、重不重),外加未覆盖要点和补搜建议,一张卡片全给你。 - 搜索完卡片自动来 —— 每次 web_search 结束,SearchSieve 自动接上评估,不用手动拼参数,覆盖度随手可见。 - 三套皮肤随意换 —— 粉白、蓝白、纯白三种卡片风格,展开卡片右上角一点就换,选择自动记住。 - 零模型开销 —— 纯规则算法,不调模型、不要 API key、确定性输出,快且透明。 - 中文原生态 —— 中文无需分词词典,按语义要点逐点核对,expectedPoints 传得越准,评估越到位。 - 边界全兜住 —— 空结果、零选中、提不出关键词,都有明确提示和建议,绝不崩溃。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
🔍 SearchSieve — 搜索结果覆盖度「筛子」

搜索完了,结果到底够不够?SearchSieve 帮你把搜索结果筛一遍:答得全不全、留得准不准、重复多不多,一张卡片全看清。

dsh compatibility npm release license stars

English · 更新日志

安装

dsh plugin add search-sieve

装完重启 dsh web,下一次网络搜索后覆盖度卡片就会自动出现。需要 dsh web 0.1.0-rc.x 或更新版本。

功能一览

- 三个指标一次说清 —— 选中占比(留了几条)、回答完整度(答全没有)、代表性与冗余(留得值不值、重不重),外加未覆盖要点和补搜建议,一张卡片全给你。
- 搜索完卡片自动来 —— 每次 web_search 结束,SearchSieve 自动接上评估,不用手动拼参数,覆盖度随手可见。
- 三套皮肤随意换 —— 粉白、蓝白、纯白三种卡片风格,展开卡片右上角一点就换,选择自动记住。
- 零模型开销 —— 纯规则算法,不调模型、不要 API key、确定性输出,快且透明。
- 中文原生态 —— 中文无需分词词典,按语义要点逐点核对,expectedPoints 传得越准,评估越到位。
- 边界全兜住 —— 空结果、零选中、提不出关键词,都有明确提示和建议,绝不崩溃。

用法介绍

1. 怎么看

随便发起一次网络搜索,结果里就会出现 SearchSieve 的覆盖度卡片——点一下折叠行展开详情:

| 粉白(默认) | 蓝白 | 白色 |
| 粉白卡片 | 蓝白卡片 | 白色卡片 |

顶部大号百分比是回答完整度,旁边是覆盖等级徽标(覆盖良好 / 部分覆盖 / 覆盖不足);下面三根进度条分别对应回答完整度、对全集代表性、信息冗余度;再往下是选中占比、结果数、评估要点,以及未覆盖的信息点和建议。

2. 怎么换风格

展开卡片后,右上角有个调色板按钮,点击在粉白 / 蓝白 / 白色之间循环切换,选完自动记住,下次还是它。

3. 想评估得更准

工具接受 expectedPoints(期望的回答要点)。你把"答到什么程度算好"说清楚,SearchSieve 就逐点核对给你看;不传也行,它会自动从问题里提取关键词。

{
"query": "村上春树一共写了几本书",
"expectedPoints": ["作品数量", "最新作品", "诺贝尔奖经历", "代表作书名"],
"searchResults": [
"村上春树共出版 14 部长篇小说,最新作品《城市及其不确定的墙》 https://example.com/a", "村上春树多次入围诺贝尔文学奖但未获奖 https://example.com/b" ],
"selectedResults": [
"村上春树共出版 14 部长篇小说,最新作品《城市及其不确定的墙》 https://example.com/a" ] }

返回示例(卡片渲染的就是它):

{
"selectionRatio": "50%", // 留用 1/2 条 "answerCompleteness": "50%", // 4 个要点:命中 1、部分命中 2 "representativeness": "62%", // 留用页覆盖全集信息权重的 62% "redundancy": "0%", // 单页无重复
"gaps": ["代表作书名(未找到相关结果)", "作品数量(仅部分提及)", "诺贝尔奖经历(仅部分提及)"],
"suggestion": "已覆盖期望要点:最新作品;建议补充搜索:“代表作书名”……"
}

本地开发

git clone https://github.com/rangrongg/SearchSieve.git
cd SearchSieve
pnpm install # 或 npm install
npm run build # tsc 编译服务端 + esbuild 打包客户端

在仓库【父目录】把插件装进 profile
cd ..
dsh plugin --profile web add ./SearchSieve

回仓库启动
cd SearchSieve
npm run web # = npm run build && dsh web

浏览器打开 http://127.0.0.1:3080,启动日志出现 [search-sieve] registered "search_sieve" — listed=true 即注册成功。

Windows PowerShell 报"禁止运行脚本"时,用 dsh.cmd / npm.cmd 代替。

许可证

MIT © rangrongg。
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rangrongg/SearchSieve

逐页评估搜索结果覆盖度,量化完整性与冗余

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