用本地双模型批量筛查尽调材料并复算数字,生成待人工终审的红旗清单
29.9/100
综合分
0
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
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数据截至 2026/10/21 · 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 wutianxiang88-hash/hegui-shencha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
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
活跃:最近一次提交在 15 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。
⚠︎ 实装验证未通过(unknown · 2026/10/23) ——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
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0⚪ 扫描:无法判定尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。
- · 包内无可扫 JS
- · TS 源码(可能为非 JS 实现或未发布源码),无法判定
扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 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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合规审查(尽调双模型初筛):Saluki-27B 全量初筛 + Python 确定性复算 + Qwen3.5-9B 对抗性复核,产出待人工终审的红旗登记册
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成hegui-shencha —— 合规审查(尽调双模型初筛)
本地双模型工作流:Saluki-27B 全量初筛 + Python 确定性数字复算 + Qwen3.5-9B-Q8 对抗性复核,产出待人工终审的红旗登记册。
前置条件
- 本地已装 Ollama,并导入两个模型:
- 初筛:saluki27b:latest(qwen35 家族,IQ2_XS)
- 复核:qwen3.5:9b-q8_0(Q8_0)
- 依赖命令行工具:pdftotext(poppler)、pandoc(或用技能自带的 python-docx 兜底)、openpyxl(DSH runtime Python 自带)
- 输入材料放 ~/Desktop/合规审查/(设计约定,可在 SKILL.md 顶部改)
安装
npx skills add <owner>/hegui-shencha
或在 DSH 内:POST http://127.0.0.1:19387/api/dsh-skills-manager/catalog/install {"catalog":"skillsh","source":"<owner>/hegui-shencha","skillId":"hegui-shencha","root":"dsh"}
目录结构
hegui-shencha/
展开完整文档(README 剩余 1 节)
hegui-shencha —— 合规审查(尽调双模型初筛)
本地双模型工作流:Saluki-27B 全量初筛 + Python 确定性数字复算 + Qwen3.5-9B-Q8 对抗性复核,产出待人工终审的红旗登记册。
前置条件
- 本地已装 Ollama,并导入两个模型:
- 初筛:saluki27b:latest(qwen35 家族,IQ2_XS)
- 复核:qwen3.5:9b-q8_0(Q8_0)
- 依赖命令行工具:pdftotext(poppler)、pandoc(或用技能自带的 python-docx 兜底)、openpyxl(DSH runtime Python 自带)
- 输入材料放 ~/Desktop/合规审查/(设计约定,可在 SKILL.md 顶部改)
安装
npx skills add <owner>/hegui-shencha
或在 DSH 内:POST http://127.0.0.1:19387/api/dsh-skills-manager/catalog/install {"catalog":"skillsh","source":"<owner>/hegui-shencha","skillId":"hegui-shencha","root":"dsh"}
目录结构
hegui-shencha/
├── SKILL.md # 主流程(Phase 0-4 + 硬规则) ├── prompts/ # screen.md 初筛 / review.md 复核 └── scripts/ # call_llm / numcheck / extract_evidence / merge_batches / check_review
安全边界
- 尽调材料原文只在本地磁盘与本地 Ollama 之间流转,不进任何云端模型上下文。
- 所有金额/比例/勾稽关系由 scripts/numcheck.py 确定性复算,模型不口算。
- 输出状态列一律「待人工终审」,不替人下结论。预览分享卡片长什么样 ↓
分享 · DeepSeek Harness Hub
wutianxiang88-hash/hegui-shencha
用本地双模型批量筛查尽调材料并复算数字,生成待人工终审的红旗清单
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