dsh-wenshan 怎么安装？

在已安装 dsh CLI 引擎的环境中，进入插件页复制安装命令一键执行即可；暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：仓库根目录无 package.json，浅层子目录有 2 份 dsh 插件清单（dsh-wenshan-intake/package.json、dsh-wenshan/package.json），无法唯一定位安装名。

dsh-wenshan 有中文文档吗？

已提供中文翻译 README（由 DeepSeek 最新模型翻译生成），本站可切换中英文对照阅读。

dsh-wenshan 还在维护吗？

GitHub 93 星。最近一次上游提交在 2026/8/27。

地理实习知识图谱 xuedai-mayi/dsh-wenshan

DeepSeek Harness

xuedai-mayi69 天前有提交已提供中文文档扫描：未发现敏感能力

在 GitHub 查看 ↗

问山：DeepSeek Harness 地理野外实习知识图谱插件与非官方二次开发项目

55/100

综合分

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。

自动兼容检查未通过：仓库根目录无 package.json，浅层子目录有 2 份 dsh 插件清单（dsh-wenshan-intake/package.json、dsh-wenshan/package.json），无法唯一定位安装名。以下命令仍可尝试，但可能失败。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎

dsh plugin --profile web add xuedai-mayi/dsh-wenshan

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 · other

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 2026/09/27·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 69 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

安装兼容性检查需源码安装

仓库根目录无 package.json，浅层子目录有 2 份 dsh 插件清单（dsh-wenshan-intake/package.json、dsh-wenshan/package.json），无法唯一定位安装名

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-wenshan（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

✗入口文件缺少入口声明

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 2026/11/2 04:32:30

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。

发起外部网络请求

查看扫描证据（共 5 处，展示前 5 条）

发起网络请求
dsh-wenshan-intake/public/evolution.js:104
const response = await fetch(api + '/sources?' + params.toString(), {
发起网络请求
dsh-wenshan-intake/public/evolution.js:144
const graph = await fetch(api + '/graph', { cache: 'no-store' }).then(response => response.json())
发起网络请求
web/src/lib/api.js:8
const r = await fetch(BASE + p)
发起网络请求
web/src/lib/api.js:29
const r = await fetch(BASE + '/api/search', {
发起网络请求
web/src/lib/api.js:44
const resp = await fetch(BASE + '/api/chat', {

扫描于 2026/11/4（0 天前） · 范围全包扫描 · 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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·结论标注依据与风险等级

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界面预览

2 张 · 点击查看大图

功能亮点

地理野外实习知识图谱

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成

dsh-wenshan 问山是面向地理野外实习的 DeepSeek Harness 社区插件与二次开发项目。它把实习资料整理成可审核、可追溯的知识图谱，再用已发布的知识完成现场导览、教学讲解和问答。 [!IMPORTANT] 本项目不是 DeepSeek 或 DeepSeek Harness 的官方发行版，也不代表上游项目。仓库内保留了一份经过定制的 DeepSeek Harness 源码，用来提供可复现的安装和运行环境。与 DeepSeek Harness 的关系本项目基于 deepseek-ai/deepseek-harness 开发，沿用其 Cordis 插件体系。主要扩展包括： - dsh-georag：知识检索、关系扩展、空间查询和知识事件存储插件。 - dsh-wenshan：知识演化与野外助教两种 agent 模式的工具和提示词。 - dsh-wenshan-intake：资料收录、知识图谱接口和浏览器页面插件。 - presets 与 wenshan.cordis.yml：问山的 DSH preset 和产品挂载配置。问山主界面功能 - 知识演化：收录文字、PDF、Word、图片、录音和常见 GIS 文件，生成知识草稿，人工确认后再发布。 - 野外助教：只读正式知识库，支持概念检索、邻接关系、位置、气象和行程查询。

展开完整文档（README 剩余 1 节）

dsh-wenshan

问山是面向地理野外实习的 DeepSeek Harness 社区插件与二次开发项目。它把实习资料整理成可审核、可追溯的知识图谱，再用已发布的知识完成现场导览、教学讲解和问答。

[!IMPORTANT]
本项目不是 DeepSeek 或 DeepSeek Harness 的官方发行版，也不代表上游项目。仓库内保留了一份经过定制的 DeepSeek Harness 源码，用来提供可复现的安装和运行环境。

与 DeepSeek Harness 的关系

本项目基于 deepseek-ai/deepseek-harness 开发，沿用其 Cordis 插件体系。主要扩展包括：

- dsh-georag：知识检索、关系扩展、空间查询和知识事件存储插件。
- dsh-wenshan：知识演化与野外助教两种 agent 模式的工具和提示词。
- dsh-wenshan-intake：资料收录、知识图谱接口和浏览器页面插件。
- presets 与 wenshan.cordis.yml：问山的 DSH preset 和产品挂载配置。

问山主界面

功能

- 知识演化：收录文字、PDF、Word、图片、录音和常见 GIS 文件，生成知识草稿，人工确认后再发布。
- 野外助教：只读正式知识库，支持概念检索、邻接关系、位置、气象和行程查询。
- 知识缺口闭环：野外助教答不上来的问题自动登记为缺口待办，知识演化模式按被问次数补资料、发布后逐条销掉。
- 照片地图：实习照片按讲解点聚簇落在真实地形晕渲底图上，支持逐日路线动画与"回放全程"时空演绎。
- 知识星系：知识图谱的三维星系视图，节点按类型发光、关联线粒子流动，可旋转、聚焦并阅读节点正文。
- 可交互图谱：搜索、筛选、拖动和定位节点，按需读取笔记正文。
- 本地持久化：原始资料、提取结果、草稿、发布记录、缺口记录分开保存，重启后可恢复。
- 权限隔离：野外助教没有资料写入和知识发布工具，只能登记缺口。

知识图谱

运行环境

当前启动脚本面向 Windows 10/11，需要：

- Node.js 24，或 Node.js 22.19 及以上版本
- pnpm
- Python 3.11

首次安装前先确认命令行可以找到 node、pnpm 和 py -3.11。安装 pnpm 可执行：

npm install -g pnpm

快速开始

git clone <你的仓库地址>
cd <仓库目录>
.\安装问山.bat .\启动.bat

安装脚本会安装并构建项目内的 DeepSeek Harness，同时安装知识图谱、文档提取、音频转写和 GIS 处理依赖。完成后打开：

- 主界面：http://127.0.0.1:3080/
- 知识图谱：http://127.0.0.1:3080/wenshan/knowledge-graph
- 照片地图：http://127.0.0.1:3080/wenshan/photo-map（照片缩略图由 更新数据.bat 生成）
- 知识星系：http://127.0.0.1:3080/wenshan/knowledge-galaxy

照片地图的地形晕渲底图由 py -3.11 tools/build_terrain.py 生成（从 AWS 开放高程瓦片下载 DEM，一次生成后离线可用；缺失时页面自动退回纯矢量底图）。

首次进入主界面后，在 设置 > 模型 中配置模型和 API Key。凭据写入本机 DSH 配置，不进入本仓库。

使用流程

收录资料

切换到 知识演化，选择一个资料文件夹，或直接粘贴短文本。系统按 SHA-256 内容指纹去重，原件和提取结果会分别保存。

支持的主要格式：

| 类型 | 格式 |
| 文字 | TXT、Markdown、CSV、TSV |
| 文档 | PDF、DOCX |
| 图片 | JPG、PNG、WebP、HEIC、TIFF |
| 录音 | MP3、WAV、M4A、OGG、FLAC、AAC |
| GIS | GeoJSON、GPX、包含 Shapefile 或 GDB 的 ZIP |

审核并发布

发送 处理最新资料 后，知识演化引擎会读取来源并生成草稿。草稿不会自动进入正式知识库。确认内容无误后，按页面提示发送完整口令：

确认发布 draft-xxxxxxxx

可以、继续 等普通回复不会触发发布。发布成功后，检索引擎会立即更新。

现场问答

切换到 野外助教 即可使用正式知识库。这个模式只注册读取工具，不能修改来源、草稿或已发布知识。

知识缺口闭环

野外助教确认"已发布实习资料中未覆盖此问题"后，会把问题原话登记为知识缺口；同一问题重复被问只累计次数。待补清单出现在知识图谱页左侧"待补充问题"面板，也可以在 知识演化 对话中发送 查看知识缺口 查看。补充资料并发布后，让知识演化引擎逐条销掉对应缺口。

数据结构

基础庐山数据位于 data/*.json。运行期间新增的资料和知识写入 data/knowledge/：

data/knowledge/
├─ events.jsonl
├─ sources/
├─ extracted/
└─ structured/

data/knowledge/、data/photos/ 和本机凭据已经加入 .gitignore。公开仓库前仍应检查原始实习记录、照片和地理数据的授权与隐私边界。

如需从原始 GDB、Obsidian 知识库和每日整理目录重建基础数据，先修改 config/lushan.json 中的三个来源路径，再运行：

.\更新数据.bat

项目结构

presets/ 知识演化与野外助教两个 DSH preset dsh-georag/ GeoRAG 检索、空间查询和知识事件存储插件 dsh-wenshan/ DSH 工具注册与两种模式的系统提示词 dsh-wenshan-intake/ 资料收录、图谱接口和图谱页面插件 deepseek-harness-master/ 项目内定制的 DeepSeek Harness 源码 tools/ 数据构建、资料提取和验收脚本 web/ 独立界面源码及检索评测复用代码 data/ 可公开的基础检索数据

技术说明

问山基于项目内的 DeepSeek Harness 二次开发。图谱使用 force-graph，基础检索结合中文二元组 BM25、知识关系扩展和空间距离衰减。主服务只监听 127.0.0.1，适合本机演示和教学环境。

如需部署到公网，应另外配置登录鉴权、HTTPS、限流、文件安全检查和数据备份，不能直接暴露本机服务端口。

许可与声明

本项目使用 MIT License。DeepSeek Harness 的原始 MIT 许可证、版权声明和第三方依赖声明保留在 deepseek-harness-master/deepseek-harness-master/ 中，汇总信息见 NOTICE.md。force-graph 使用 MIT 许可证。

DeepSeek 和 DeepSeek Harness 仅用于说明兼容关系与代码来源。山谷背景由本项目生成，仓库不包含原 Wallpaper Engine 素材包。公开使用庐山示例数据前，请自行确认数据授权和隐私边界。