dsh-project-knowledge-review
在终端中运行以下命令:
dsh plugin install HeWhenJay/dsh-project-knowledge-review
将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中:
在终端执行 dsh plugin install HeWhenJay/dsh-project-knowledge-review 即可安装,插件源码位于 https://github.com/HeWhenJay/dsh-project-knowledge-review ,安装后重启 DSH Web 进程并刷新页面。
插件介绍
复习时最让人沮丧的,是问模型一个你明明读过的问题,它却凭模糊记忆编出一套。dsh-project-knowledge-review 把答案交还给本地文件:你有权使用的文字、公开图片的 OCR 文字、公开音频的 ASR 转写,全部落在自己目录下的 JSONL 索引与单文档原文里。插件不要求数据库、向量模型、账号登录或项目 Token,也不会连接任何外部项目,资料始终不出本机。
核心工作流是 Evidence-first:每次知识问答,插件先检索本地证据,再由当前会话模型基于证据作答;严格模式下证据不足即明确拒答。入库资料会立即生成 Markdown 自动摘要,并提供系统初分类与用户自定义分类两级体系。侧栏知识库页面支持摘要与原文切换、渲染与源码双视图,窄屏自动变为抽屉,键盘操作也做了无障碍适配。
适合需要频繁复习自研笔记、公开文献或课程转写的 DSH 用户。如果你重视资料主权、不想把内容喂给外部向量库,又希望模型在回答时严格引用你本地读过的原文,这个零配置的独立插件就是为此设计的。
截图预览
使用场景
- 把自研笔记粘贴入库后,复习时让模型严格引用原文作答而非凭记忆编造
- 将公开课程视频的字幕文字或音频转写按分类整理,随时在知识库页面检索浏览
- 对公开技术文档图片做 OCR 入库,自动生成 Markdown 摘要并归入个人分类归档
适合人员
- 频繁复习技术文档与自研笔记、希望模型回答可追溯的开发者
- 重视数据主权、拒绝把内容喂给外部向量库或第三方 SaaS 的独立用户
- 希望零配置、无数据库、无账号即可在 DSH 中做本地化知识管理的轻量用户
