文件与数据插件

dsh-knowledge

dhb861832993-star/dsh-knowledge

Local knowledge base for DeepSeek Harness: zero-dependency SQLite FTS5 index for markdown/text/code/web pages, source-cited retrieval, session experience library, interactive kbquery Web panel + knowledge galaxy.

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更新: 18 天前

PROJECT TOPICS

项目标签

deepseek-harness dsh dsh-plugin fts5 knowledge-base memory rag search sqlite

INSTALL REFERENCE

安装参考

未验证

dsh plugin --profile web add github:dhb861832993-star/dsh-knowledge

在 DSH 中安装

该命令指向仓库当前默认分支；尚无绑定当前 commit 的完整验证结果。

PROJECT README

README

dsh-knowledge 📚

DeepSeek Harness 本地知识库插件(三期全:文档知识库 + 会话经验库 + 网页剪藏/Web 面板)——纯本地、零依赖的全文检索 + 实战经验沉淀 + 网页收藏。导入 markdown/笔记/配置/源码到 SQLite FTS5 索引,模型回答时自动检索并标注来源;对话中解决的实际问题,模型会主动提炼成经验条目入库;网页教程一键剪藏;kbquery 围栏渲染交互式浏览面板。

🔌 生态:仓库已挂 #dsh · #dsh-plugin · #knowledge-base · #rag · #fts5 topic。

✨ 特性

零 npm 依赖:用 Node 24 内置 node:sqlite(DSH 官方会话检索同款引擎)+ 内置 fetch,不调 embedding API,完全离线
中文友好:FTS5 trigram 分词 + 短词 LIKE 兜底,中文/代码/混合文本直接搜
带来源检索:命中片段返回 来源路径 + 标题 + 行号区间,模型回答强制引用
经验库(二期):对话解决实际问题时模型主动 kb_remember 入库;kb_ingest_session 读取历史会话(zstd 多帧解码)补录经验
网页剪藏(三期):kb_add_url 抓取网页 → 启发式正文提取(去导航/页脚/脚本)→ 转 Markdown 入库
交互面板(三期):kbquery 围栏渲染搜索面板(输入框 + 结果卡片),数据走 host JSON API
增量导入:文件 mtime 未变自动跳过;同 URL 重新剪藏自动更新
安全:导入路径限定工作区,二进制/PDF 跳过,抓取限 4 MiB
单文件存储:~/.dsh/knowledge/kb.sqlite,可整体备份

工具

工具	说明
`kb_add`	导入文件或文件夹(默认递归),返回 per-file 状态与块数
`kb_add_url`	剪藏网页入库(kind=web,path=url:…),同 URL 自动更新
`kb_search`	FTS5 BM25 全文检索文档+经验+网页,返回带来源的片段
`kb_stats`	文档数、块数、经验数、类型分布、库路径
`kb_list`	列出已入库文档(最新优先)
`kb_remember`	主动记录一条实战经验(title/problem/solution/tags/source)
`kb_ingest_session`	读取历史会话转写补录经验(无参=列会话,带 sessionId=读转写)
`kb_experiences`	列出已记录的经验

交互面板

模型输出 kbquery 围栏即渲染面板(你说"打开知识库面板"/"搜一下知识库"即可触发):

```kbquery
{"placeholder":"搜索知识库…"}
```

支持 {"q":"UE4.27 MCP"} 预填搜索。面板数据来自 host API:/plugins/dsh-knowledge/api/{search,list,stats}。

🌌 知识图谱(Obsidian 风格)

窗口右下角(网易资产库图标正上方)有一个常驻悬浮 🌌 按钮,点击打开Obsidian 式知识图谱:

布局:力导向——共享关键词的节点自动聚成星团,不同主题自然分离,布局稳定不重叠;节点可拖动整理(拖过的固定);打开时节点从中心缓缓散开落位(入场动画);拖动节点时,其关联节点(1-2 层)被弹簧联动拉动,松手后弹性回弹(Obsidian 式联动物理)
节点:彩色圆点(文档蓝 / 网页绿 / 经验橙),大小 = 内容量(大文档大圆、小笔记小圆,差异明显);常驻显示精简标签(约 5 字,紧凑不挡);悬停/选中展开为"图标+完整标题";节点带轻微呼吸脉动
连线:细淡灰线(Obsidian 式),关联越强越亮;可勾选"显示连线"开关
动态效果:入场散开动画、节点缓慢漂移游走 + 残影轨迹(Obsidian 粒子感)、点击涟漪扩散
左侧过滤面板:
- 搜索框实时过滤节点
- 类型复选框(文档/网页/经验)开关显示
- 显示标签 / 显示连线开关
- 复位 / 刷新 / 关闭
交互:点击节点 → 邻居+连线点亮、其余变暗 + 涟漪;右侧滑入详情面板(全文 + 关联知识列表可跳转);拖空白平移;滚轮光标锚定缩放;双击/Esc 复位
入口按钮可拖拽,默认停在右下角、网易资产库图标上方
数据来自 /api/graph(节点+边)与 /api/doc(全文)

安装

# GitHub 仓库安装
dsh plugin --profile web add https://github.com/dhb861832993-star/dsh-knowledge#v0.2.1

# 或本地开发
dsh plugin --profile web add link:/path/to/dsh-knowledge

重启 dsh web,新会话生效。装完后问一句"知识库里有什么",模型会用 kb_stats 告诉你状态。

快速上手

用户: 把我的 UE4.27-MCP-配置说明.md 和笔记文件夹导入知识库
模型: (调用 kb_add 导入,然后 kb_stats 确认)

用户: 上次 UE4.27 MCP 的端口配置是多少?
模型: (kb_search "UE4.27 MCP 端口",引用来源路径和行号回答)

架构

lib/index.js — host 半边:kb_* 工具 + 系统提示段 + /plugins/dsh-knowledge/api JSON API
lib/client.js — 浏览器半边:kbquery 围栏 → 交互式搜索面板(输入框 + 结果卡片)
lib/session-log.js — DSH 会话日志读取:zstd 多帧扫描解码(scanZstdFrames)+ JSONL 解析 + 转写提取
lib/clip.js — 网页剪藏:内置 fetch + 启发式 HTML→Markdown 正文提取(readability-lite)
存储:node:sqlite(DatabaseSync),docs / chunks / experiences 普通表 + chunks_fts / experiences_fts FTS5 虚拟表(trigram)
分块:按行切块(默认 800 字符/块,120 字符重叠),保留 1-based 行号区间
检索:长词走 FTS5 BM25(OR 组合),短词(中文双字词)走 LIKE 兜底,经验条目与文档统一返回

自测

node scripts/selftest.mjs

自测脚本模拟 DSH 的 ctx 环境,真实调用全部七个工具,验证导入→检索→统计→列出→经验记录→会话读取的全链路。

安全

导入路径解析后必须落在工作区根内(绝对/相对都校验,防越界)
二进制扩展名黑名单拒绝读取
数据库只写 DSH home 下的固定位置,不触碰其他路径

License

MIT

CLASSIFICATION EVIDENCE

分类依据

项目类型插件

功能分类文件与数据

规则置信度高

系统优先读取 GitHub Topics，再与站内分类词典和词根规则比对。当前命中： memory、rag、search、sqlite。