Локальный плагин базы знаний для DeepSeek Harness: позволяет одним нажатием преобразовывать сессии в заметки, методические материалы и карточки с ошибками, сохраняя их в формате Markdown, использовать локальный полнотекстовый поиск SQLite для запросов текущего ИИ через команду /wanxiang, а также обучаться на содержимом папок, привязанных к сессии.
Количество звёзд 27
Причины
- Основной текст представлен в формате Markdown, который можно читать напрямую и создавать его резервные копии; индекс можно удалять и пересоздавать. Поиск не зависит от эмбеддинговых моделей, для китайского языка выполнены оптимизация токенизации и улучшение обработки запросов. Чтение выполняется поэтапно в три уровня (краткое содержание, обзор, основной текст) для контроля контекста.
- Поддерживается импорт Markdown, текстовых файлов, исходного кода, папок и архивов ZIP; поддерживаются двунаправленные ссылки Obsidian; имеется представление графа знаний.
- Автоматический вызов знаний имеет три режима: отключен, только подсказка и автоматическое внедрение. Авторы честно указывают, что автоматическое внедрение является экспериментальной функцией, и на синтетическом наборе стратегий уровень пропущенных вызовов составляет 76.25%.
Использование
- Загрузите пакет dsh-wanxiang-knowledge-0.2.0-alpha.10.tgz из раздела Releases и установите его через интерфейс локальных плагинов Harness, либо выполните команду dsh plugin --profile web add "<абсолютный путь к пакету плагина>"; перед обновлением сделайте резервную копию каталога знаний.
- Введите в диалоге команду /wanxiang вопрос для поиска существующих знаний; в сессии с привязанной папкой отправьте команду /wanxiang study для изучения материалов проекта.
Риски
- Текущая версия является предварительной версией 0.2.0-alpha.10, протестированной в основном только на Windows + Harness Desktop 0.2.1-alpha.1; не выполняется разбор содержимого PDF и Word, отсутствуют OCR и векторный поиск.
- Обработка данных ИИ и обучение на папках отправляют соответствующий текст в модель, настроенную в Harness, что приводит к расходу ресурсов; дополнительные пакеты контента знаний и расширения для анализа безопасности ориентированы на обратное проектирование и требуют отдельной установки.