detpecca/dsh-llm-wiki

Name: detpecca/dsh-llm-wiki
Author: detpecca

Plugin插件 Native原生 ⭐ 3 MIT Memory & Knowledge记忆与知识库

Project Overview项目介绍

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This is a native DeepSeek Harness plugin that enables DSH agents to directly manage your personal LLM-Wiki knowledge base. It exposes 7 distinct tools to agents: retrieval, reading, statistics, validation, repair, error book viewing, and content ingestion. The plugin itself acts as a thin adapter layer, and it does not reimplement any core retrieval or compilation logic. Instead, it uses DSH’s subprocess service to call commands from the independent LLM-Wiki Python engine via a JSON interface. The plugin is pure ESM with no build steps, zero runtime dependencies, and only requires Node.js 18 or newer.

It is designed for DSH users who maintain a personal structured knowledge base as notes, and the installation workflow is straightforward. To install, you first run pip install git+https://github.com/detpecca/LLM-Wiki.git to get the Python engine, then install the plugin via the DSH CLI with dsh plugin --profile web add @detpecca/dsh-llm-wiki. After installation, you just add your wiki path and other configuration options to your profile’s cordis.patch.yml file, then restart DSH to activate all tools. Users can issue natural language commands directly to their DSH agent, such as ingesting a new note, searching for a concept, or checking and repairing wiki structure.

This plugin requires a working DSH installation and Python 3.10 or newer to run. Only two operations, wiki_ingest and wiki_fix with the finalize:true flag, require an OpenAI-compatible LLM API key, which can be set via the plugin configuration file or environment variables. All read-only query tools do not need an extra API key, because all reasoning work is handled by DSH’s host agent model. The plugin is released under the open-source MIT license, and Windows users can use an automated PowerShell install script to complete the whole setup process in one click.

这是一个专为 DeepSeek Harness (DSH) 开发的原生插件，支持 DSH 代理直接管理个人 LLM-Wiki 知识库，提供检索、阅读、统计、校验、修复、错误本查看、内容入库共 7 项工具。插件本身是薄适配层，不重复实现任何检索或编译逻辑，所有核心操作都通过 DSH 的 subprocess 服务调用独立的 LLM-Wiki Python 引擎 CLI 完成。插件本体为纯 ESM 格式，无构建步骤，零运行时依赖，只要求 Node.js 版本不低于 18。

适合使用个人结构化笔记作为知识库的 DSH 用户，安装过程非常简单，仅需两条命令即可完成全部部署。先通过 pip 安装 Python 引擎，再通过 dsh plugin 命令添加本插件，完成后只需在当前 profile 的配置文件中填入知识库根路径等配置项，重启 DSH 就能让代理调用所有 7 项工具。用户可以直接向 DSH 代理下达自然语言指令，比如收录新笔记、检索知识点、检查修复知识库结构等。

本插件要求 DSH 环境已配置可用，Python 版本不低于 3.10，只有 wiki_ingest 和 wiki_fix finalize:true 两个操作需要配置 OpenAI 兼容的 LLM API 密钥，可通过配置文件或环境变量设置。所有查询类工具无需额外 API 密钥，推理过程由 DSH 宿主的代理模型完成。本插件采用 MIT 许可证开源，Windows 用户还可以使用一键安装脚本自动完成全部部署。

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Send to your DSH发给你的 DSH 安装

请帮我安装这个 DSH 插件。安装前先完成【兼容性检查 + 安全性检查】，检查通过再动手。

插件：dsh-llm-wiki（detpecca/dsh-llm-wiki）
仓库：https://github.com/detpecca/dsh-llm-wiki
本站详情页：https://www.yhbd.top/plugins/detpecca-dsh-llm-wiki/
本站登记：类型 plugin · 归类 原生 DSH 插件 · 许可证 MIT · ⭐ 3 · 最近提交 2026-08-18 · 主语言 JavaScript

按下面顺序执行，每步先把结论告诉我，再进入下一步：

【1 兼容性检查】
① 我这边：DSH 版本、Node 版本、操作系统、当前 profile（web / desktop）。
② 读它的 README、package.json、插件 manifest，列出它要求的 DSH 版本 / Node 版本 / 操作系统 / 外部依赖 / 需要另外先装的运行时。
③ 逐条比对，结论只写「满足 / 不满足 / 未知」三种；不满足的给出可行替代方案。
④ 检查是否和我已装的插件冲突：命令名重复、skill / tool 重名、端口占用、重复注册的 MCP server。

【2 安全性检查】
① 仓库可信度：和上面「本站登记」是否一致；star / fork 数、创建时间、最近提交，是否归档或长期停更。
② 安装脚本：逐行看 package.json 的 preinstall / install / postinstall，以及 install.sh、setup.ps1 之类脚本。出现 curl|bash、下载后直接执行、混淆代码、访问与插件功能无关的域名，立刻停下来告诉我，不要继续装。
③ 依赖：列出新增依赖，标出无人维护、或与知名包拼写近似的可疑包（typosquatting）。
④ 权限与副作用：它会读写哪些目录、访问哪些域名、需要哪些 DSH 权限（filesystem / network / shell / clipboard 等），以及怎么卸载和回滚。
⑤ 如果它要求 sudo / 管理员权限，或权限明显超出功能所需，先停下来问我。

【3 安装】
上面两步没有「不满足」和「高危项」时才执行；用官方推荐方式安装，不要自行提权。

【4 汇报】
用表格输出：检查项 / 结论 / 依据 / 是否需要我决策。拿不准的一律写「未知」并说明要我怎么确认——不要猜，也不要替我决定。

Send this message to DSH in your current session: it verifies compatibility and security first (answering met / not met / unknown item by item) and only installs once everything checks out — it will stop and ask you if it finds a high-risk item. The box scrolls; the copy is the full prompt. CLI install commands may not be accurate across systems, so DSH is the safer route.把上面这条消息直接发给当前会话里的 DSH：它会先核对兼容性与安全性（逐条给「满足 / 不满足 / 未知」），确认没问题再安装，有高危项会停下来问你。框内可滚动，复制到的是完整提示词；安装命令不一定准确，发给 DSH 更稳。

Pre-install check安装前体检Compatibility · Security兼容性 · 安全性 1 warning1 项注意

Only 3 stars - very few users, little community feedback星标只有 3，几乎没人在用，遇到问题缺少社区反馈

DSH walks through these 9 checksDSH 会逐条核对这 9 项

Compatibility兼容性

DSH, Node, OS and profile requirementsDSH 版本 / Node 版本 / 操作系统 / profile 是否满足要求
External dependencies and runtimes (Electron / Python / Docker, ...)外部依赖与运行时（Electron / Python / Docker 等）是否齐备
Conflicts with installed plugins: command names, skill / tool names, ports, duplicate MCP registration与已装插件是否冲突：命令名、skill / tool 重名、端口占用、重复 MCP 注册

Security安全性

Repo matches the facts registered here; archived or abandoned?仓库是否与页面登记一致，是否归档或长期停更
Safety of preinstall / install / postinstall and install.sh / setup.ps1preinstall / install / postinstall 与 install.sh、setup.ps1 是否安全
curl|bash, download-then-execute, obfuscation, unrelated domains → stop immediatelycurl|bash、下载即执行、混淆代码、无关域名 → 立刻停止
Typosquatting or unmaintained packages among the new dependencies新增依赖里有没有 typosquatting 或无人维护的包
Requested permissions vs. what the feature actually needs申请了哪些权限、是否超出功能所需（filesystem / network / shell / clipboard）
Any sudo / admin requirement, plus uninstall and rollback是否要求 sudo / 管理员权限，以及卸载与回滚方式

Anything uncertain must be marked unknown with a note on how to confirm it. This site's signal screen is a static snapshot, not a security audit.拿不准的必须标「未知」并说明要我怎么确认。本站的信号筛查是静态快照，不能替代安全审计。

Or use CLI install (for developers)或使用命令行安装（适合开发者）

CLI Install命令行安装

dsh plugin --profile web add @detpecca/dsh-llm-wiki

把 detpecca/dsh-llm-wiki 加入你的 DSH 配置（web profile）即可启用。

READMEREADME

9.2 KB · 缓存于 2026-08-23 03:41:55 · 9.2 KB

dsh-llm-wiki

DeepSeek Harness 插件：让 agent 直接管理 LLM-Wiki 个人知识库——检索、阅读、统计、校验、修复、错误本、入库，共 7 个工具。

@detpecca/dsh-llm-wiki 是一个薄适配层，不重复实现任何检索/编译逻辑：

DSH agent ──调用工具──▶ 本插件（ToolDefinition × 7）
                          │ ctx.subprocess.spawn
                          ▼
                python -m llm_wiki --wiki <路径> <子命令> --json
                          │
                          ▼
              LLM-Wiki 引擎（检索打分 / 算法 1 编译 / 校验修复的唯一权威）
                          │
                          ▼
                     你的 Wiki 目录

每个工具通过 DSH 的 subprocess 服务调用 LLM-Wiki 引擎 CLI 的 --json 通道；
Wiki 自己的结构化信号检索（页名/别名/标签/摘要加权打分）和论文算法 1 编译流程保持唯一权威；
插件本体零运行时依赖（纯 ESM，无构建步骤），Node ≥ 18。

前置要求

已安装 DeepSeek Harness（dsh 命令可用，或有其仓库 checkout）；
Python ≥ 3.10（供引擎使用）；
（可选）一个 OpenAI 兼容的 LLM API key——只有 wiki_ingest 和 wiki_fix {finalize:true} 需要。

🚀 快速开始

两条命令，不需要克隆任何仓库。

1. 安装 Python 引擎（LLM-Wiki）

pip install git+https://github.com/detpecca/LLM-Wiki.git
# 唯一运行时依赖是 pyyaml

2. 安装本插件

dsh plugin --profile web add @detpecca/dsh-llm-wiki

还没发布 npm 时，直接从 GitHub 装（本插件无构建步骤，git 安装即可用）： dsh plugin --profile web add github:detpecca/dsh-llm-wiki

3. 配置知识库路径

安装默认指向 ./wiki。把实际路径写进 profile 的 cordis.patch.yml （$DSH_HOME/profiles/<name>/cordis.patch.yml，$DSH_HOME 默认为 ~/.dsh），按 id 覆盖并重述全部键（patch 是整行替换，不是深合并）：

- id: llm-wiki
  config:
    wikiPath: D:/path/to/your/wiki   # 你的知识库根目录
    pythonPath: python               # python 可执行文件（引擎已装进它的 site-packages）
    cwd: ''                          # 留空用宿主 cwd；llm_wiki 需可从 cwd 导入（pip 装过即可）
    # —— 以下三项可选：wiki_ingest / wiki_fix finalize 的 LLM 配置，显式配置优先于环境变量 ——
    llmWikiBaseUrl: https://api.moonshot.cn/v1
    llmWikiApiKey: sk-xxx            # 或改用环境变量 LLM_WIKI_API_KEY
    llmWikiModel: kimi-k2-0711-preview

重启 DSH 后，agent 即可调用全部 7 个工具。

Windows：一键安装脚本

在插件仓库里直接跑（本地无引擎 checkout 时自动从 GitHub 装）：

.\scripts\install.ps1 -WikiPath D:\你的知识库 -ApiKey sk-xxx

脚本自动完成：uv 建 venv → 装引擎 → dsh plugin add → 把配置（含 key）写进 profile 的 cordis.patch.yml。详情 Get-Help .\scripts\install.ps1。

Showing the opening section of the README — the full document lives in the repository以上为 README 开头摘要，完整文档在仓库内 · View the full README on GitHub →在 GitHub 查看完整 README →

渲染基于仓库 detpecca/dsh-llm-wiki 的 README.md。在 GitHub 查看原文 →