moonbowterfly/dsh-bio-genie

Name: moonbowterfly/dsh-bio-genie
Author: moonbowterfly

Plugin插件 Native原生 ⭐ 2 NOASSERTION Vision & Media视觉与多媒体 Dev Workflow开发与代码工作流 Data & Analysis数据与分析

🧬 面向DeepSeek Harness的dsh生物分析插件 — 快捷式生物信息学与生物学分析：基于Biopython的序列分析、基因组学、零安装Python环境（uv+venv）

Project Overview项目介绍

Edited by Zhiwei Agent (zhiwei)由知微Agent(zhiwei)编辑

This is a native DSH plugin for bioinformatics "wish-based analysis", built exclusively for DeepSeek Harness. It allows users to describe their biological analysis needs in natural language, and the DSH agent automatically completes the entire analysis workflow end-to-end. It ships with 57 pre-built semantic tools for common high-frequency bioinformatics tasks, 5 execution and meta tools, and 19 task protocols with ready-to-run code templates. It automatically handles environment setup on first run, so users do not need to pre-install Python or Biopython on their system.

The plugin is intended for researchers working on sequence analysis, genomics, and general bioinformatics data processing. You can install it via the official DSH plugin command, either from npm, GitHub source, or a local development directory. After installation, you need to restart the DSH web service for the plugin to load properly. On first launch, the plugin will automatically download and configure an isolated Python environment in the DSH home directory, which takes 1 to 2 minutes depending on your network speed.

This plugin requires Node.js version ^22.19 or >=24, which matches the current requirement of DSH. It is compatible with Windows, macOS, and Linux on both x86_64 and arm64 architectures, automatically downloading the correct version of Python and uv for your platform. The plugin core is licensed under MIT, while the included Biopython dependency uses the permissive Biopython License Agreement. Once the initial environment setup is complete, you can use all the semantic tools offline.

这是一款面向 DeepSeek Harness（DSH）的原生生物信息学分析插件，支持用户用自然语言描述分析需求，由 DSH 代理自动完成全流程分析。它内置 57 个面向高频生物信息学任务的预构建语义化工具、5 个执行器与元工具，还打包了 19 个含可执行代码模板的高频任务协议。用户只需用自然语言提出需求就能得到分析结果，比如询问序列的 GC 含量和 EcoRI 酶切位点。

本插件适合需要做生物序列分析、基因组学研究、生物信息数据处理的科研人员使用，无需用户提前掌握复杂的生物信息学代码编写，也不需要用户自行配置 Python 或 Biopython 环境。插件安装后首次启动会自动在 DSH 私有目录下载配置隔离的 Python 环境，不会污染用户本地系统环境，全程网络自动适配，源下载失败自动切换国内镜像，无需手动配置。

本插件要求 Node 版本为 ^22.19 或 >=24，和 DSH 要求一致，支持 Windows、macOS、Linux 全平台的 x86_64 和 arm64 架构。插件本体采用 MIT 许可证，依赖的 Biopython 采用宽松的 Biopython 许可证协议，允许自由使用修改分发。安装需要通过 DSH 官方的 plugin 命令完成，首次引导需要网络，引导完成后可离线使用工具。

View on GitHub在 GitHub 查看

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-bio-genie（moonbowterfly/dsh-bio-genie）
仓库：https://github.com/moonbowterfly/dsh-bio-genie
本站详情页：https://www.yhbd.top/plugins/moonbowterfly-dsh-bio-genie/
本站登记：类型 plugin · 归类 原生 DSH 插件 · 许可证 NOASSERTION · ⭐ 2 · 最近提交 2026-09-20 · 主语言 Python

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 2 stars - very few users, little community feedback星标只有 2，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

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @dsh-bio/dsh-bio-genie

把 moonbowterfly/dsh-bio-genie 加入你的 DSH 配置（web profile）即可启用。

READMEREADME

23.4 KB · 缓存于 2026-10-01 22:13:33 · 23.4 KB

🧬 dsh-bio-genie

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面向 DeepSeek Harness (dsh) 的生物信息学「许愿式分析」插件

dsh bio analysis · dsh biology analysis · deepseek harness bioinformatics · Biopython · sequence analysis · genomics

说人话，出结果。用户用自然语言描述生物学分析需求，dsh 的 agent 自动完成分析。

下载安装即用 —— 无需用户安装 Python 或 Biopython，插件首次运行自动引导完全隔离的 Python 环境。

✨ 特性

特性	说明
🪄 许愿式分析（Wish Coding）	说人话就能分析："这条序列的 GC 含量和 EcoRI 酶切位点？"
🧩 全功能覆盖	`bio_python` 执行器可运行任意 Biopython 代码（比对、PDB、Phylo、motif、BLAST…），配合 22 个领域/研究 skill 配方
⚡ 高频语义化工具	57 个固定参数工具（GC 含量、翻译、限制酶、k-mer、文件 IO、BLAST、多序列比对、系统发育树、Entrez 检索、通路富集、PubMed 文献、参考基因组、Addgene 质粒库检索、UniProt 蛋白知识库、内含子外显子、点阵图、树比较、RNA 二级结构、单细胞 QC、出版级绘图、机器学习、DNA 设计、Primer3 引物/多约束 DNA 优化/克隆模拟/SBOL 标准化/生产包络线/CRISPR 向导设计/编辑验证/合成可行性检查、基因回路编译/动力学仿真、差异表达/GSEA）+ 5 个执行器/元工具（bio_python / bio_env / bio_log / bio_memory / bio_goal）——省 token、输出稳定、参数有校验
📦 零安装	自动下载隔离的 Python 环境（uv + venv + Biopython 绘图栈）到 `$DSH_HOME/dsh-bio-genie/`，不污染系统
🇨🇳 网络自动适配	默认直连官方源，任一环节失败自动切换国内镜像（uv→清华 PyPI、CPython→npmmirror、PyPI 包→清华镜像），无需任何配置
🛡️ 环境隔离	Python 子进程以 `-I`（isolated）模式运行，不受宿主 PYTHONPATH 污染
🔁 自愈执行（ACR）	bio_python 失败返回 `needs_repair` 信号 + stderr，模型自动修复重试（最多 3 次），失败即如实报告
📜 透明性日志	每次代码执行/工具调用异步记 JSONL 日志（哈希/预览/耗时），`bio_log` 可回溯任何一次分析；日志自动 30 天轮转清理
🧬 科学严谨性约束	persona 强制「生物学结论必须可溯源到工具输出」，纯推断标注 [推断-未验证]
🧠 会话记忆	成功代码模式 + 错误→修复经验自动沉淀（本地 JSON），`bio_memory` 查询，越用越聪明
⚙️ 设置面板	dsh 设置面板（⚙️ 齿轮）侧栏「BioGenie」菜单——标签页：总览（包元信息/配置默认值）、Skill 模块（50 个条目按主 skill/领域/研究/协议/指南分组）、Python 环境（venv 包列表）、工具调试；同实例安装 dsh-bio-gem / dsh-bio-graft / dsh-bio-galatea 时还分别显示「代谢建模」「基因编辑设计」「蛋白设计」只读五态面板（蛋白设计页含「模型目录」管理：可把 galatea 大模型安装到其他磁盘）
📚 协议知识库	19 个高频任务协议（质控/比对/BLAST/克隆/建树/结构/富集/出版级绘图/坐标系统/统计检验/差异表达/GSEA/NGS 流程…），每个含可执行代码模板 + 常见坑，随插件打包

📦 安装

本插件已发布为 npm 包 @dsh-bio/dsh-bio-genie，使用 dsh 官方标准的 dsh plugin 命令安装（下面统一写 npx -y @deepseek-ai/dsh：无需全局安装 dsh CLI，只要机器上有 Node/npm。若你已全局装过 dsh CLI，把 npx -y @deepseek-ai/dsh 整体换成 dsh 即可）：

# 方式一：从 npm 安装（推荐，安装预构建代码）
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @dsh-bio/dsh-bio-genie

# 方式二：从 GitHub 安装（拉取源码；本插件为纯 ESM 无构建步骤，可直接加载）
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:moonbowterfly/dsh-bio-genie

# 方式三：从本地目录安装（开发调试）
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add ./dsh-bio-genie

# 方式四：从本地 tarball 安装（npm pack 产物＝发布形态；适合发布前冷启动验证）
cd /path/to/dsh-bio-genie && npm pack
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add ./dsh-bio-dsh-bio-genie-0.6.38.tgz

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 moonbowterfly/dsh-bio-genie 的 README.md。在 GitHub 查看原文 →