omdsh-dev/dsh-data-agent

Name: omdsh-dev/dsh-data-agent
Author: omdsh-dev

插件Plugin 原生Native ⭐ 171 MIT cat_label.data-agentcat_label.data-agent cat_label.deepseek-harnesscat_label.deepseek-harness cat_label.dshcat_label.dsh

将DSH连接到您的数据库，实现对话式数据分析与可行的业务洞察。

项目介绍Project Overview

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

DSH Data Agent 是 DeepSeek Harness 的数据分析客户端插件，连接数据库后通过自然语言对话自动生成并执行 SQL，结合真实结果持续追问，输出数据结论与商业洞察，支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、Hive、Impala、ClickHouse、Doris、SQL Server，兼容 Web UI 与 dsh-tui。使用前应启用只读模式或配置数据库只读账号，生产环境需确认权限与备份策略。

DSH Data Agent is a client plugin for DeepSeek Harness that connects databases and analyzes data through natural language. It auto-generates SQL, executes queries, and refines results across turns, producing business insights and HTML reports. It supports MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, Hive, Impala, ClickHouse, Doris, and SQL Server, working with both Web UI and dsh-tui. AI-suggested field semantics require human review before use. Caveat: production databases need read-only accounts and verified backup policies.

在 GitHub 查看View on GitHub

发给你的 DSH 安装Send to your DSH

请帮我了解并安装插件：【dsh-data-agent】【https://github.com/omdsh-dev/dsh-data-agent】

把上面这条消息直接发给当前会话里的 DSH，让它帮你了解并安装。安装命令不一定准确，发给 DSH 更稳。Send this message to DSH in your current session. CLI install commands may not be accurate across systems — DSH will figure it out for you.

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

命令行安装CLI Install

dsh plugin --profile web add @yejiming/dsh-data-agent

把 omdsh-dev/dsh-data-agent 加入你的 DSH 配置（web profile）即可启用。

READMEREADME

9.6 KB · 缓存于 2026-08-26 05:39:14 · 9.6 KB

DSH Data Agent · 用对话分析数据与商业洞察

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Version Stars npm

专为数据分析与商业分析人打造的 DeepSeek 智能数据分析助手
自然语言提问 · 自动编写执行 SQL · 智能图表与报告 · AI 辅助业务治理 · 深度商业洞察 · 本地安全只读

产品亮点 · 快速上手 · 使用场景 · 工作台与报告 · 支持数据源 · 安全与隐私 · 常见问题 · 开源协议

产品亮点

每次做数据分析，都要反复提需求写 SQL、手动导出 Excel 拼接加工、在多个图表工具里调格式？面对繁杂的库表和晦涩的英文缩写字段，业务含义无从查起？

DSH Data Agent 让数据分析回归业务决策本身：

💬 零门槛对话即分析：告别繁琐的 SQL 语法，直接用大白话提问（如“对比最近 30 天各渠道转化率”）。AI 会自动理解业务意图、探查库表结构、编写并执行查询、连续推演并输出清晰结论。
📊 自动生成高品质图表与看板：告别枯燥的纯文本与黑白表格。根据分析结论自动绘制折线图、柱状图、饼图、散点图或多维数据看板（Dashboard），并一键导出离线 HTML 报告方便分享汇报。
🧠 深度挖掘商业洞察：不止是罗列查询数字，还能自动比较波动趋势、定位异常原因、识别高价值客群与畅销品类，把冷冰冰的数据转化为可直接落地的业务建议。
🏷️ AI 驱动的业务口径治理：智能扫描数据库，自动为库表和字段标注通俗易懂的业务含义，支持人工审核与指标定义，确保每一次分析都基于统一、准确的业务口径。
🔒 本地安全与只读保护：原生支持只读账号与只读模式，查询分析全程在本地安全受控运行，凭据严格保密，保障企业生产数据安全无忧。
🖥️ 现代 Web 与高效终端双体验：既可在直观的可视化 Web 界面中点击配置与浏览图表，也可在极客高效的命令行终端（dsh-tui）中一键唤起。

DSH Data Agent 核心特性

快速上手

1. 运行环境准备

DeepSeek Harness（DSH 运行时环境）
本机可访问目标数据库（支持本地 SQLite 文件或局域网/云端数据库）

2. 快速安装

在终端执行以下命令直接从 npm 安装插件：

# 安装到 Web 界面（推荐）
dsh plugin --profile web add @yejiming/dsh-data-agent

# 或安装到终端命令行（dsh-tui）
dsh plugin --profile dsh-tui add @yejiming/dsh-data-agent

3. 开始分析

方式一：Web 界面（推荐）

启动 Web 控制台后，新建会话并选择 「数据模式」：

dsh --profile web

点击输入框右上角的 数据库图标，在弹出的工作台中填写连接信息（支持测试连接）；
连接成功后，直接在对话框中用自然语言提出你的业务分析问题；
根据初步结论继续追问，AI 会沿着上下文层层下钻深挖。

方式二：终端命令行（dsh-tui）

适合键盘流与极客用户，在终端中快速连接并展开分析：

dsh --profile dsh-tui

在会话中输入 /preset data-agent 切换模式，输入 /database connect 连接数据库，即可开始提问。

使用场景

场景分类	提示词示例
📈 销售与营收复盘	"分析最近 30 天各渠道销售额与环比变化，找出下滑最明显的商品品类，并分析主要原因"
👥 用户画像与客群分层	"根据近半年的购买频次和客单价对会员进行 RFM 分层，统计各层级用户的留存率与复购周期"
🛒 运营转化与漏斗分析	"统计本月新用户从注册、搜索、加购到下单的各环节转化率，找出流失率最高的步骤"
📦 库存与供应链监控	"排查周转天数超过 60 天的高库存 SKU，结合近期销售速度预测断货或积压风险"
📑 周报 / 月报自动生成	"汇总上周核心业务指标（GMV、活跃用户数、客单价），生成一段适合汇报的管理层周报小结"

工作台与报告产物

1. 多功能数据库工作台

Web 界面内置一站式数据库工作台，包含 连接配置、库表浏览、数据治理 与 SQL 执行 四大功能模块，方便在对话之余随时查验数据资产。

数据库工作台

2. AI 辅助数据治理

在工作台中打开“数据治理”，AI 会自动扫描库表结构并生成直观的中文业务释义，支持逐项确认、删除与补充业务指标，告别“字段对齐全靠问同事”的尴尬。

AI 数据治理

3. 交互式离线分析报告

当分析需要可视化呈现时，Agent 会自动生成单图或多维 Dashboard，并自动在工作目录的 analysis-reports/ 目录下保存独立的离线 HTML 报告。包含丰富的指标卡、动态图表与明细数据表，无需网络即可随时双击打开或发送给同事。

分析报告图表

支持数据源

DSH Data Agent 广泛支持各类主流业务数据库、分析型数仓及本地文件：

🐬 关系型数据库：MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, Microsoft SQL Server
⚡ 分析型数仓 / OLAP：ClickHouse, Apache Doris, Apache Hive, Apache Impala
📁 本地与轻量数据：SQLite 数据文件（即开即用，无需额外服务）

安全与隐私

🛡️ 严格只读保护：推荐使用只读数据库账号，并在连接时开启“只读模式”，确保不会意外修改或删除业务数据。
🔑 凭据安全隔离：连接密码仅在当前会话运行时使用，不记录在明文历史中，绝不上报远程服务器。
💻 纯本地执行：数据查询与分析报告生成均在本地安全受控运行，全面守护企业商业机密。

常见问题

Q: 我完全不会写 SQL，能用它做好数据分析吗？

完全可以！DSH Data Agent 专门面向非技术背景的业务人员与分析师设计。你只需用平时的业务语言描述需求，AI 会自动理解意图、查找对应的数据表、编写并执行准确的 SQL 查询，并将结果整理成通俗易懂的商业图表与结论。

Q: 连接生产数据库会不会有误删或误改数据的风险？

不会。我们建议连接时配置数据库只读账号并勾选“只读模式”。在只读保护下，任何写入、修改、删除（如 UPDATE, DELETE, DROP）等高危指令都会被严格拦截，保障生产数据绝对安全。

Q: 公司的数据库表名和字段都是缩写拼音/英文，AI 能看懂吗？

可以。你可以使用内置的“数据治理”功能，让 AI 结合表注释和字段上下文一键扫描生成业务释义，你也可以手动录入公司特有的术语和计算公式（如“净成交额 = 订单金额 - 退款金额”），AI 会在后续分析中自动采用这些经过确认的业务口径。

Q: 生成的分析报告如何分享给不使用 DSH 的同事或领导？

每次生成的图表报告都会在本地保存为独立的 .html 文件（位于 analysis-reports/ 目录）。该文件内置了所有图表样式与交互数据，无需安装任何软件或连接网络，直接通过微信、邮件或钉钉发送给同事，用任意浏览器双击即可全屏查看与交互。

Q: 如果对分析出来的图表或结论有疑问，可以继续追问吗？

当然可以！就像和真实的专业分析师沟通一样，你可以在当前对话中继续追问（例如“再帮我按省份拆解一下”、“把柱状图换成饼图”、“为什么华东区 5 月份环比下降了”），AI 会基于上一步的结果继续深入分析。

开源协议

本项目基于 MIT License 开源。

友情链接

dshfind.com：DeepSeek Harness 插件与生态发现社区
dsh-web-ui：DeepSeek Harness 可扩展 Web UI
dsh-cc-tui：DeepSeek Harness 终端全屏交互界面
platonai/Browser4：面向智能体的大规模 Web 自动化浏览器引擎

渲染基于仓库 omdsh-dev/dsh-data-agent 的 README.md。在 GitHub 查看原文 →

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