dsh-client-ui-elasticsearch

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一个 DeepSeek Harness 插件：在 Settings 中新增 Elasticsearch 设置页，并提供 Host 侧模型工具 es_query_logs。

• Settings → Elasticsearch：配置 uris（每行一个）、username、password。配置写入共享的 DSH 设置文档，跨会话共享。
• es_query_logs 工具：按 trace_id 精确检索，和/或通过 query 用自然语言检索（匹配 message、exception 等日志文本字段），支持可选 fields、index、size。复用上述连接配置。
• 自动指引：系统提示词中自动注入「给了 trace_id 或问日志内容就用 es_query_logs」，无需专门 Agent 预设。

安装

dsh plugin --profile web add @asuka1121/dsh-client-ui-elasticsearch@latest

重启部署即可。包声明了 dsh.bundle.patch，dsh plugin 会自动注册为 profile bundle。

需要 pnpm 在 PATH 上。插件的 @deepseek-ai/* 运行时依赖以 peerDependencies 方式从 DSH 安装中解析，共享同一份 Cordis 实例。

工具

es_query_logs 参数：

参数	类型	必填	默认	说明
query	string	否*	—	自然语言检索词，匹配日志文本字段（如 "connection refused"、"NullPointerException"）
trace_id	string	否*	—	精确 trace id，检索 trace 字段
fields	string[]	否	常用日志文本字段	query 匹配的显式字段列表；不支持通配符
index	string	否	*	索引模式
size	integer	否	100	最大命中数，上限 500

* query 与 trace_id 至少提供其一。

• trace_id 对 trace_id、trace.id、traceId、traceID 做精确 term 查询。
• query 对解析后的字段做 multi_match（best_fields），避免通配符字段展开在宽索引上报错。
• 两者同时使用会先按 trace 收敛、再按内容过滤；结果按 @timestamp 倒序，依次尝试每个配置的 URI。

完整安装 / 使用说明

新电脑安装流程、可选 Agent 预设（es-log-assistant）、常见问题排查见 INSTALL.md。

许可

MIT

开发

编译产物 lib/ 随仓库分发，可直接从目录安装。从源码构建需要 deepseek-harness monorepo： tsdown.config.ts 引用了 packages/client/tsdown.client.ts 的 clientBundle 预设。 npm 发布包（@asuka1121/dsh-client-ui-elasticsearch）是规范的构建产物。

未来计划

愿景。 日志检索插件的真正价值在于「关联」：不只是找到日志，而是把每条日志都溯源到产生它的项目代码。长期目标正是实现这种「日志 → 代码」的可追溯分析。

当前边界。 目前 Agent 只能把日志与本地工作区做关联。代码侧集成暂缓——等 dsh 官方开放远程/网络工作区访问（例如绑定 0.0.0.0）再启动；Agent 够不到的工作区，做代码关联没有意义。

待解难点：代码获取。 目前的设想是在服务器端按需拉取：每次询问前，根据日志里的 app_name 克隆对应项目，让答案自包含、始终基于最新代码。但为每个应用保存完整克隆的存储开销太大，正在评估更轻量的方案：浅/部分克隆、只懒加载 trace 命中的相关文件、缓存与淘汰策略等。