DSH-Scientific-Computing

NumPy / SciPy 数学计算工具，以 DSH（DeepSeek Harness）Cordis 插件形式集成到 AI Agent 的工具调用链。

模型可通过 math_compute 工具随时发起任意 NumPy / SciPy 运算，返回结构化 JSON 结果。

目录结构

DSH-Scientific-Computing/
├── src/
│   └── index.js              # DSH Cordis 插件（ESM，name/Config/apply）
├── scripts/
│   ├── math_compute_tool.py  # Python 计算引擎（stdin JSON → stdout JSON，安全重构版）
│   ├── run_tests.py          # 30 用例回归测试（含注入防御）
│   └── verify_plugin.py      # 五层验证脚本
├── docs/
│   ├── 集成指南.md            # 权威操作指导（唯一真相源）
│   └── 坑与经验沉淀.md         # 踩坑记录
├── cordis.patch.yml          # 发布版 bundle patch（npm 包名）
├── package.json              # npm 包清单
├── LICENSE                   # GPL-3.0
├── README.md                 # 本文档
└── AGENTS.md / CLAUDE.md     # 项目规范

安装

方式一：npm（推荐）

dsh plugin --profile web add @kiwifruit/dsh-scientific-computing

方式二：源码直装

dsh plugin --profile web add file:/你的路径/DSH-Scientific-Computing

前置条件

Python 3.8+，已安装 numpy 和 scipy
DSH（dsh CLI 可用）
Node.js ≥ 18

pip install numpy scipy

快速验证

1. Python 引擎独立测试

echo '{"operation":"sum","args":[[1,2],[3,4]],"module":"numpy"}' \
  | python scripts/math_compute_tool.py

# → {"success": true, "result": {"type": "array", "value": 10}}

2. 全量回归测试

python scripts/run_tests.py
# PASS: 30/30 all passed

覆盖数组聚合、线性代数（含 solve/lstsq）、FFT、优化（lambda）、布尔参数、keepdims、注入防御、非法类型。

3. 插件合规验证

python scripts/verify_plugin.py

支持的运算

类别	操作	module
数组聚合	`sum`, `mean`, `std`, `var`, `min`, `max`, `argmin`, `argmax`, `cumsum`, `prod`, `trace`	`numpy`
线性代数	`inv`, `det`, `eig`, `eigvals`, `svd`, `qr`, `norm`, `pinv`, `solve`	`numpy.linalg`
信号处理	`fft`, `ifft`, `rfft`, `irfft`, `fft2`, `ifft2`, `fftfreq`	`numpy.fft`
矩阵乘法	`dot`, `matmul`	`numpy`
优化	`minimize`, `linprog`, `least_squares`, `root`	`scipy.optimize`
其他	`norm`	`scipy.linalg`

Lambda 函数传参

优化类操作需要传 lambda，须用字符串形式：

{
  "operation": "minimize",
  "module": "scipy.optimize",
  "kwargs": {
    "fun": "lambda x: x[0]**2 + x[1]**2",
    "x0": [1, 0]
  }
}

配置

通过 cordis.patch.yml 或 config 参数配置：

字段	默认值	说明
`pythonPath`	`'python'`	Python 解释器路径（系统 PATH 或绝对路径）
`enginePath`	自动解析	Python 引擎脚本路径；缺省从插件 install 位置自动解析

覆盖 enginePath

如需使用自定义 Python 脚本：

- insert:
    - id: scientific-computing
      name: '@kiwifruit/dsh-scientific-computing'
      config:
        pythonPath: 'python'
        enginePath: 'C:/custom/maths/math_compute_tool.py'

输出格式

成功

{
  "success": true,
  "result": {
    "type": "array" | "scalar" | "result" | "other",
    "value": [...]
  }
}

失败

{
  "success": false,
  "error": "Import error: No module named 'numpy'"
}

通信协议

插件 (JS)                    Python 引擎
   │                          │
   │── JSON stdin ──────────→│  module, operation, args, kwargs
   │←── JSON stdout ─────────│  success, result
   │                          │

验证清单

#	检查项	命令
1	插件已安装	`dsh plugin --profile web list`
2	模块形状合法	`node -e "import('./src/index.js').then(m=>console.log(m.name))"`
3	引擎直连正常	`echo '{"operation":"sum","args":[[1,2]]}' \| python scripts/math_compute_tool.py`
4	完整测试通过	`python scripts/run_tests.py`
5	合规验证通过	`python scripts/verify_plugin.py`

发布到 npm

npm publish --access public

最后更新：2026-08-26

dsh-scientific-computing

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Thẻ

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