dsh-sag
Đã xác minh@zleap-ai/dsh-sag · v0.2.0 · MIT
Local SAG personal knowledge base plugin for DeepSeek Harness
Cài đặt
dsh plugin add @zleap-ai/dsh-sag Xác nhận layer đã áp bằng dsh --profile default --dump-config — xem hướng dẫn cài plugin.
Mã nguồn
- github/zleap-ai/sag 2559 173
- github/zleap-ai/dsh-sag 2 1
Thẻ
Tác giả
Readme
@zleap-ai/dsh-sag
dsh-sag 让 DeepSeek Harness 使用 SAG 个人知识库,包括检索、阅读、上传、文本写入和文档管理。
兼容版本
- 本源码插件:
0.2.0;DeepSeek Harness:0.2.0-rc.2。 - Node.js:
^22.19.0或>=24.0.0,推荐 Node.js 24;dsh和pnpm需要在 PATH 中。 - SAG:包含“连接 dsh”设置和本地连接器 API。
- embedded 引擎:
zleap-sag==0.14.0,详见高级配置。
旧插件 0.1.1 用于旧版 dsh,不能安装到 dsh 0.2。其他宿主版本未验证。
开始使用
先启动 SAG。首次安装 dsh 可运行 npm install --global @deepseek-ai/[email protected]。
从 npm 安装
用户通过 npm 安装插件。以下命令在 0.2.0 发布到 npm 后可用。
dsh plugin --profile web add @zleap-ai/[email protected]
dsh plugin --profile web exec dsh-sag doctor
dsh --profile web
doctor 显示“SAG 已连接”后,启动或重启 Web 即可使用插件。本机通常自动连接,无需 Python 或手工填写密钥。
连接 SAG
如果自动发现没有成功,任选一种方式保存连接:
# 自动发现已经启动的 SAG
dsh plugin --profile web exec dsh-sag setup
# 使用 SAG“连接 dsh”设置导出的连接文件
dsh plugin --profile web exec dsh-sag setup ./sag-dsh.json
# 指定 SAG 的本机地址
dsh plugin --profile web exec dsh-sag setup --url http://127.0.0.1:8000
使用导出文件时,请在文件所在目录执行命令,或将 ./sag-dsh.json 替换为实际路径。配置后运行 dsh plugin --profile web exec dsh-sag doctor,再重启 dsh。所有命令使用同一 profile 和相同的 DSH_HOME;自定义 profile 请一致替换 web。
直接告诉 dsh
- “在 SAG 知识库里查找上传限制,并给出原文依据。”
- “把
/Users/me/Documents/产品手册.pdf上传到 SAG,处理完成后总结内容。” - “把下面的会议结论作为笔记写入 SAG:……”
SAG 会声明当前可用的操作;缺少的能力不会被调用。删除文档需要用户确认。
开发与源码安装
开发或调试插件修改时,在 SAG 源码仓库根目录构建本地包。
cd integrations/dsh-sag
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm run pack
dsh plugin --profile web add ./artifacts/zleap-ai-dsh-sag-0.2.0.tgz
随后运行 dsh plugin --profile web exec dsh-sag doctor,再启动或重启对应 profile。
升级与恢复
升级宿主后,显式安装匹配的新插件。之前精确固定为旧版本的安装可能不会被不带版本的 update 替换;安装 0.2.0 后重新执行 setup 和 doctor,连接凭据仍由 dsh Credentials 保存。
若插件阻止 Web 启动,可以先运行:
dsh plugin --profile web remove @zleap-ai/dsh-sag
dsh --profile web
卸载插件不会删除 SAG 文档。无需删除整个 dsh 配置目录;如果曾手工添加 Cordis 配置,只移除对应插件条目。
源码与独立发布位于 SAG 仓库。需要直接托管 Python 引擎时,参阅embedded 模式。