文脉 Wenmai

当前版本：v0.2.0

把写过的东西织成可查的文脉。

面向文字工作者：写文章、做自媒体、写视频脚本、写文案、写课程、写工作文档的人。DeepSeek Harness 插件。不依赖 Hermes，不用向量库，也不会把每一轮闲聊写进笔记。

本地就是一套 Markdown 目录，可用 Obsidian 打开。

它解决什么

文字工作越做越多，真正的问题往往不是「搜不到网上资料」，而是：

• 这个选题我写过没有？
• 脚本、文案、文章是不是各写各的，互相打架？
• 聊天里刚整理过的结论，下一轮又要重新发现一遍？

文脉把你已经写过的原文收进 raw/，再编译成互相链接的概念页。Agent 开局只读 SCHEMA、目录和最近日志，而不是每轮做一遍 RAG。

适用材料包括：公众号/博客/推文、视频脚本与口播稿、广告与社媒文案、课程讲义、SOP 与会议纪要、以及其它工作文档。

和其他开源项目有何不同

npm 上已经有通用 wiki 插件。文脉不和它们抢「Agent 记忆」这件事：

	文脉 Wenmai	EveGoodEvening llmwiki	chancelu llmwiki	Hermes llm-wiki
用户是谁	文字工作者、自媒体、脚本/文案/文档作者	要可追溯证据的 Agent	要会话记忆的 Agent	Karpathy 式通用 wiki Agent
核心问题	这个选题我写过没有？	这条结论从哪条源来？	上一轮聊过什么？	怎么维护一本可链接的 wiki
写入从哪来	主动 ingest 成稿/素材	add_source + 证据链	可 autoCapture 对话	Agent 编译对话与资料
目录长什么样	entities/ concepts/ 等人可读页	sources/<sha256>/	vault + chronicle	类似三层 wiki
开局怎么用	只注入 SCHEMA + index + log 尾	偏检索/证据	每轮检索注入	按会话维护
杀手功能	wenmai_written：写过没有	源 ID 必须真实存在	RRF 多路召回	完整 Agent 运行时
运行时	轻量 DSH 插件	DSH 插件	DSH 插件	Hermes（更重）

一句话：文脉不是又一个 Agent 记忆插件，而是文字工作者的「选题防撞 + 成稿编译」知识库。

怎么开始用

1. 安装插件

需要 Node.js 22.19+（或 24+）。已在 DeepSeek Harness 0.1.0-rc.8 上测过。

本机若没有 dsh 命令：

npx --yes @deepseek-ai/[email protected] plugin --profile web add dsh-wenmai
npx --yes @deepseek-ai/[email protected] --profile web --dump-config
npx --yes @deepseek-ai/[email protected] web

已安装 CLI 时：

dsh plugin --profile web add dsh-wenmai
dsh --profile web --dump-config
dsh web

dump-config 里应出现 dsh-wenmai 层和 id: wenmai。浏览器打开 http://127.0.0.1:3080。

从源码开发时，仍可用本地路径：dsh plugin --profile web add /path/to/wenmai。

默认数据目录是 ~/wenmai。若该目录还不存在、但本机已有 ~/tongjian，会自动沿用旧目录。卸载插件不会删除文脉数据：

dsh plugin --profile web remove dsh-wenmai

2. 选工作区

在 Web UI 左上角选一个本地文件夹作为工作区。未选中时输入框是灰色的，这是 DeepSeek Harness 本身的限制，与文脉无关。

工作区就是你的文稿目录：选中后，wenmai_written 默认扫描这个工作区。不必再手写 sourceRoots。

3. 额外原文目录（可选）

默认已经够用。只有工作区之外还有别的文稿仓时，才需要加路径。

让 Agent 配：

用 wenmai_config 把 ~/Documents/scripts 加成额外原文目录

会写入文脉库里的 source-roots.json。也可以让 Agent remove 或 set（逗号分隔，空字符串清空额外目录）。当前会话工作区始终在扫描列表里。

或写在插件配置里（profile 的 cordis.patch.yml，按 id 整行替换，不会深合并）：

- id: wenmai
  config:
    root: '~/wenmai'
    sourceRoots:
      - '~/Documents/writing/scripts'
    orientBudgetChars: 8000

• root：文脉数据根，默认 ~/wenmai
• sourceRoots：额外扫描根，叠加在会话工作区之上
• 不要把家目录整盘配进去

改 TypeScript 后执行 pnpm build 并重启 dsh web。

4. 初始化

对新库说一句：

用 wenmai_init 初始化文脉，领域是「个人文字工作：文章、脚本、文案、文档」。

或在输入框用斜杠命令看状态：先输入 /wenmai 选中命令，再补参数发送。

/wenmai status
/wenmai lint
/wenmai orient

5. 日常三件事

对 Agent 直接说人话即可，不必自己拼工具参数。

查有没有写过

用 wenmai_written 查一下「某某选题」我写过没有

收录一篇成稿

把这篇 ingest 进文脉，再编译成概念页：
/path/to/your/draft.md

收录整个文稿目录（先 dry-run）

用 wenmai_ingest 扫一下 ~/Documents/writing，先 dry-run 看会收哪些文件

确认清单后再说「dryRun 设成 false」。只落 raw/，不会自动写概念页。一次最多 600 篇；更多就拆目录再收。

流程：ingest 只复制到 raw/（之后不可改）→ write 写 concepts/ 或 entities/ → 更新 index.md 和 log.md。

按材料类型指定 kind（对应 raw/ 子目录）：

kind	放什么
articles	文章、博客、推文长文
scripts	视频脚本、口播稿、分镜
docs	工作文档、SOP、会议纪要、讲义
transcripts	录音/成片转写
papers	论文、白皮书、长研究
workspace	草稿、素材、未分类
assets	附件说明

查阅

在文脉里搜关键词，读一下 concepts/某个概念.md

和 AI Agent 怎么用

文脉是 DeepSeek Harness 插件：你在 Web UI 里跟 Agent 说话，Agent 调下面的工具读写 ~/wenmai。开局会注入 SCHEMA、目录和最近日志，不必每轮做一遍 RAG。

Agent 开局会看到什么

会话开始时插件会注入一段「文脉定向」：

• SCHEMA.md：领域、frontmatter、标签、何时建页
• index.md：现有实体 / 概念 / 对比 / 查询
• log.md 尾部：最近写入

所以 Agent 先读这份定向，再决定要不要 wenmai_status / wenmai_search。你也可以 /wenmai orient 再看一遍。

你怎么下指令

用自然语言点名工具，或只说目标。例如：

你想做的事	可以这样说
看库在不在、有多少页	「看一下文脉状态」
第一次建库	「用 wenmai_init 初始化，领域是……」
选题防撞	「这个选题我写过没有？」
收录成稿	「把这篇 ingest 再编译成概念页：/绝对路径/draft.md」
收录整个目录	「先 dry-run 扫一下这个文稿目录会 ingest 哪些文件」
查概念	「在文脉里搜 xxx，读一下对应概念页」
体检	「对文脉跑一遍 lint」
看关联	「生成关联图并打开」
加原文目录	「用 wenmai_config 把 ~/Documents/scripts 加成额外原文目录」

斜杠命令适合你自己点：/wenmai 再补 status / lint / orient / graph。复杂读写仍走对话里的工具。

Agent 必须遵守的规则

把这些当作给 Agent 的站规（插件 system prompt 里也有）：

1. 「写过没有」必须走 wenmai_written，不要凭训练记忆或闲聊印象回答。
2. raw/ 只进不出：wenmai_ingest 之后原文不可改；纠错写在 concepts/ / entities/ 等编译页。
3. wenmai_write 禁止写 raw/。新编译页要有 YAML frontmatter，至少 2 个 [[wikilinks]]，并视情况 updateIndex + 写 log。
4. lint 只报告不自动修。要修再用 wenmai_write。
5. 不扫描家目录。默认只扫当前会话工作区；额外路径由你确认，或 wenmai_config / 插件 sourceRoots。
6. 不编造 sources 路径，不负责抓网页或解析 PDF。有正文之后再 ingest。
7. 关联图按需生成，不要每轮都跑 wenmai_graph。

推荐工作流

查询 / 选题防撞

1. 看开局定向里的 index
2. wenmai_written（编译页 + 工作区文件名/标题）
3. 需要细节再 wenmai_search → wenmai_read
4. 基于编译页作答，引用 [[页面]]

收录一篇

1. wenmai_ingest（文件路径或粘贴正文 + kind）
2. 在 index / 已有页里查有没有对应实体或概念
3. wenmai_write 创建或更新编译页
4. updateIndex: true，并写一条 log

收录一批

1. wenmai_ingest 带 dir，默认 dry-run
2. 看清单，用户确认后 dryRun: false
3. 需要编译的页再逐篇 wenmai_write，不要整批自动编译

体检

1. wenmai_lint：缺 frontmatter、断链、孤儿页、raw 哈希漂移
2. 只改编译页，不改 raw/

更短的操作说明在包内 skills/wenmai/SKILL.md，可复制或软链到 DSH 的 skills 扫描目录。

也可用 Obsidian 直接打开 ~/wenmai。

目录

~/wenmai/
├── SCHEMA.md
├── index.md
├── log.md
├── raw/                 # 不可变
│   ├── articles/
│   ├── scripts/
│   ├── docs/
│   ├── papers/
│   ├── workspace/
│   ├── transcripts/
│   └── assets/
├── entities/
├── concepts/
├── comparisons/
├── queries/
└── graph.html            # 关联图，用浏览器打开

关联图

类似 Obsidian 的知识图谱：文脉编译页的 [[wikilinks]]，加上当前工作区 / sourceRoots 里的 Markdown 文章（按目录成簇，并识别 wiki 链接和相对 .md 链接）。

在 DSH 里：

/wenmai graph

或对 Agent 说：

用 wenmai_graph 生成关联图并打开

会在文脉根目录写出 graph.html（例如 file:///Users/你/wenmai/graph.html）。浏览器里可拖拽、缩放、搜索；左上角可切换 力导向 / 目录簇。局部图可以带 focus（页面 slug）和 depth。

斜杠命令

在 DSH 输入框输入 /wenmai，再补子命令：

命令	作用
/wenmai 或 /wenmai status	是否已初始化、编译页/原文数量、sourceRoots 是否可读
/wenmai lint	只读体检，输出错误和警告数
/wenmai orient	重新读取并展示开局定向（SCHEMA + index + 近期 log）
/wenmai graph	生成 graph.html 并用系统浏览器打开
/wenmai graph <slug>	以某页为中心生成局部图

工具

Agent 在对话里调用的工具如下。参数未写的表示可省略。

工具	做什么	主要参数
wenmai_status	库是否已初始化、编译页/原文数量、当前会扫哪些 sourceRoots	无
wenmai_init	按领域创建目录树，以及 SCHEMA.md / index.md / log.md	domain（必填）：这个库覆盖什么
wenmai_ingest	把文件、粘贴文本或整个目录复制进 raw/，之后不可改。编译是下一步 write。目录模式默认 dry-run	单篇：filePath 和/或 content；title。目录：dir（必须在工作区或 sourceRoots 内）；dryRun（默认 true）。kind（articles / scripts / docs / papers / workspace / transcripts / assets）
wenmai_written	选题防撞：搜编译页标题/正文，以及工作区、额外 sourceRoots 里的文件名和标题	query（必填）；limit（默认 20）
wenmai_search	在文脉库内做词法搜索（编译页 + raw/）	query（必填）；limit（默认 20）
wenmai_read	按相对路径读文脉根下的文件，例如 concepts/foo.md	path（必填）；offset（从第几行）；limit（读多少行）
wenmai_write	写编译页（YAML + Markdown）。拒绝写入 raw/	path、content（必填）；log（追加到 log.md）；updateIndex（是否把 [[slug]] 写入 index）
wenmai_lint	只读体检：孤儿页、断掉的 [[wikilinks]]、缺 frontmatter、raw sha256 漂移。不自动修复	无
wenmai_config	查看或改额外原文目录。当前会话工作区始终在扫描列表里，改的是「额外」项，写入库内 source-roots.json	add 增加一条；remove 删一条；set 整表替换（逗号分隔，空字符串清空额外目录）
wenmai_graph	根据编译页 [[wikilinks]]、工作区/sourceRoots 里的 Markdown、标签和 sources 生成关联图，写出 graph.html	focus、depth（默认 2）；includeTags / includeSources / includeMissing / includeArticles（默认都为 true）；open（macOS 下用系统浏览器打开）

开发

pnpm install
pnpm test
pnpm build

端到端验收（使用仓库内示例文稿，不读取你的私人目录）：

pnpm accept

许可

MIT