dsh-litbench (plugin)

LitBench

本地优先的 PDF 文献阅读 + AI 分析工作台。

零构建的原生前端（pdf.js canvas 渲染，排版/字体/公式/插图原样保留）+ 一个零依赖 Node 服务。 所有 AI 能力走你自己的 OpenAI 兼容端点，文献只存在你的机器上。

想先看全貌再决定要不要装？读 概览：功能地图、设计取舍、三层阅读法的使用方式。

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它能做什么

模块	能力
文献库	拖拽上传 / 链接导入（arXiv 等）、分区、标签、角色（正文 / SI 支撑材料 / 审稿意见 / 其他）、阅读状态与进度、全局全文搜索
阅读器	目录（自动抽取章节层级）、缩略图、分区导航；连续滚动、25%–400% 缩放、适宽/整页、页码跳转、页内查找（n/总数 步进）
标注	选中文字弹出三按钮 —— 高亮（5 色）/ 笔记 / 提问；按页持久化，随时回看
速读	一句话概括、核心贡献、方法、结论、局限、关键词（关键词一键存为标签）
翻译	逐段英译中，可「双语对照」或「仅译文」，40 段一批渐进加载，译文逐段落库
图表解读	按 caption 自动切出图区 → 视觉模型解读标题、要点、注意事项
论证结构树	论点 → 前提 / 证据 / 推理 / 结论 / 反例，分层折叠，带原文引文与页码
跨文档综合	把正文与关联的 SI / 审稿意见一起分析：摘要、互相印证、矛盾张力、SI 补充细节、审稿质疑
对话	针对全文或选中段落问答，SSE 流式输出，回答中的页码可点击跳转

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快速开始

要求：Node.js ≥ 18（无需构建工具，无需数据库）。

git clone <repo-url> litbench
cd litbench
npm install          # 只装 pdfjs-dist（前端已经 vendor 一份，安装是可选的）
npm start            # 默认 http://127.0.0.1:8788

打开 http://127.0.0.1:8788，点右上角齿轮，填三样：

• 接口地址 —— 任意 OpenAI 兼容 /v1 端点
• 文本模型 / 视觉模型 —— 端点上的模型 id
• API Key

保存后即可上传第一篇 PDF。数据默认落在仓库下的 data/。

在 DeepSeek Harness 里跑：如果本机存在 ~/.dsh，工作台启动时会自动读取 DSH 当前使用的 模型供应商、接口地址、API Key 和模型列表（profiles/*/cordis.patch.yml + .credentials.yaml）， 设置面板直接就是「DSH 现在能用的模型」，不必再手填一遍。检测不到才回落到通用默认值 （https://api.openai.com/v1 + gpt-4o-mini）。/api/bootstrap 的 config.inheritedFrom 为 dsh 即表示已继承，modelsSource 指向读到的配置文件。

环境变量

变量	作用
PORT	监听端口，默认 8788
LITBENCH_DATA	数据目录（优先级最高）
LITBENCH_BASE_URL	默认 API 端点（首次启动时用，之后以设置面板为准）
LITBENCH_TEXT_MODEL / LITBENCH_VISION_MODEL	默认模型 id
LITBENCH_API_KEY	默认 Key
LITBENCH_KEY_FILE	Key 文件路径，默认 ~/.litbench/key.txt
LITBENCH_MODELS	覆盖模型下拉列表，JSON：[{"id":"gpt-4o","label":"GPT-4o","vision":true}]

服务默认只绑 127.0.0.1，不对外暴露。

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存储位置

PDF、缩略图、抽好的正文文本、每篇的阅读状态都在同一个数据目录里， 可以在 设置 → 文献存储目录 里随时改到别的盘（比如杂乱的 C 盘换到数据盘）， 并在切换时勾选「把现有文献一起搬到新目录」。

数据目录的解析顺序：

环境变量 LITBENCH_DATA  >  ~/.litbench/home.json 里的指针  >  仓库下 data/

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模型建议

全篇 JSON 类任务（速读 / 结构树 / 综合）需要长输出能力，实测经验：

• 长 JSON 输出优先选 关闭 reasoning 或支持结构化输出 的对话模型；
• 带 reasoning 的模型容易把 token 预算吃在思维链上，正文返回空；
• 面板头部可以逐任务切换模型，选择会按文献记住。

图表解读需要 vision 能力的模型。

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工作原理

server.js                    零依赖 HTTP 服务（127.0.0.1:8788）
  /api/bootstrap             配置 + 文献库
  /api/upload /api/import    PDF 入库
  /api/pdf/:id               octet-stream + Range（绕开下载拦截扩展）
  /api/papers/:id/state      GET/PUT 整篇状态（标注、速读、结构树、对话历史…）
  /api/storage               GET/POST 数据目录与迁移
  /api/search?q=             全库全文检索
  /api/chat                  OpenAI 兼容转发（SSE 流式）

public/
  js/core.js                 基础设施：i18n / api / store / markdown / toast / modal / streamChat
  js/app.js                  文献库、路由、搜索、上传、分区、设置
  js/reader.js               pdf.js 渲染 + 自建文本层 + 目录抽取 + 标注 + 查找
  js/insights.js             右栏 AI 面板（速读 / 翻译 / 图表 / 结构 / 综合）
  js/chat.js                 对话面板（关键词 RAG + SSE + 页码引用）
  vendor/                    pdfjs-dist（已 vendor，离线可用）

几点实现上的取舍：

• 不用官方 PDFViewer：自己按页 canvas 渲染再叠一个文本层，坐标以 scale=1 存、渲染时乘缩放，选区与高亮才不会随缩放漂移。
• 目录与段落靠启发式抽取：字号、加粗、章节编号、字母占比，加上「同 y 桶内 gap 断行 + 行级 Otsu 找双栏切点」，双栏论文不会把左右栏缝成一句。
• 每篇一个 state JSON：前端 900ms 防抖保存，关闭阅读器时强制 flush，避免丢最后一次改动。

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作为 DeepSeek Harness 插件（可选）

plugin/ 是一个 DSH 插件包 dsh-litbench：随宿主启动、不额外占端口， 在会话头部加一个「文献工作台」按钮，点开是全屏 iframe。

npm run build:plugin     # 从 server.js 生成 plugin/server.cjs，并把 public/ 真实拷贝进 plugin/public/

安装：dsh plugin --profile desktop add dsh-litbench， 并在 profile 的 package.json 里加上 dsh.profile.bundles 条目。详见 plugin/README.md。

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开发

npm run build:reader     # 把 public/js/_rA.js + _rB.js + _rC.js 拼成 reader.js
npm run test:storage     # 存储目录切换冒烟测试（需服务已启动）

tools/ 下是开发期的端到端脚本：cdp.mjs 用无头 Chrome 打开页面、截图并执行一个 eval 文件， eval-*.js 覆盖各面板。它们不是运行依赖。

已知问题

• pdf.js 偶发 Math.sumPrecise is not a function、Cannot load system font: ... 警告，无害。
• 目录抽取出错时：删掉该篇 state 里的 sections/paragraphs/figures/extracted 再打开会重抽。

License

MIT