dsh-knowledge-wiki — DeepSeek Harness 知识库插件

把 Word / PPT / Excel / PDF（文字版与扫描版）等资料整理成适合大模型阅读、学习的形式，存放在固定、可命名、可导出、可持续修订的知识库中；deepseek 通过一组 kb_* 工具随时调用知识库内容进行问答、推理、整理、课件与文档制作等工作。

能力

工具	作用
`kb_import`	导入文件或目录（.docx / .doc 自动转换 / .pptx / .xlsx / .xlsm / .pdf / .md / .txt / .epub / .mobi / .azw3，扫描版 PDF 自动逐页 OCR 中文，自动识别文字层损坏页并只对问题页 OCR，文字层双栏页自动重排；Word OMML 公式转 LaTeX；Excel 按工作表转 Markdown 表格；.txt 自动识别 UTF-8/UTF-16/GBK；MOBI/AZW3 自动经 Calibre 转 EPUB）。旧版 .doc/.ppt 与 MOBI/AZW3 一律在后台任务中转换；正在导入中的同名文档自动跳过。导入前自动查重：同库重合跳过、跨库重合默认跳过并报告（见下文）
`kb_reparse`	从库内 `sources/` 重新解析文档（无需重新上传），用于 OCR/解析器升级后刷新旧管线产物；`doc` 单个、`all=true` 批量，支持 `forceOcr`、`forceOcrPages`/`skipOcrPages`、后台任务
`kb_list`	列出知识库 / 知识库内文档与状态（旧管线/已修订/文字层损坏/OCR 低置信会标注），每条带一行摘要与标签；默认最多 50 条，支持 `limit/offset/query/status/kind` 分页过滤（`kind=note` 只看笔记、`kind=source` 只看资料）；本库有维护规范时会提示
`kb_query`	全文检索（ripgrep 正则，中文短语直接搜；标准号自动兼容 GBT=GB/T=GB_T=GB∕T 与年份分隔符变体）；按标题/标题行/命中密度/更新时间排序，每文档默认 5 条；`kb="*"` 跨库检索；命中项带 part、页码与笔记类型
`kb_read`	按分块精读、读大纲、读整篇；大纲条目带页码/部分，读取时返回页码范围；支持虚拟页 `doc="schema"`（维护规范）、`doc="index"`（内容索引）、`doc="log"`（操作日志），按 part 分页读取
`kb_view`	查看原始页面图片（PDF 按页渲染；Word/PPT/EPUB/MOBI 提取内嵌图）——公式、原理图、电路图专用
`kb_edit`	精确替换修订（持续修改完善）；`doc="schema"` 可修订该库维护规范（index/log 自动维护，不能编辑）
`kb_describe`	给文档写一行摘要与标签（编目）：摘要会显示在 `kb_list` 与 `index.md`，重解析/重导入不会覆盖模型写的摘要；存量文档可 `all=true` + `auto=true` 批量回填缺失摘要（抽取式，不递增版本号，`limit` 分批）
`kb_retitle`	修正标题：单篇传 `doc`（默认按 `cleanTitle` 去掉站点域名、`GB_T`、序号、span 残留等噪声），批量传 `all=true`（默认 `dryRun=true` 只预览，确认后 `dryRun=false` 应用）；会重建合并版首行标题、保留历史、版本+1
`kb_trust`	标注来源可信度：`high`（已发布现行标准、正式教材）/ `medium`（企业文件、培训资料、报批稿）/ `low`（草案、征求意见稿、已废止标准）/ `unknown`（清除）；支持单篇、`docs` 列表、`all=true` + `query`/`stage` 过滤（批量默认 dryRun）。检索会优先高可信、标注低可信并提醒用户
`kb_lint`	机械体检：导入失败、旧管线、文字层损坏/OCR 低置信、内容重复、同标准号同期同阶段重复、同号多版本、未编目、笔记无来源、续/修订版提示、无入链笔记、缺 schema；输出分组问题与建议动作（`kb_reparse`/`kb_describe`/`kb_remove`/`kb_edit`）
`kb_edit_batch`	批量精确修订（事务语义）：一次提交 1–50 条 `{doc, old_string, new_string, replaceAll?}`，先全部校验再写入；任一条失败整批不改并回滚已写分块；`dryRun=true` 只校验。适合“一次改 10–15 页”的跨文档维护；同一文档一批只允许一条编辑
`kb_snapshot`	库级快照：把 `kb.json`、`schema/index/log`、派生 `markdown/`（可选 `sources/`）打包到知识库 `snapshots/`，用于批量编辑/重解析前留档；`list=true` 列出已有快照
`kb_add_note`	写入编译页/笔记（单篇上限 2MB）：`kind=summary/entity/concept/topic/note`、`tags`、`sources`（docId#页码或 [[标题]]）；同一标题再次调用=更新同一篇（版本+1、保留历史），不要用「续」「修订版」另起新页
`kb_remove`	删除文档（默认软删除，可用 `kb_restore` 恢复；`soft=false` 永久删除）或整个知识库（删整库需 `removeKb=true` 且 `confirm` 逐字等于知识库名称）
`kb_restore`	恢复软删除文档（不带 `version`）或恢复历史版本（`version=N`，来自 `kb_history`）
`kb_history`	列出文档保存过的历史版本（覆盖导入/重解析/编辑前的快照，最多 10 个）
`kb_export`	导出 md（单文件）/ jsonl（分块，RAG 用；`chunkSize`/`chunkOverlap` 可切 RAG 小块）/ zip（完整包，内置 JSZip 打包，不依赖系统命令）/ vault（Obsidian Vault：`index.md` + `wiki/` 笔记与资料页 + `[[双链]]`，`includeSources=true` 时带 `raw/`）
`kb_rename`	重命名知识库

大文件（如整本扫描书）导入自动转为后台任务，与内置 job_list / job_output 联动查看进度；取消后台任务会在 job_output 中显示为 cancelled。后台任务会写逐文件统计： 只要有文件失败，任务状态就是 failed（详情写明“部分失败：成功 X，失败 Y”），不再把部分失败显示成完成。长任务每 60 秒刷新一次 heartbeatAt（不改文档 updatedAt）；进程崩溃后，残留的 .lock 带 owner PID，下一个操作可在 PID 消失且锁超过 60 秒时快速回收，不必等满 30 分钟。

旧版 .doc 自动转换：Windows 用本机 Microsoft Word（COM 自动化，无对话框、禁宏）； macOS 用自带 textutil；Linux 可用 LibreOffice。未装任何转换工具时会给出明确提示。

知识库存储结构（默认 `~/.dsh/knowledge/<知识库名>/`）

kb.json                    清单：文档列表（id/标题/类型/页数/大纲/版本/状态/
                           sha256/解析管线版本/contentSource/OCR 元数据/
                           summary·tags·笔记 kind/sources/linksOut）
schema.md                  维护规范（每库可定制；建库导入时写入模板）
index.md                   内容索引（清单自动渲染：笔记在前、资料在后，每条一行摘要）
log.md                     操作流水（只追加：ingest/edit/note/describe/remove/restore…）
sources/<docId><ext>       原始文件（逐字节保留）
markdown/<docId>/<docId>.md   合并版（整篇通读）
markdown/<docId>/parts/NNNN.md 分块版（检索、精读、RAG）
markdown/<docId>/parts/index.json 分块索引（合并版行号 → part/页码）
markdown/<docId>/pages.json   逐页质量（文字层/OCR、损坏标记、置信度）
exports/                   导出产物

知识库名称：kb_import 的 kb 参数决定（可含中文），不存在即创建。
持续修改：同名文件且内容未变 = 跳过不重跑（返回 skippedUnchanged）；内容变化或 forceReparse/kb_reparse 时原位更新（版本号 +1）。kb_edit 精确替换并标记 edited=true；kb_add_note 写编译页（同标题再次调用=更新该笔记）。清单会记录每个文档的 sourcePath：同一路径重复导入是原位更新，不同目录下的同名文件（如 A/通知.pdf 与 B/通知.pdf）会另建文档，不会互相覆盖。旧版本清单没有 sourcePath 的条目无法追溯来源，首次重导仍按原位更新，并在导入结果的 warnings 里提示一次；担心覆盖时请先备份或导入到新库，重导一次后就会记录来源路径。
导出：md 适合直接上传对话类产品（目录带摘要，笔记带 YAML frontmatter）；jsonl 适合 RAG 管道； zip 是完整可迁移包（含 README、index.md/schema.md/log.md 与全部 markdown， includeSources=true 时含原始文件）。 zip 用 generateNodeStream 流式写盘，不会把整包（含原始文件）先读进内存；导出清单剥离本机 sourcePath，失败条目整条略过。

编译层：schema / index / log 与笔记（0.13.0）

对照 Karpathy「LLM Wiki」的三层结构，0.13.0 把知识库从“资料库 + 检索”补成可累积的 Wiki：原始资料只读，之上的知识页由模型持续编译与维护。

schema.md（规则层）：每个库根目录一份维护规范，写明三层约束、页面规范与 ingest/query/lint 流程。建库导入时自动写入，已存在不覆盖； kb_read(doc="schema") 查看，kb_edit(doc="schema") 修订。系统提示会引导 agent 先读规范再做整理，换领域时改这一份即可，不必改插件。
index.md（内容目录）：由清单自动渲染，编译页（笔记）排在原始资料之前；每条包含标题、一行摘要、类型/字数/版本/更新时间与标签。kb_read(doc="index") 阅读（按 part 分页），导入/编辑/删除/编目后自动刷新。摘要两级：kb_describe 写的模型摘要优先，导入时的抽取式摘要兜底；重解析/重导入不会覆盖模型摘要。
log.md（操作流水）：只追加，记录 ingest / reparse / edit / note / note-update / describe / remove / restore / schema 的时间、文档与版本；kb_read(doc="log") 查看，导出时一并带上。日志超过 1.5MB 自动只保留最近 3000 行。
笔记升级为 Wiki 页：kb_add_note 支持 kind（summary/entity/concept/topic/note）、 tags、sources（docId#页码 或 [[标题]]）；写入时解析来源并维护反链。 kb_read 会显示“依据来源”和“被引用”（哪些笔记引用了这篇原文）。
不再增生：同一标题再次调用 kb_add_note = 更新同一篇（版本+1、保留历史版本），省略的 kind/tags/sources 会沿用旧值；检索命中里笔记与原文都可按 docId 溯源。

清单升级到 v3（补 summary/summarySource/tags 与笔记 kind/sources/linksOut）。旧库首次写入时惰性迁移，并按来源版本备份为 kb.json.v2.bak（v1 仍是 kb.json.v1.bak）；迁移只补字段，不改正文。已有的旧库在下次导入/写笔记时自动获得 schema.md，也可以直接 kb_edit(doc="schema") 修订来创建。

维护闭环：lint / 标题清洗 / 检索归一化（0.14.0）

kb_lint（体检）：只做机械可判定项，语义矛盾仍需模型判断：
- 导入失败、旧管线、文字层损坏/OCR 低置信；
- 内容完全相同（sourceHash 重复）、同标准号 + 年份 + 阶段重复；
- 同号不同阶段（征求意见/报批/发布/编制说明）不判重复，单独列为信息项；同号多版本也单独列出，提示可用 kb_std_check 查更新；
- 未编目（没有摘要）、笔记没有来源、「续/修订版」标题、无入链笔记、缺 schema.md；
- 输出分组问题 + 建议动作（kb_reparse / kb_describe / kb_remove / kb_edit），每组默认最多列 20 条，maxItems 可调。
kb_retitle（标题清洗）：cleanTitle 保守去掉 (标准网-www.biaozhun.org) / _www.upbz.net 等站点水印、_span style=… 残留、 1./2、 序号前缀，把 GB_T/GBT/QGDW/T_CEC 规范成 GB/T/Q/GDW/T/CEC，剩余下划线转空格。单篇传 doc 即可；批量 all=true 默认只预览（dryRun=true），确认后 dryRun=false 应用（逐篇保留历史、版本+1、重建合并版 H1）。
检索归一化：kb_query 对“标准号 + 编号（+ 年份)”的简单查询自动扩展写法， GBT 11032、GB∕T 11032、GB_T 11032 都能命中 GB/T 11032-2020；年份分隔符 - — – ~ ～ 等价；GB 11032 不会误命中 GB/T 11032。显式正则（含 \d、括号等元字符）原样执行，输出里会标 expandedPattern 说明已扩展。

已核对保留标记（0.18.0）

kb_keep：把一组「同号同期同阶段」文档标记为已人工核对、决定全部保留（中英译本、不同分册、不同修订版、OCR 重制版等）。
- 单篇 doc 或批量 docs（最多 200），可写 note 保留理由；
- clear=true 取消标记；
- 只改元数据，不递增版本号；kb_list / kb_read 显示 [已核对保留]。
体检：整组都标记后，kb_lint 不再报该组重复，计数进 dedupKeptGroups；未标记的组仍照常报。
适合场景：中文翻译 + 英文原版、不同修订版、同标准 OCR 重制版等“看起来同号、实际都有独立价值”的组合。

分发与安装（0.17.0）

包名/loader id 改名：dsh-knowledge-wiki / knowledge-wiki，避免与已收录的 htcqp802/dsh-knowledge-base 撞名；仓库名仍是 135642-163/dsh-knowledge-base。
兼容 DSH 0.2.x：peerDependencies 放宽到 >=0.1.0-rc.6 <0.3.0；已用 dsh-tools@0.2.1-rc.2 跑完整测试。
免 build script 安装：tesseract.js 的 postinstall（OpenCollective 提示）会触发 pnpm 的 build 审批、导致一键安装失败；改为把其 src/ vendored 到 vendor/tesseract （Apache-2.0，保留 LICENSE），依赖只剩无 postinstall 的 tesseract.js-core 等。用全新 DSH_HOME 执行 dsh plugin add file:... 已无 allowBuilds 阻塞。
旧名安装迁移与市场状态见 docs/distribution.md。

可信度标签（0.16.0）

kb_trust：给文档标 high / medium / low / unknown（清除），可写理由。
- 单篇：doc；批量：docs 列表；整库按条件：all=true + query（标题子串）/ stage（published / draft / material）。
- 批量默认 dryRun=true 先预览；写入只改元数据，不递增版本号。
检索与阅读：kb_query 命中项带 trust，排序对高可信加分、低可信减分但不隐藏；结果里标注 [可信度:高/中/低]，命中含低可信文件时给出提醒。 kb_read 头部显示可信度；kb_list 可按 trust 过滤并显示标签；index.md 每条也带可信度。
使用约定：多份资料矛盾时，优先采用高可信版本，同时告知用户低可信来源及分歧；已废止标准、草案、征求意见稿应标 low，报批稿/企业文件通常 medium，发布/现行标准与正式教材为 high。
旧版废止：同号不同年时，若新版封面明确写“代替 <旧版号-年>”，把旧版标 low、理由写“已被 X 代替”；报批稿/征求意见稿不能作为废止依据。
体检：kb_lint 会统计未标注可信度的文档并建议 kb_trust。

互操作与维护：Vault / 批量事务 / 快照（0.15.0）

Obsidian Vault 导出：kb_export(format="vault") 生成 zip，解压即可作为 Vault 打开：
- index.md（双链，编译页在前）、schema.md、log.md；
- wiki/topics|entities|concepts|summaries|notes/<标题>.md：笔记带 YAML frontmatter、 “依据来源”与“被引用”双链；
- wiki/sources/<标题>.md：每份资料的摘要页（doc_id、页数、字数、原始文件链接、被引用笔记）；
- raw/：includeSources=true 时包含原始文件（默认不含，避免几 GB 的扫描件）。
- 文件名做文件系统安全化并全局去重，双链按文件名解析。
批量事务编辑：kb_edit_batch 一次提交多条编辑，先全量校验再写入；任一条找不到 old_string/多处命中未 replaceAll/文档非 ready，整批不改；写入阶段失败会回滚已写分块，清单只在全部成功后一次性更新（版本号+1）。 dryRun=true 只返回将替换的处数。同一文档一批只允许一条编辑。
库级快照：kb_snapshot 把清单、schema/index/log、派生 markdown/ （可选 sources/）打包到 <知识库>/snapshots/<时间>-<标签>.zip，并在同目录留 .zip.json 元数据；list=true 查看历史快照。默认不含 sources/ 与 history/，用于批量编辑/重解析前留档；恢复见包内 meta.json。
存量摘要回填（0.15.1）：kb_describe(all=true, auto=true, limit=…) 从合并版正文抽第一段回填缺失摘要；纯表格资料退化为「表格「工作表」：首行内容」，无可靠文字层的扫描件标注「扫描/影印资料…建议 kb_view」，已有模型摘要不覆盖，不递增内容版本号。

PDF 双栏重排（0.12.0）

文字层 PDF 会逐页做保守的双栏检测：

左右栏首各至少 4 行，且每栏占正文行 ≥18%；两栏栏首中位数相距 ≥0.18 页宽；
中央装订线附近的行首 <15%；行内大间隙（表格单元格）过多的页直接跳过；
通栏标题/页眉页脚保持在原位，只把栏内行按“左栏从上到下、右栏从上到下”排序；
只处理文字层；扫描 OCR 页不重排。复杂三栏/图文混排/跨栏表格可能不触发，建议用 kb_view 对照原页。
触发重排的页会写进导入 warnings（检测到双栏页：...）。

Word OMML 公式（0.10.0）

.docx 里的 OMML 公式会转成 LaTeX，并保持在正文原位置：

行内公式 → $...$ ，独立公式 → $$...$$；
支持常用结构：分数、上下标、根式、括号、求和/积分、函数、极限、矩阵/方程组、重音、上划线等；希腊字母/运算符映射为 LaTeX 命令；
无法完整转换的复杂公式会保留可读文本或 [公式] 占位，并在导入 warnings 中提示；页眉/页脚/脚注里的公式暂不处理；
含公式的旧 .docx 需要 kb_reparse 才会重新提取；新导入直接生效。
公式仍建议对照原始 Word/kb_view 核对（尤其大型分式/矩阵）。

软删除与恢复（0.9.0）

kb_remove 删除单个文档时默认软删除：清单标记 status="deleted" + deletedAt，markdown/ 与 sources/ 保留，可用 kb_restore 恢复； soft=false 才永久删除，删整库始终不可恢复。
软删除后：kb_list 仍显示该文档并标 [已删除]（可用 status="deleted" 过滤）， kb_query / kb_read / kb_view / kb_edit / kb_reparse 默认排除， kb_export 的 md/jsonl/zip 也不包含；kb_restore 恢复后重新可读可搜。
重新导入同一文档（同 docId）会把软删除文档恢复为 ready 并更新内容。
注意：这是“软删除保护”，不是完整版本历史；覆盖导入/编辑的旧内容仍不保留。

版本历史（0.11.0）

在覆盖导入/重解析和**kb_edit 修订**前，自动把当前 markdown/<docId>/ 快照到 history/<docId>/v<version>/，并记录标题/字数/部分/大纲等元数据；每个文档最多保留最近 10 个版本。
kb_history 查看版本列表（版本号/时间/原因/字数/部分）；kb_restore(version=N) 恢复某个历史版本，恢复前会先把当前版本再存一份，因此恢复操作本身可反悔。
恢复后的当前版本号继续递增（例如 v2 恢复 v1 → 当前 v3），历史里保留 v1/v2； kb_list 会标 [历史 N]。
历史只快照 Markdown 内容，不复制原始 sources；kb_view 查看旧版本页面图时仍会打开当前源文件，需注意版本对应关系。

Excel 导入（0.8.0）

.xlsx / .xlsm 按工作表转成 Markdown 表格：

支持共享字符串、内联字符串、富文本 run、数字/布尔/错误值；
公式取缓存值（Excel 保存时算出的结果）；没有缓存值时显示 =公式文本；
隐藏工作表跳过并告警；单表超过 2000 行 / 50 列会截断并告警；
日期/百分比等格式暂未还原，按单元格存储值显示；旧版二进制 .xls 不支持（请另存为 .xlsx）；宏（.xlsm）只读表格内容，不执行宏。

OCR 质量（0.5.0）

逐页检测文字层损坏：U+FFFD 替换字符、私用区字符（E011/E012 连字符除外）、以及拉丁字母被映射成 CJK 表意文字（犃–犣，如 犌犅/犜 ← GB/T）。只有被判定损坏或文字量稀薄的页才走 OCR，不再需要为了一个坏文字层整本 forceOcr。
置信度保留：rapidocr / tesserocr / tesseract.js 都返回 0–100 置信度； ocrConfidence 是 OCR 页平均值，lowConfidencePages 是低于 65 的页。原生 tesseract CLI 兜底后端不提供置信度（该后端下低置信列表为空）。
逐页质量 sidecar：markdown/<docId>/pages.json 记录每页 {page, source, corrupted, confidence}；清单里保存 corruptedPages/ lowConfidencePages/ocrConfidence。
UI 告警：kb_list 标注 [文字层损坏 N页] / [OCR低置信 N页]； kb_read 返回页码范围与 OCR 平均置信度，并在正文后提示问题页，建议 kb_view 核对。
精细控制：kb_import / kb_reparse 支持 forceOcrPages="12,48" 与 skipOcrPages="1,2"；forceOcr 仍可强制全部页面。

检索体验（0.4.1）

kb_list 默认只返回前 50 个文档，并返回 total（筛选后）、totalAll（全部）、 offset、limit、hasMore；用 offset 翻页，或用 query（标题子串）、 status（ready/importing/failed）过滤。948 文档的库不再一次刷满上下文。
kb_query 排序：标题命中 > 标题行（#/##）命中 > 同文档命中数 > 更新时间；同一文档默认最多保留 5 条，避免单个文档刷屏（在 doc 指定的单文档检索中放宽）。
kb_query 传 kb="*" 检索全部知识库，结果带 kb 字段，并在跨库范围内重新排序；没有 markdown 目录的空库会被跳过，不会让整次检索失败。
旧笔记不再显示 [旧管线]（笔记没有原始文件，无法也不需要 kb_reparse）。

RAG 小块导出（0.7.0）

kb_export(format="jsonl") 默认仍按 part 导出（兼容旧行为）；传 chunkSize 后按段落/句子切成适合 embedding 的小块：

kb_export({
  kb: "标准",
  format: "jsonl",
  out: "/tmp/standard-chunks.jsonl",
  chunkSize: 800,      // 100–4000；建议 600–800
  chunkOverlap: 80,    // 0–300；建议 50–120
})

优先段落边界，其次中文/英文句末标点，超长句才硬切；每行 text 长度不超过 chunkSize。
每行字段：kb、docId、title、type、part、parts、chunk、chunks、 pageStart/pageEnd（PDF 等有分块索引时）、contentSource（text-layer/ocr/note）、 chars、text。
分块导出会去掉开头的  注释；分块/页码来自 parts/index.json，页码是 part 级范围（不是逐行精确页码）。
md / zip 不受影响。

数据模型与引用锚点（0.4.0）

每个文档记录 sourceHash（sha256）、parserVersion、contentSource （text-layer / ocr / mixed / converted / text / note）以及 ocrEngine/ocrDpi/ocrLang/ocrPages/ocrModel。
未变化不重跑：同一文件、同一标题、同一管线版本再次 kb_import 时直接跳过，不重新 OCR；内容变化、标题变化或 OCR 模型变化时重新解析。强制重跑用 kb_reparse（或 kb_import 的 forceOcr）。
清单 v1 → v2 惰性迁移：读时兼容旧清单，首次写入时升级，并在知识库目录留下 kb.json.v1.bak；旧文档会按 type 推断 contentSource，kb_list 显示 [旧管线]。
分块索引：parts/index.json 记录每个 part 在合并版中的起止行与页码范围； kb_query 命中项返回 part/pageStart/pageEnd，kb_read outline 返回 {title, level, page, part}，kb_read 读取某部分时返回页码范围。可直接用 docId#p页码 作为对外引用锚点。

导入前查重（kb_import 内置）

kb_import 在解析/OCR 之前，先用文件名/标题与当前知识库及全部知识库比对，把匹配分成两档：

重合（exact）：标准号/年份/版本桶一致，或标题规范化后完全相同 → 按规则跳过；
- 同库重合 → 始终跳过（同路径同名文件例外：按原位更新，版本号 +1）；
- 跨库重合 → 默认跳过并在结果中列出；确认需要时加 allowCrossDuplicates: true 重新执行。
相似（similar）：短标题是长标题的完整前缀等低置信匹配（如「XX导则」vs「XX导则（试行）」） → 照常导入，并在结果里列出候选，提示人工确认。相似不自动跳过，是为了避免把「国网浙江省电力有限公司电能质量管理规定」和以同一单位名开头的另一份通知误当成重复丢掉。

比对口径（lib/dedup.js）：

标准号归一：GB/T = GBT、DL/T = DLT、Q/GDW = Q_GDW，连字符/破折号（- — – ~ ～）等同，部分号小数点保留（10650.2 ≠ 10650）；
年份：双方都有年份时必须相同；一方无年份（如无年份的报批稿）不判重合——可能是新修订；
版本桶：发布稿/无标记、报批稿、征求意见稿、编制说明、送审稿、草案等互不判重合；
部/分册标记：第N部分 / 第N分册 / 第N篇 / 第N卷 不同的文件不判重合（XX导则第1部分 与 第2部分 是两份文件）；
无标准号的文件按核心短语比对：规范化（去空白/标点、全半角归一）后完全相等才算重合；只是完整前缀的算相似，不自动跳过；仅共享一段公共前缀（如相同的单位名开头）不算匹配。

回归测试：npm test（隔离临时目录，不依赖本机知识库）。node dev/dedup-test.mjs 是早期依赖本机知识库内容的开发脚本，内容变化后其固定 id 断言可能过期，不作为发布门禁。

配置（cordis.patch.yml 中该插件的 config）

键	默认	说明
`kbRoot`	`~/.dsh/knowledge`	知识库根目录
`defaultKb`	`default`	未指定 kb 时的默认知识库
`ocrLang`	`chi_sim+eng`	OCR 语言（竖排古籍可试 `chi_sim_vert`）
`ocrWorkers`	`0`（自动）	OCR 并行 worker 数；0 = 按本机 CPU/内存自适应：`min(核数一半, 内存/1.5GB)`，下限 2、上限 16（24 线程/32GB 机器 ≈ 12）
`ocrDpi`	`0`（自动）	扫描页渲染分辨率；0 = 300 DPI（tesseract best 模型的设计分辨率；低清扫描源可显式调低，上限 400）
`ocrEngine`	`auto`	OCR 引擎：auto（rapidocr > tesserocr > 原生 tesseract > wasm 兜底）/ rapidocr / tesseract / wasm
`pdfColumnReorder`	`true`	文字层 PDF 是否自动检测双栏并重排阅读顺序；误判时可关闭
`autoDownloadModels`	`true`	tesseract 家族模型缺失时自动下载到 `~/.dsh/tools/tessdata`；rapidocr 自带模型不触发
`ocrNativeBin`	`""`	原生 tesseract / tesserocr 环境的显式二进制或 python 路径（留空自动探测）
`ocrPythonBin`	`""`	rapidocr 环境的显式 python 路径（留空自动探测 `~/.dsh/tools/rapidocr-env` 与 PATH）
`ebookConvertBin`	`""`	Calibre ebook-convert 的显式路径（MOBI/AZW3 转换用；留空自动探测 PATH、`~/.dsh/tools/calibre`、macOS 默认安装位置）
`maxInlinePages`	20	超过则转入后台任务导入
`maxInlineBytes`	10MB	文件总字节数超过则转入后台任务导入
`partMaxChars`	8000	分块大小（字符）
`readMaxChars`	20000	kb_read 单次返回上限
`queryMaxMatches`	40	kb_query 单次返回的匹配行上限
`queryLineBytes`	400	kb_query 单行预览的最大字节数
`importTimeoutMs`	600000	kb_import 工具调用超时（内联导入）

引擎选择：默认只有内置 tesseract.js（WASM） 可用，零安装、全平台可移植。可选加速：~/.dsh/tools/rapidocr-env 装 RapidOCR（Python，中文印刷页最快）或 ~/.dsh/tools/tesseract-env 装原生 tesseract（Windows 用 micromamba 建环境，二进制探测支持 conda 的 Library/bin/Scripts 布局）；在 tesseract-env 中 micromamba install -c conda-forge tesserocr pillow 后会启用常驻 tesserocr 后端 （引擎常驻内存，免去原生 tesseract 每页进程启动与模型重载的开销）。多个后端都被探测到后 auto 自动择优。

中文 OCR 模型数据

data/tessdata/ 预置 tesseract 中文模型（chi_sim / chi_sim_vert / eng，best 版，仅保留 .traineddata.gz —— tesseract.js（WASM）与 tesseract 4.00+/tesserocr 均可直接读取 gz 格式）。缺失时可重新下载：

mkdir -p data/tessdata
cd data/tessdata
for l in chi_sim chi_sim_vert eng; do
  curl -fL "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tesseract.js-data/$l/4.0.0_best_int/$l.traineddata.gz" -o "$l.traineddata.gz"
done

市场/GitHub 安装默认会自动补模型：.gitignore 不提交 data/tessdata/（约 35 MB），因此首次走 tesseract 家族 OCR 时，autoDownloadModels=true 会优先复用已有模型，把缺失模型下载到 ~/.dsh/tools/tessdata；rapidocr 自带模型，不会触发下载。关闭自动下载后，第一次 OCR 会报“OCR 语言模型缺失”并给出上述手动下载命令。知识库根目录下的 .plugin-load.log 也会记录 tessdata=ok / tessdata=missing:...。

测试

npm test          # node:test（143 个用例）；覆盖查重精度、同名文件保护、后台失败统计、检索截断/单文档上限、
                  # 相似导入提示、OCR 模型检查、流式 zip、心跳与锁回收、
                  # 清单 v1→v2→v3 迁移与备份、内容哈希跳过、kb_reparse、分块索引/页码锚点、
                  # kb_list 分页/过滤/kind、检索排序、跨库检索、文字层质量启发式、
                  # 逐页 OCR 决策、OCR 帧置信度、质量告警、模型自动下载、
                  # RAG 小块切分与 jsonl 分块导出、xlsx 表格解析、
                  # Word OMML 公式转 LaTeX、PDF 双栏重排、
                  # 软删除/恢复、版本历史快照/恢复、
                  # schema/index/log 虚拟文档、kb_describe 编目与重解析保护、
                  # 笔记 kind/tags/sources/同标题 upsert、反链、导出 frontmatter 与索引、
                  # kb_lint 分组与假阳性防护、kb_retitle 清洗/批量预览、标准号检索归一变体、
                  # Vault 导出结构/双链、批量事务编辑的回滚与 dryRun、库级快照创建/列表、
                  # 存量摘要回填（模型摘要保护/limit/remaining/表格兜底）、
                  # 可信度标注/过滤/排序/低可信提醒
                  # （全部使用临时目录，不依赖本机知识库）

使用示例（对 harness 直接说）

“把 /Users/me/资料目录导入知识库「项目管理」，其中有两本扫描版书，导入后告诉我结构”
“在知识库「项目管理」里查一下‘进度偏差纠偏措施’，结合上下文给我分析”
“先读一下知识库的维护规范，再按它的流程整理这批新资料”
“把刚才的分析结论沉淀成专题页，注明依据哪几份原文、第几页”
“给这几份标准各写一行摘要和标签，方便以后在索引里找”
“把知识库中关于 XX 的内容整理成一份 20 页的培训课件（PPT 结构）”
“导出知识库为 markdown 单文件，我要上传给其他 AI”

插件实现说明

纯 JS/WASM 解析栈：mammoth（Word）、JSZip+fast-xml-parser（PPT/Excel）、 mupdf（PDF 文字层/渲染）、tesseract.js（OCR）、@vscode/ripgrep（检索）—— 除 npm 依赖外无系统要求；导出 zip 同样用内置 JSZip 打包，不依赖系统 zip/tar。
.doc/.ppt 转换跨平台：Windows → Word/PowerPoint COM；macOS → textutil；Linux → LibreOffice；转换全部异步执行（不阻塞宿主事件循环），旧格式导入强制走后台任务。
MOBI/AZW3 电子书经 Calibre ebook-convert 转 EPUB 后复用 EPUB 解析管线（未安装 Calibre 时给出明确提示）；转换同样只在后台 worker 中执行。
OCR 并发数与 DPI 按本机 CPU 核数/内存自适应（见配置表），无需手工按机器调参； rapidocr/tesserocr 后端为常驻进程帧协议，模型只加载一次。
后台导入 = 子进程 worker + harness 原生 jobs 服务（ctx.jobs），可取消（显示为 cancelled）、可流式看进度；worker 支持 @json文件 方式传参，避免 Windows 命令行长度/引号截断。
所有写入经暂存目录原子提交；清单更新带目录锁，支持并发安全；同一文档 30 分钟内的重复导入自动跳过；插件加载时会自动清扫崩溃遗留的 import-tmp 暂存目录。
导出（md/jsonl）流式写入、zip 用 Node 流直接进 JSZip，超大知识库不产生内存尖峰。
每个文档 type 自动判定：pdf-text / pdf-scanned / pdf-mixed。

接入方式

从 GitHub / 市场安装（推荐）

插件已声明 dsh.bundle.patch，安装后由包内 cordis.patch.yml 自动挂载， 不需要手工编辑 profile 的 cordis.patch.yml：

dsh plugin --profile web add github:135642-163/dsh-knowledge-base

市场（dsh-market）上架后也可一键安装。更新只需 git push origin main：市场对 GitHub 安装比较已安装 commit 与远端 HEAD，不需要 tag/Release。

本插件包名已改为 dsh-knowledge-wiki、loader id 为 knowledge-wiki，避免与另一位作者的 dsh-knowledge-base 撞名；npm 暂未发布（未登录 npm），当前走 GitHub 安装。分发策略、旧脚本安装迁移与 catalog 提交见 docs/distribution.md。

从源码安装（Git 仓库，通用）

仓库不包含 node_modules/ 与 OCR 模型，克隆后按顺序执行：

cd dsh-knowledge-base
npm install          # 安装依赖（生成 node_modules/）

然后下载中文 OCR 模型（见上文「中文 OCR 模型数据」的下载脚本，data/tessdata/ 与 data/tessdata-fast/ 各一份）。需要 MOBI/AZW3 时另外安装 Calibre 并确保 ebook-convert 在 PATH 中（或配置 ebookConvertBin 指向它）。之后按平台继续下面的 Windows / macOS / Linux 步骤。

Windows

打包分发版插件目录内自带 node_modules/（依赖自包含）与 data/tessdata/ 中文 OCR 模型；从 Git 源码安装时按上一节先执行 npm install 并下载模型。
运行一键脚本（普通 PowerShell 即可，无需管理员权限）：
```
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File C:\Users\Moon\.dsh\plugins\dsh-knowledge-base\install-to-machine.ps1
```
脚本做三件事：建立目录联接 ~/.dsh/profiles/node_modules/dsh-knowledge-wiki、把注册行（id knowledge-wiki）写入 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml、启用 HMR 监视插件源码。也可手工执行等价操作（cmd /c mklink /J <目标> <插件目录> + 编辑 cordis.patch.yml）。
正在运行的 dsh web 会热应用 cordis.patch.yml 的变更——知识库根目录（~/.dsh/knowledge）下出现 .plugin-load.log 即加载成功；否则重启 dsh web。
新开一个会话，说“调用 kb_list”验证。

macOS / Linux

参照仓库根目录的 install-to-machine.sh（软链 + cordis.patch.yml 注册，macOS 用软链替代目录联接）。

标准更新检查（kb_std_check）

对知识库（默认「标准」库）中的标准做更新检查：从文档标题自动提取标准号（GB/NB/DL/QGDW/IEC/团体标准等），在标准网 biaozhun.org 逐条检索比对年份；发现新版本或「草案已有正式版」时，用登录会话自动下载 PDF 并直接导入知识库（旧版原文保留）。支持 check（只报告）/ check-download（默认，检查并下载）、 force（忽略 7 天缓存全查）、limit（分批）、dryRun（模拟）。

增量缓存：<kbDir>/.std-check.json（中断后再次调用自动续查）
下载凭据：config bzCookie —— 用户在浏览器登录 biaozhun.org 后提供的 Cookie 串（站点仅微信扫码登录；未配置时工具只做检查报告）
请求限速：config stdRateMs（默认 1200ms/次），防站点封控
站点每次下载消耗 6 金币（VIP 免金币），金币不足的标准在报告中列出失败原因

dsh-knowledge-base

インストール

README

dsh-knowledge-wiki — DeepSeek Harness 知识库插件

能力

知识库存储结构（默认 `~/.dsh/knowledge/<知识库名>/`）

编译层：schema / index / log 与笔记（0.13.0）

维护闭环：lint / 标题清洗 / 检索归一化（0.14.0）

已核对保留标记（0.18.0）

分发与安装（0.17.0）

可信度标签（0.16.0）

互操作与维护：Vault / 批量事务 / 快照（0.15.0）

PDF 双栏重排（0.12.0）

Word OMML 公式（0.10.0）

软删除与恢复（0.9.0）

版本历史（0.11.0）

Excel 导入（0.8.0）

OCR 质量（0.5.0）

检索体验（0.4.1）

RAG 小块导出（0.7.0）

数据模型与引用锚点（0.4.0）

导入前查重（kb_import 内置）

配置（cordis.patch.yml 中该插件的 config）

中文 OCR 模型数据

测试

使用示例（对 harness 直接说）

插件实现说明

接入方式

从 GitHub / 市场安装（推荐）

从源码安装（Git 仓库，通用）

Windows

macOS / Linux

标准更新检查（kb_std_check）

関連プラグイン

hindsight (coding-agents)

OpenViking (dsh-memory-plugin)

ReMe (dsh)

ReMe (typescript)

インストール

README

dsh-knowledge-wiki — DeepSeek Harness 知识库插件

能力

知识库存储结构（默认 ~/.dsh/knowledge/<知识库名>/）

编译层：schema / index / log 与笔记（0.13.0）

维护闭环：lint / 标题清洗 / 检索归一化（0.14.0）

已核对保留标记（0.18.0）

分发与安装（0.17.0）

可信度标签（0.16.0）

互操作与维护：Vault / 批量事务 / 快照（0.15.0）

PDF 双栏重排（0.12.0）

Word OMML 公式（0.10.0）

软删除与恢复（0.9.0）

版本历史（0.11.0）

Excel 导入（0.8.0）

OCR 质量（0.5.0）

检索体验（0.4.1）

RAG 小块导出（0.7.0）

数据模型与引用锚点（0.4.0）

导入前查重（kb_import 内置）

配置（cordis.patch.yml 中该插件的 config）

中文 OCR 模型数据

测试

使用示例（对 harness 直接说）

插件实现说明

接入方式

从 GitHub / 市场安装（推荐）

从源码安装（Git 仓库，通用）

Windows

macOS / Linux

标准更新检查（kb_std_check）

関連プラグイン

hindsight (coding-agents)

OpenViking (dsh-memory-plugin)

ReMe (dsh)

ReMe (typescript)

知识库存储结构（默认 `~/.dsh/knowledge/<知识库名>/`）