dsh-ai-research
DiscoveredAI research toolkit for DeepSeek Harness: model release radar, model benchmark & community report, AI news digest. Zero-dependency Node, 4 tools + 3 skills.
dsh-ai-research
AI 研究三件套 —— 三套零依赖的 Node 工具 + 三份技能 + 一个 DSH 宿主插件:
| 工具 | 回答什么问题 | 数据面 |
|---|---|---|
| ai-model-radar | 「最近发了哪些新模型?」 | 发布追踪站 / OpenRouter 上架记录 / 官方博客 RSS / GitHub release / arXiv / Hacker News |
| model-report | 「某模型实测、口碑怎么样?A 和 B 哪个强?」 | 13 路结构化跑分(Artificial Analysis、Vals AI 50 基准、SWE-bench、SWE-rebench、ARC Prize、LMArena 人类盲测、llm-stats、benchlm…)+ 英文社区(HN / X / Reddit)+ 中文社区(B站 / CSDN / 微信公众号 / 掘金 / 知乎 / 小红书)+ 2~4 模型重合基准逐项横评 |
| ai-news-radar | 「AI 圈最近发生了什么?」 | 46 个 RSS/HTML 源 + 22 个官方 X 账号(按天轮转)+ Google/Bing 新闻检索 + HN / Reddit / 微信公众号,按 8 个主题分类去重 |
产物都是带来源链接的 Markdown(一份文档一个 H1 → 元信息引用块 → 目录 → 自动编号章节), 可直接给人读,也可喂给模型做二次解读。所有数据都来自公开网页 / 公开接口,无 API key 依赖。
研究用途。抓到的是当时网页上写的东西,不是事实核验;引用时请连同数据截止时间与数据缺口一起引用。
目录结构
dsh-ai-research/
tools/ # 工具源码(单一事实来源,零依赖纯 Node ESM)
ai-model-radar/ # collect / summarize / renderMarkdown / run.mjs 命令行
model-report/ # 13 路结构化源 + 中文社区 + X/Reddit + LMArena(parquet) + 渲染
ai-news-radar/ # 源清单 + 采集 + 分类去重 + 渲染 + cli.mjs
skills/ # 三份技能正文(Markdown + frontmatter)
packages/dsh-ai-research/ # 可发布的 DSH 插件包(宿主半,注册 4 工具 + 3 技能)
index.js # 注册与参数校验;工具实现在运行时 import
cordis.patch.yml # profile 插入点
sync-tools.mjs # tools/ → 包内 tools/(发布前 --check)
sync-skills.mjs # skills/ → 包内 skills/(发布前 --check)
tools/ skills/ # 生成物:包内自包含副本(勿手改)
PUBLISHING.md # 发布与投稿清单(npm / 插件目录 / Discussions)
快速开始(不需要 DSH)
需要 Node ≥ 18(用到内置 fetch;建议 20+)。无需 npm install,仓库零依赖。
# 最近 7 天有哪些新模型
node tools/ai-model-radar/run.mjs --days 7 --out ./digests
# 某模型体检(--brief 只出一页素材包,快得多)
node tools/model-report/cli.mjs "Gemini 4 Argon" --out ./results
node tools/model-report/cli.mjs "Gemini 4 Argon" --brief --fast
# 2~4 个模型横评(--auto 3 = 自动挑 3 个段位相近的对手)
node tools/model-report/cli.mjs --vs "Gemini 4 Argon,Claude Opus 5.5" --auto 3 --out ./results
# AI 圈新闻日报
node tools/ai-news-radar/cli.mjs --days 1 --out ./digests
node tools/ai-news-radar/cli.mjs --list-sources # 列源清单
常用开关:--fast / --no-x / --no-reddit / --no-lmarena / --no-cn / --per-source 5 / --json。
想看模块化调用(自己写脚本)见 skills/*.md —— 它们同时是给 agent 的操作手册,把每个源怎么解析、有哪些坑都写在里面。
装成 DSH 插件
插件让这三个工具在任何会话 / 工作区都能直接调(4 个工具:ai_model_radar / model_report / ai_news_radar / ai_fetch_article)。
A. 从 npm 装(推荐)
dsh plugin add dsh-ai-research # 或:node "<DSH app>/lib/plugin-cli.js" desktop add dsh-ai-research
装完重启 DSH(宿主启动时组装 bundle 图),这三个技能与四个工具在任何会话里都能调。
B. 本机 link(开发用) —— 见 packages/dsh-ai-research/README.md 的「本机安装」。
C. 手工三步(等价于官方 CLI):profile 的 package.json 里 dependencies 加一条、dsh.profile.bundles 末尾加一条、node_modules 下建软链,然后重启 DSH(宿主插件在启动时组装 bundle 图)。
工具实现在插件里是运行时 import:包内 tools/(由 sync-tools.mjs 同步进来,自包含);
包内没有 tools/ 时回退到"本文件上两级"的源码布局;两者都可用插件配置的 root 覆盖。
环境变量
一切运行期状态都在用户主目录,不在仓库里 —— 所以仓库可以放心公开,工具也不会因为升级包而丢缓存。
| 变量 | 作用 | 默认 |
|---|---|---|
DSH_AI_RESEARCH_HOME | 状态根目录(缓存 / cookie / 限流状态) | ~/.dsh-ai-research |
DSH_AI_RESEARCH_PROXY · MODEL_REPORT_PROXY · MR_PROXY · HTTPS_PROXY · HTTP_PROXY | 出网代理(按此顺序取第一个非空;off/0/none = 关闭) | 未设 = 直连 |
NO_PROXY / no_proxy | 免代理主机(支持 *、example.com、.example.com) | — |
DSH_AI_RESEARCH_COOKIES · MODEL_REPORT_COOKIES | cookie 文件路径 | <home>/cookies.json |
DSH_AI_RESEARCH_CHROME · CHROME_PATH · CHROME_BIN | 浏览器可执行文件(小红书走无头 Chrome) | 按平台常见安装位置 + PATH 自动探测 |
DSH_AI_RESEARCH_CHROME_PROFILE | 无头浏览器 profile 目录 | 系统临时目录 dsh-chrome-xhs |
DSH_AI_RESEARCH_OUT | ai-news-radar 的默认落盘目录 | ./digests |
国内网络环境常常需要代理才能访问 HF / Google News / Reddit / X,例如:
DSH_AI_RESEARCH_PROXY=http://127.0.0.1:7890 node tools/model-report/cli.mjs "某模型"
需要自备的凭据(可选)
只有两个源要登录态,没有也能跑(会在报告的「数据缺口」里显式声明,绝不静默返空):
- 知乎、小红书 —— cookie 放进
<home>/cookies.json,字段名zhihu/xiaohongshu。 导入方式见skills/model-report.md:node tools/model-report/set-cookie.mjs zhihu ["<关键词>"] --test。 - cookie 文件等同登录凭据:不要提交、不要外发(
.gitignore已挡)。
已知边界(都写在技能文件里,这里只列结论)
- 抓取是有礼貌的:串行 + 间隔的请求节奏、磁盘缓存、以及真被限流时的熔断与
gaps声明。 X 的 syndication 是硬配额(30 次 / 15 分钟);小红书走无头浏览器且每天新开页面上限 4 次,命中风控即 24h 冷却。 - 有些站就是拿不到(Cloudflare / 登录墙 / 客户端渲染),技能里逐条记了「试过但拿不到,别再重复探」,例如 lmarena.ai 站点本体、HuggingFace 模型卡正文、Bloomberg / FT / Reuters 正文。
- 不同源的分数不可混算:AA 智能指数、benchlm 综合分、LMArena Elo 是三套刻度,只能各自内部比;横评里只对同名基准做逐项对比(同名 harness 也可能不同,只能当方向参考)。
- 命令示例以 Windows / PowerShell 为准(源码作者在 Windows 上开发);macOS / Linux 把
$env:X=...换成X=... 命令即可,路径与浏览器探测都已按平台分支。
开发
# 改完 tools/ 或 skills/ 后同步进包(发布前用 --check 卡住漂移)
node packages/dsh-ai-research/sync-tools.mjs
node packages/dsh-ai-research/sync-skills.mjs
node packages/dsh-ai-research/sync-tools.mjs --check
node packages/dsh-ai-research/sync-skills.mjs --check
# 语法自检
node --check tools/model-report/lib.mjs
改插件本体(packages/dsh-ai-research/index.js)后要重启 DSH 才生效。
发布
见 PUBLISHING.md:GitHub 建仓(dsh-plugin topic + 满 1 天)→ npm 发布 → 两个插件目录 PR → 官方 Discussions「Show Your Plugins!」。
License
MIT —— 见 LICENSE。
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