dsh-wiki-notes

Read-only retrieval for a folder of Markdown notes, exposed as one tool call.

Built for DeepSeek Harness. Instead of a 5-step loop — read the overview, read the index, shell out to a search script, open the page, chase its sources — wiki_recall returns the matching section's full text plus a page-level citation in one call.

中文文档从下面开始。实测：73 页的库，旧流程单次 ≈ 18.7k 字符，新流程 ≈ 2.5k。

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设计从哪来

库结构来自 Karpathy 的 llm-wiki.md：与其每次提问都从原始文档重新检索（知识不累积），不如让 LLM 增量维护一个持久的 wiki。本插件只加速其中的 Query 一段。

gist 里的概念	本插件默认位置
Raw sources（不可变）	原始资料-raw/
The wiki（LLM 维护）	知识层-wiki/
The schema	库根 AGENTS.md
index.md + log.md	同名同格式

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库该长什么样

一个目录 + 一堆 .md 就能用。 更细的约定见 docs/库结构.md：frontmatter 七字段（英文写法 title/type/tags/aliases/status/created/updated/sources 也认）、index.md 摘要目录、log.md 时间线、总览-overview.md，满足得越多检索越准。可跑的样例在 examples/sample-wiki/。

路径指到上一层（比如 LLM-Wiki/，里面还有 原始资料-raw/ 和 知识层-wiki/）也没关系：插件会认 index.md，自动下钻到知识层，并在返回里注明它实际读的是哪一层。

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装

在 DSH 里说一句即可：「帮我装一个 DSH 插件，目录是 <绝对路径>」。或自己发：

plugin_manager { action: "install_bundle", target: "<绝对路径>" }

返回 application: applied 就生效，不用重启。改 lib/*.js 后关开插件热重载；改 lib/client.js（设置页）要重启 DSH。

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配

设置 →「知识库」，填路径 → 测试 → 保存。四层优先级：

优先级	来源
1	插件 config 的 root
2	环境变量 DSH_WIKI_ROOT
3	wiki-notes.config.json（设置页写这里）
4	lib/config.js 的 DEFAULT_WIKI_ROOT（默认空）

没配时工具会直接告诉你「还没配置知识库路径」，不会静默扫空目录。

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用

mode	干什么	参数
search（默认）	关键词 AND 检索	query、limit（5，≤12）、sectionChars（900，≤3000）
page	按页名/别名取整页	name、pageChars（6000）
list	按类型/标签/状态列目录	type、tags、status、limit（40，≤200）
overview	总览 + 规模行 + 最近日志 + 健康计数	pageChars（4000）、logLimit（5，≤20）
lint	库健康检查：孤儿页、断链名字、缺字段、别名冲突、久未更新、无出链、草稿、index 与磁盘不一致	limit（8，≤40）、staleDays（120）
draft	把好答案回写成新页的落盘骨架（目录、frontmatter、index 行、log 条），不写文件	title、type、tags、summary、sources

{ "mode": "search", "query": "上下文 预算", "limit": 5 }

每条命中带 kind（note / raw-summary / source）、sources（来源数，证据强度的唯一可靠代理）、status、gist、section（命中小节正文，不是 90 字片段）、citation（← [[页名]] §小节 → 路径）、brokenLinks（指向不存在页的双链 = 「库里没依据」的硬信号）。overview 额外给三项健康信号：index 有磁盘无、磁盘有 index 无、跨目录重名。

模型怎么知道该查库：插件会从你库里现有的 标签 算出主题词，注入一行（约 50 token，例如「本地知识库 73 页，主题：上下文工程、ai、agent…」）。换库自动变，所以问题沾这些主题时它自己会去查，不用你提醒。设置页里可以关掉（不占上下文）、换成自己的整段、或在末尾追加一句，改完下一回合生效。

主题词怎么挑：跳过 总览/index 这类结构页，跳过 数据/工具/meta 这类空泛标签，默认只留出现 ≥2 次的标签（设置页可改回 ≥1）。全被滤掉时退回不过滤的前五 —— 小库不至于一条提示都没有。

limit 默认 5，一次约 2.5–3k token。嫌多可以传 3 省四成，但默认留 5 —— 少一次往返比省四成更值钱。

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设置页

设置 →「知识库」。状态栏圆点表示实时同步是否生效，三个数字是页面 / 资料 / 红链页，下面是路径卡片和 测试 · 保存并生效 · 重新扫描。一次没配过时，卡片会变成三步引导。

浏览器半侧走同源 HTTP /api/wiki-notes/*（state / check / save / rescan），不碰 RPC。

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实时同步

fs.watch(root, { recursive: true })，.md 新增 / 改 / 删 → 400ms 防抖 → 作废缓存。监听失败自动退回 30 秒 TTL 缓存。recursive 在 Linux 需 Node 20.13+，这也是 engines 的下限。

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检索质量

与一个零依赖的 python 检索脚本做 A/B：14 条 query、比 top5 集合，召回 65 / 65，无遗漏。单条查询 0–2ms，扫 73 页约 50ms。

评分刻意朴素：标题全等 120 / 标题含 60 / 别名含 50 / 标签含 25 / 正文词频 ×3（封顶 36）/ index 摘要只在其它通道全 0 时补 8。三处经验细节：摘要分只补漏不抢位、同分用码点序（拼音序不可复现）、选节排除清单类与元讨论类小节。

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上下游（可选）

• 进料：Obsidian Web Clipper —— 网页剪藏成 Markdown 落进 raw 层。模板里写好 类型 / 来源数量 / 标签，本插件的 kind、sources、证据强度才有东西可用。
• 维护：kepano/obsidian-skills —— 六个 SKILL.md，教 agent 写 Obsidian 语法（wikilink / .base / .canvas / CLI），少猜少往返。

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已知局限

• 中文不分词，靠空格切分；连写词靠 别名 补。
• 页名本身是查询词时，正文很少重复该词，选节可能偏。
• 每次调用全量扫描；70–100 页无所谓，再大一个数量级要上增量索引。
• 只读。不写库、不改页、不修红链。

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目录 / 开发

lib/corpus.js   扫描 + frontmatter / 小节 / 双链解析
lib/engine.js   评分、选节、六种模式（纯函数）
lib/config.js   库路径解析与配置读写
lib/index.js    插件入口：工具、渲染、设置页 API、目录监听
lib/client.js   设置页（手写 bundle，无构建）
bin/cli.mjs     命令行，不装插件也能跑
docs/库结构.md  库结构约定（这份才是一手文档）
examples/       可跑的最小样例库
tests/          smoke / watch / client bundle

node --run test                                    # 跑样例库，不需要本地知识库
node bin/cli.mjs search 上下文 --root=examples/sample-wiki
WIKI_ROOT="/path/your/wiki" node tests/smoke.mjs   # 拿自己的库跑通就行（不校验答案）

License

MIT