Apache-2.0 工具：在本機建立程式碼圖與帶出處的 Wiki，並以 bundle 形式提供給 DeepSeek Harness，暴露 `explore_context` 與 `dependency_subgraph`。
DSH 整合
原生執行環境
作者聲明
安全稽核
未稽核
最後核實
2026-11-12
授權條款
Apache-2.0
01它能幫你完成什麼？
讓 DSH Agent 用編譯器解析出的定義、呼叫者與相依關係導覽本地程式碼，而不是只靠 grep 加讀檔
本地搜尋索引加上帶型別的符號圖，透過 `explore_context`、`dependency_subgraph` 等工具提供排序後的原始碼錨點
在不熟悉或很大的儲存庫裡工作、需要 Agent 指出檔案與行號的 DSH 使用者
動手之前先讀懂一個陌生儲存庫是怎麼運作的
一份產生的 Wiki：每頁都標出檔案與行範圍，概覽從一條記錄下來的呼叫路徑展開，地圖由記錄到的參照產生
剛接手某個程式碼庫的開發者，或想要一份有出處的結構圖而不是模型散文的審閱者
02如何將外掛接入 DeepSeek Harness？
先決條件
- Python 3.10+ 與 Git——README 在程式碼圖設定裡列出這兩項
- 要索引的語言對應的工具鏈；README 強調「已註冊能力」不等於機器上裝好的工具，並指向 `codenib toolchain status`
- 程式碼圖本身不需要模型、API Key 或 GPU，宿主 Agent 用自己設定的模型
安裝步驟
- 01
從儲存庫的 `plugins/dsh` 路徑安裝 DSH bundle：`dsh plugin add "git+https://github.com/sysevol-ai/CodeNib.git#main&path:/plugins/dsh"`
$ dsh plugin add "git+https://github.com/sysevol-ai/CodeNib.git#main&path:/plugins/dsh"
- 02
安裝 Python 端：`python -m pip install "codenib[graph,mcp]"`，再用 `codenib codegraph init /path/to/your/repo` 建索引——初始化接受未提交的改動並保留工作區
- 03
向 Agent 提問，例如「用 CodeNib 的 `explore_context` 找請求重試邏輯實作在哪裡，並給出檔案與行號」
驗證整合成功
- `codenib toolchain status` 會列出機器上實際可用的語言後端
03DSH 整合程度與能力邊界
從儲存庫的 `plugins/dsh` 路徑安裝成 DeepSeek Harness bundle，把本地程式碼圖工具交給宿主 Agent
給宿主 Agent 用的本地程式碼圖
一份程式碼取出，包含未提交的改動→本地搜尋索引與帶型別的符號圖，供已連接的 Agent 用戶端查詢
索引在本機建立，取出本身會被保留`explore_context` 與 `dependency_subgraph`
一句自然語言問題，或要展開的符號→問題對應的排序原始碼錨點，以及一次呼叫回傳深度 ≤ 8 的入向 / 出向靜態參照
索引到的參照可能是呼叫、欄位、型別使用或函式值，某條參照是否真的呼叫了函式仍要看原始碼確認Wiki 產生
`codenib wiki /path/to/your/repo --preset graph`→本地 `http://localhost:3000` 上的 Wiki：每個程式碼區域一頁，每頁標出檔案與行範圍，並有由記錄參照構成的地圖
頁面由索引產生、不呼叫模型；加上 `--generate --model <provider/model>` 才改用模型撰寫已註冊的語言支援
受支援語言撰寫的儲存庫→14 種已註冊語言中有 12 種能產出程式碼圖；Python、Go、Rust、C/C++、JavaScript、TypeScript 還帶 LSP 或 clangd 增量後端
Swift 與 Lua 只做搜尋，沒有定義與呼叫者；已註冊清單不代表本機工具鏈已裝好
04適合誰？何時不該用？
適合
- 在不熟悉或很大的儲存庫裡工作、需要 Agent 指出檔案與行號的 DSH 使用者
- 剛接手某個程式碼庫的開發者，或想要一份有出處的結構圖而不是模型散文的審閱者
不適合
- 索引出的圖可能缺外部與動態關係，一條參照也可能是呼叫、欄位存取、型別使用或函式值——是否真的呼叫了函式仍要回到原始碼確認。
- CodeNib 處於 beta，穩定版之前公開介面可能變動；已註冊的語言能力也不代表需要的工具鏈已經安裝。
- 可選的 grep → Jev 檢索路線用 OpenRouter 做規劃與重排，選中的程式碼會送給遠端模型；它與無模型的程式碼圖是兩條獨立路徑。
05相容性、維護與安全提醒
- 索引出的圖可能缺外部與動態關係，一條參照也可能是呼叫、欄位存取、型別使用或函式值——是否真的呼叫了函式仍要回到原始碼確認。
- CodeNib 處於 beta，穩定版之前公開介面可能變動；已註冊的語言能力也不代表需要的工具鏈已經安裝。
- 可選的 grep → Jev 檢索路線用 OpenRouter 做規劃與重排，選中的程式碼會送給遠端模型；它與無模型的程式碼圖是兩條獨立路徑。
- ContextBench 榜單成績描述的是 CodeNib 的研究型 Agent（Haiku 檢索加 Opus 修復），不是本外掛暴露的 Wiki 或程式碼圖。
Apache-2.0 原始碼；本文所有事實都來自記錄提交處的儲存庫 README，未做獨立安全稽核。
06常見問題
怎麼把 CodeNib 裝進 DeepSeek Harness？
README 提供的方式是裝成 DSH bundle：`dsh plugin add "git+https://github.com/sysevol-ai/CodeNib.git#main&path:/plugins/dsh"`；Python 端用 `python -m pip install "codenib[graph,mcp]"`，再用 `codenib codegraph init /path/to/your/repo` 建索引。
程式碼圖需要另外準備 API Key 或模型嗎？
不需要。CodeNib 用 SCIP/LSP 索引器在本機建立搜尋索引與帶型別的符號圖，本身不需要模型、API Key 或 GPU，宿主 Agent 用自己設定的模型。只有可選的 grep → Jev 路線會透過 OpenRouter 呼叫遠端模型。
DSH Agent 具體能問什麼？
`explore_context` 用排序後的原始碼錨點回答自然語言問題，一次 `dependency_subgraph` 呼叫回傳深度 ≤ 8 的入向與出向靜態參照。README 提醒這些參照可能是呼叫、欄位、型別使用或函式值，是否真的呼叫函式仍要看原始碼。
哪些語言有真正的程式碼圖？
14 種已註冊語言裡有 12 種：Python、Go、Rust、C/C++、JavaScript、TypeScript 帶 LSP 或 clangd 增量後端；C#、Java、Ruby、PHP、Kotlin、Scala 有程式碼圖；Swift 與 Lua 只做搜尋。`codenib toolchain status` 會顯示本機實際裝了什麼。
公開的榜單成績說的是 Wiki 還是外掛？
都不是。README 說明 ContextBench 上的成績（77.90% 行召回、77.60% Pass@1）來自 CodeNib 的研究型 Agent——兩個 Haiku worker 負責檢索，再由 Opus 修復——不是本外掛暴露的 Wiki 或程式碼圖。
07相關的 DSH 工作流程
dsh-our-free-model
作者 ebony-vinyl
在 dsh 里装上这个插件即可，无需登录、注册或填 API Key，就能使用包括 DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3 在内的前沿模型——完全免费，不限量。 All you do is install this plugin in dsh: no login, no sign-up, no API key — the frontier models are just there, DeepSeek V4.1 Flash and Kimi K3 among them. Completely free, with no usage cap.
dsh-routing-suite
作者 yjh051108
DeepSeek Harness（dsh）路由套件：先装运行时注入器，再加载任务感知的推理模式路由预设（已实测 P1-P23）。
dsh-ops
作者 t-auto
A toolkit for low-level operations in DSH, designed to reduce token usage and task execution time / DSH 底层操作工具插件，旨在减少 Token 消耗与任务耗时
brooks-lint
作者 hyhmrright
基于 12 本经典工程书籍的 AI 代码评审工具，提供腐化风险诊断、书籍引用、严重度标签及 6 种分析模式。
08資料與來源
Grok Build reads the same plugin, and DeepSeek Harness installs it as a bundle:
dsh plugin add "git+https://github.com/sysevol-ai/CodeNib.git#main&path:/plugins/dsh"
此頁面根據專案公開文件、儲存庫中繼資料與 DSH Plugins 的結構化解析所產生；最後核實於 2026-11-12。發現錯誤？提交更正。
最佳 DeepSeek Harness 外掛
從全目錄挑出的 12 個值得優先安裝的外掛，涵蓋各個分類。