精选
为什么选中它
待人工精选——以下事实来自源码仓库。
它能做什么
Data analysis toolkit for DeepSeek Harness — CSV profiling, anomaly detection, and data summarization
适合谁
想用 DSH 获得这项能力的用户;装前建议先看源码和文档。
风险提示
- 未发现明显风险信号;安装前仍建议查看源码。
Data analysis toolkit for DeepSeek Harness — CSV profiling, anomaly detection, and data summarization
待人工精选——以下事实来自源码仓库。
Data analysis toolkit for DeepSeek Harness — CSV profiling, anomaly detection, and data summarization
想用 DSH 获得这项能力的用户;装前建议先看源码和文档。
dsh plugin --profile web add github:ClaireXi99/dsh-data-insight 作者没有声明支持的平台。
profile_data — Column types, missing values, statistics, distributions - detect_anomalies — IQR and z-score outlier detection on numeric columns - summarize_data — Structured overview with quality issues and next-step suggestions - query_data — Filter, group, and aggregate without writing code ## Install bash dsh plugin add github:ClaireXi99/dsh-data-insight ## Usage Once installed, the tools are available to the agent automatically. > Profile the sales data in ./data/q3_sales.csv > Detect anomalies in the "revenue" column of report.csv > Summarize the dataset at ./logs/user_events.json > Query users.csv where age > 30, group by city, show mean salary ## Supported Formats - CSV (comma-separated) - TSV (tab-separated) - JSON (array of objects, or {data: [...]} / {results: [...]}) ## Development bash git clone https://github.com/ClaireXi99/dsh-data-insight.git cd dsh-data-insight npm install npm run build npm test ### Local dev with DSH bash dsh web --patch ./dev/cordis.yml ## License MIT不看 Star,人工一条条挑的。
把 DSH 的 settings.yaml 做成可视化看板:所有已注册的 settings namespace——包括官方界面从未覆盖的第三方插件配置——都渲染成可编辑表单。项目还早,但方向很对:告别手改 YAML。
给 DSH 的 DIY 轨迹可视化:把 agent 的计划与执行画成图,不用翻原始日志也能看清它在干嘛。项目还早,但补上了「一眼看懂 agent 在做什么」这个真实缺口。
从 Claude Code / Codex 把活派给 DSH:在宿主内拉起带分级预设的 DSH agent 会话,看原生子代理进度,还能借它的多模态桥给纯文本的 DSH 补上视觉和生图。编排型插件,把 DSH 变成其他编码 agent 的后端。