DSH-EvoResearch#evoresearch-plugin
by Karbo123
科研 agent 套件:长程目标控制(可审计证据链)、定时任务、多智能体专家团队、自进化科研记忆(FTS5 + RRF 召回)、科研项目工作区与自定义工作台界面。
Research agent suite: long-horizon goal control with auditable evidence chains, cron scheduling, multi-agent expert teams, self-evolving research memory (FTS5 + RRF recall), project workspaces, and a custom workspace UI.
安装
dsh plugin --profile web add github:Karbo123/DSH-EvoResearch#path:/packages/evoresearch-pluginGitHub 源码安装:首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试
安装与环境配置指引、插件开发教程见 DSH 中文社区文档 ↗
安装即在你的机器上以你的权限运行第三方代码——它可读写文件、使用凭据、访问网络,DSH 的工具审批不会为插件代码加沙箱。「检测到 manifest」仅代表发现 dsh.bundle / dsh.plugin 清单,不构成兼容性或安全审查;安装前请审阅源码,不熟悉的插件先在不含密钥的环境试用。
README
目录
EvoResearch
为科研而生的智能体工作台 —— 覆盖科研全流程
选题调研 · 文献阅读 · 实验设计 · 论文写作,一个平台全搞定
🤔 是不是这些场景,你也似曾相识?
🔁 上周问过的问题,今天又得从头解释一遍 —— 对话一关,上下文全丢
📂 文献散在文件夹里,笔记散在 5 个 App 里,实验结果散在终端里
🧪 实验跑了几十轮,哪轮改了什么、为什么改,再也说不清了
🧵 一个复杂课题想并行推进多条思路,普通聊天窗口根本撑不住
EvoResearch 就是为解决这些而生的。 它是一个懂科研的本地智能体工作台—— 你的对话、文献、项目文件、实验记录和长期记忆全部连成一体, 让每一次提问都沿着清晰的研究脉络继续下去,而不是从零开始。
🚀 为什么是 EvoResearch?
| 能力 | 对你意味着什么 | |
|---|---|---|
| 🧠 | 科研记忆 | 重要结论、研究笔记自动沉淀,下次对话随取随用——不再重复自我介绍 |
| 🕸️ | Chat Graph 分支探索 | 从任意消息分叉出不同假设路线,并行推进、随时回溯关键节点 |
| 📁 | 项目工作区 | 文献 PDF、笔记、代码、数据集中一处,智能体直接读懂并引用 |
| 🧪 | 实验控制台 | 账本 + 回合 + 日报:每轮实验做了什么、为什么做,全程留痕可回放 |
| 👥 | 多智能体协作 | 规划、调研、编码、分析、写作等科研角色组队干活,你是 PI |
| ⏰ | 定时研究任务 | 让文献追踪、进展汇总每天自动运行,成果送回你的对话 |
| 📝 | 所见即所得写作 | 标题、表格、公式、流程图实时渲染,边聊边写边出稿 |
一句话:它不只是回答问题的 AI,而是能记住你、跟着你、替你干活的科研搭档。
📥 30 秒开始
1️⃣ 下载哪个文件?
到 Releases 页面:
| 你的设备 | 下载这个 | 然后 |
|---|---|---|
| 🪟 Windows 10/11(推荐) | EvoResearch_0.1.0_x64-setup.exe |
双击安装,打开即用 |
| 🍎 Mac (M 系列芯片) | EvoResearch_0.1.0_aarch64.dmg |
打开拖入 Applications |
| 🐧 Linux | EvoResearch_0.1.0_amd64.AppImage |
chmod +x 后直接运行 |
| 🤖 Android 手机 | app-arm64-release.apk |
安装(预览版) |
| 📱 iPhone / iPad | ios-build.zip(Release 资产) |
解压出 .app 侧载(Beta) |
2️⃣ 打开就能用
启动 EvoResearch → 点「新建对话」→ 把你的研究课题扔给它。
💡 首次使用建议:先描述你的研究方向和手头材料,再让它规划第一步。 所有数据默认保存在你自己的电脑上。
🗺️ 推荐使用方式
提出问题 → 连接项目 → 并行推进 → 沉淀结论
│ │ │ │
写下目标 导入文献/ Chat Graph 结论存为
与材料 代码目录 分支试错 科研记忆
- 从问题开始:写下研究目标、已有材料和期望产出
- 连接项目:导入项目目录,让它直接参考你的文件与笔记
- 分支推进:在 Chat Graph 中同时探索多条假设路线
- 沉淀复用:可靠结论存入科研记忆,实验过程自动进账本
🔒 数据与隐私
- 💯 本地优先:会话、记忆、项目文件、实验记录全部保存在你自己电脑上
- 🎒 随身迁移:桌面版数据集中在一个文件夹,整体拷贝即完成备份迁移
- 🙈 不上传、不窥探:没有云端账号体系,你的研究只属于你
⭐ 与众不同的细节
- 🌓 深色 / 浅色双主题,中英双语界面
- 🖼️ 图片附件、代码高亮、Mermaid 流程图开箱即用
- 📤 实验一键导出,论文素材随手可得
- 🚀 原生桌面应用,安装包不到 60 MB
📄 License
MIT © Karbo
如果 EvoResearch 对你的科研有帮助,欢迎点个 Star ⭐ 支持开发!
原始 README: https://github.com/Karbo123/DSH-EvoResearch/blob/main/README.md ↗
同类插件
查看全部 →
deepseek-harness
从仓库或系统描述生成经过校验的自包含交互式架构图、流程图、时序图、数据流图和生命周期图。

dsh-plugin
通过 DSH MCP 客户端挂载 Ouroboros 的纯配置包,在 DSH 中提供 36 个涵盖需求访谈、Seed、执行、评估与演化流程的工具。

dsh-tongflow
基于 TongFlow 的“片场”插件,用于图片、配音、音乐与视频制作:agent 为每个资产生成 TongFlow 工作流文件(.tongflow.json)并通过 TongFlow 插件执行,内嵌工作流画布,按镜头/角色/take 组织项目,附漫剧模板;以 @tongflow 开头的会话进入 Studio 界面。

helloagents
AI 编码 CLI 的工作流层:技能、项目知识、交付检查、更安全的配置写入与可恢复执行

dsh-ai-novel-writer
安装专用 AI 小说创作预设与工作台:提供带修订号的本地项目资产、紧凑侧边工作台,以及需要原生审批的逐文件变更。

rea
用 agent 逆向任何东西:从应用行为到原生二进制