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dsh-data-agent

Models & Data

omdsh-dev/dsh-data-agent

Connects DeepSeek Harness to databases for conversational data analysis and actionable business insights. Supports natural language queries, automatic SQL execution, continuous analysis, Web UI, dsh-tui, and read-only protection.

  • data-agent
  • deepseek-harness
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18DSH Plugin Hub
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18GitHub
Open issues
13GitHub Issues
Manifest version
0.0.13@yejiming/dsh-data-agent
Latest push
Sep 29, 2026GitHub
License
MITJavaScript
Plugin type
Host + ClientRuns in both Host and Web Client
PRE-INSTALL EVIDENCE

Verification and compatibility

This section shows evidence collected by the catalog. Undeclared information is labeled as unknown.

Static checked
01Exact source: npm · @yejiming/dsh-data-agent@0.0.1302Validated: Aug 21, 202603Verified Harness: 0.1.0-rc.7
Current-version compatibility
Verified on the catalog Harness version
Declared Harness range
Not declared
Declared platforms
Not declared
Profiles
web
Build approval
Unknown
Permissions
Not declared
External services
Not declared
Telemetry
Unknown
No known risk flags found

This is not a security endorsement. Review source, permissions, and configuration before installing.

View evidence and scope

Verification covers only the named source, version, and Harness environment. It does not guarantee future compatibility.

  • @yejiming/dsh-data-agent@0.0.13
  • The manifest and static structure passed checks; a runtime load check has not completed.
Project README

README

View source

DSH Data Agent · 用对话分析数据与商业洞察

中文 | English

产品亮点 · 快速上手 · 使用场景 · 工作台与报告 · 支持数据源 · 安全与隐私 · 常见问题 · 开源协议

产品亮点

每次做数据分析，都要反复提需求写 SQL、手动导出 Excel 拼接加工、在多个图表工具里调格式？面对繁杂的库表和晦涩的英文缩写字段，业务含义无从查起？

DSH Data Agent 让数据分析回归业务决策本身：

  • 💬 零门槛对话即分析：告别繁琐的 SQL 语法，直接用大白话提问（如“对比最近 30 天各渠道转化率”）。AI 会自动理解业务意图、探查库表结构、编写并执行查询、连续推演并输出清晰结论。
  • 📊 自动生成高品质图表与看板：告别枯燥的纯文本与黑白表格。根据分析结论自动绘制折线图、柱状图、饼图、散点图或多维数据看板（Dashboard），并一键导出离线 HTML 报告方便分享汇报。
  • 🧠 深度挖掘商业洞察：不止是罗列查询数字，还能自动比较波动趋势、定位异常原因、识别高价值客群与畅销品类，把冷冰冰的数据转化为可直接落地的业务建议。
  • 🏷️ AI 驱动的业务口径治理：智能扫描数据库，自动为库表和字段标注通俗易懂的业务含义，支持人工审核与指标定义，确保每一次分析都基于统一、准确的业务口径。
  • 🔒 本地安全与只读保护：原生支持只读账号与只读模式，查询分析全程在本地安全受控运行，凭据严格保密，保障企业生产数据安全无忧。
  • 🖥️ 现代 Web 与高效终端双体验：既可在直观的可视化 Web 界面中点击配置与浏览图表，也可在极客高效的命令行终端（dsh-tui）中一键唤起。

快速上手

1. 运行环境准备

  • DeepSeek Harness >=0.2.0-rc.1（插件 0.2.2 的兼容范围；当前已完成运行验证的版本为 0.2.0-rc.2）
  • 本机可访问目标数据库（支持本地 SQLite 文件或局域网/云端数据库）

2. 快速安装

在终端执行以下命令直接从 npm 安装插件：

# 安装到 Web 界面（推荐）
dsh plugin --profile web add @yejiming/dsh-data-agent

# 或安装到终端命令行（dsh-tui）
dsh plugin --profile dsh-tui add @yejiming/dsh-data-agent

3. 开始分析

当前版本通过新版 dsh-agent-preset-registry 注册数据模式，不再调用已移除的 standingKeyFor()。预设仍从 $DSH_HOME/.agent-presets/<presetId>/ 读取；宿主注册表负责工具作用域、空会话切换和卸载。现有自定义预设与名称保持不变。installPreset: false 会禁用插件的预设安装及注册；需要由其他宿主插件声明预设。旧版 DSH 请继续使用相应旧版插件。

升级插件后首次启动会自动更新已识别的原版 data-agent 预设，使其兼容新版 DSH 必填的 persona.config.prefix，保留已有 text 字段。自定义过的预设不会被覆盖；若启动报 $.prefix missing required value，请备份 $DSH_HOME/.agent-presets/data-agent/agent.cordis.yml（默认位于 ~/.dsh），在 persona 的 config 中让 prefix 与原 text 使用相同提示词，再重启。

方式一：Web 界面（推荐）

启动 Web 控制台后，新建会话并选择 「数据模式」：

dsh --profile web
  1. 在新会话页点击 「数据模式」 旁的 「连接配置」，或进入会话后点击输入框右上角的 数据库图标，在弹出的工作台中填写连接信息（支持测试连接）；
  2. 连接成功后，直接在对话框中用自然语言提出你的业务分析问题；
  3. 根据初步结论继续追问，AI 会沿着上下文层层下钻深挖。

方式二：终端命令行（dsh-tui）

适合键盘流与极客用户，在终端中快速连接并展开分析：

dsh --profile dsh-tui

在会话中输入 /preset data-agent 切换模式，输入 /database connect 连接数据库，即可开始提问。

使用场景

场景分类提示词示例
📈 销售与营收复盘"分析最近 30 天各渠道销售额与环比变化，找出下滑最明显的商品品类，并分析主要原因"
👥 用户画像与客群分层"根据近半年的购买频次和客单价对会员进行 RFM 分层，统计各层级用户的留存率与复购周期"
🛒 运营转化与漏斗分析"统计本月新用户从注册、搜索、加购到下单的各环节转化率，找出流失率最高的步骤"
📦 库存与供应链监控"排查周转天数超过 60 天的高库存 SKU，结合近期销售速度预测断货或积压风险"
📑 周报 / 月报自动生成"汇总上周核心业务指标（GMV、活跃用户数、客单价），生成一段适合汇报的管理层周报小结"

工作台与报告产物

1. 多功能数据库工作台

Web 界面内置一站式数据库工作台，包含 连接配置、库表浏览、数据治理 与 SQL 执行 四大功能模块，方便在对话之余随时查验数据资产。

2. AI 辅助数据治理

在工作台中打开“数据治理”，AI 会自动扫描库表结构并生成直观的中文业务释义，支持逐项确认、删除与补充业务指标，告别“字段对齐全靠问同事”的尴尬。

3. 交互式离线分析报告

当分析需要可视化呈现时，Agent 会自动生成单图或多维 Dashboard，并自动在工作目录的 analysis-reports/ 目录下保存独立的离线 HTML 报告。包含丰富的指标卡、动态图表与明细数据表，无需网络即可随时双击打开或发送给同事。

支持数据源

DSH Data Agent 广泛支持各类主流业务数据库、分析型数仓及本地文件：

  • 🐬 关系型数据库：MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, Microsoft SQL Server
  • ⚡ 分析型数仓 / OLAP：ClickHouse, Apache Doris, Apache Hive, Apache Impala
  • 📁 本地与轻量数据：SQLite 数据文件（即开即用，无需额外服务）

安全与隐私

  • 🛡️ 严格只读保护：推荐使用只读数据库账号，并在连接时开启“只读模式”，确保不会意外修改或删除业务数据。
  • 🔑 凭据安全隔离：连接密码仅在当前会话运行时使用，不记录在明文历史中，绝不上报远程服务器。
  • 💻 纯本地执行：数据查询与分析报告生成均在本地安全受控运行，全面守护企业商业机密。

常见问题

开源协议

本项目基于 MIT License 开源。

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