dsh-bio-genie

🧬 dsh-bio-genie

面向 DeepSeek Harness (dsh) 的生物信息学「许愿式分析」插件

dsh bio analysis · dsh biology analysis · deepseek harness bioinformatics · Biopython · sequence analysis · genomics

说人话，出结果。用户用自然语言描述生物学分析需求，dsh 的 agent 自动完成分析。

下载安装即用 —— 无需用户安装 Python 或 Biopython，插件首次运行自动引导完全隔离的 Python 环境。

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✨ 特性

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📦 安装

本插件已发布为 npm 包 @dsh-bio/dsh-bio-genie，使用 dsh 官方标准的 dsh plugin 命令安装 （下面统一写 npx -y @deepseek-ai/dsh：无需全局安装 dsh CLI，只要机器上有 Node/npm。 若你已全局装过 dsh CLI，把 npx -y @deepseek-ai/dsh 整体换成 dsh 即可）：

# 方式一：从 npm 安装（推荐，安装预构建代码）
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @dsh-bio/dsh-bio-genie

# 方式二：从 GitHub 安装（拉取源码；本插件为纯 ESM 无构建步骤，可直接加载）
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:moonbowterfly/dsh-bio-genie

# 方式三：从本地目录安装（本地源码）
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add ./dsh-bio-genie

# 方式四：从本地 tarball 安装（npm pack 产物）
cd /path/to/dsh-bio-genie && npm pack
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add ./dsh-bio-dsh-bio-genie-<版本>.tgz

--profile <name> 是必填选项（不传报 required option '--profile <name>' not specified），Web 端固定用 web。

引擎兼容：0.1.x 侧经 dsh 0.1.5-rc.2 完整兼容核验（v0.1.3-alpha.2 → 0.1.5-rc.2 全量变更核对：零适配命中）与实机验证（全新安装 + 工具注册 + Python 引导 + 设置面板 + 真实会话）。0.2.0+ 侧（含官方桌面端）已适配：peer 声明放宽为 ^0.1.0-rc.6 || ^0.2.0-rc.1（0.2.0-rc.2 上直接安装）；agent preset 改由插件自带声明提供（见「精灵专家人设」一节）；双端实机验证通过（0.2.0-rc.2：preset 自动出现 + 工具全量注册 + skill 动态定位；0.1.5-rc.2：启动正常、preset 行自动跳过）。

安装后重启 dsh web 服务，插件即被加载。首次启动时插件会在后台自动引导 Python 环境（下载 uv → Python 3.12 → venv → biopython，约 1-2 分钟），之后秒级就绪。

验证插件层是否生效（无需启动）：

npx -y @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config   # 输出中应包含 "# == dsh-bio-genie" 层

安装后批准构建脚本（0.1.x 必需；0.2.0+ 可选）

两代引擎的 preset 供给机制不同：

• DSH 0.2.0+（含官方桌面端）：preset 由插件自带声明（cordis.patch.yml 中的 @deepseek-ai/dsh-agent-preset 行）自动提供——装完即有「生物基因精灵」，无需任何后置动作； 构建脚本批不批准都不影响（postinstall 的复制动作在此仅是冗余保险）。
• DSH 0.1.x：preset 走 postinstall 把文件复制到 ~/.dsh/.agent-presets/bio-genie/； pnpm v11 默认拦截 lifecycle 脚本，批准一次后才会复制。

0.1.x 上安装时若打印：

[ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS] Ignored build scripts: @dsh-bio/dsh-bio-genie@0.6.37

表示文件式副本没装上（0.1.x 预设选择器里没有「生物基因精灵」）。在 profile 目录批准一次即可：

cd ~/.dsh/profiles/web && pnpm approve-builds     # 或 pnpm approve-builds --all 全批准

批准后 pnpm 会把确切的键写进 ~/.dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds。 注意键会随安装方式变化：从 GitHub 源安装时键含 commit 哈希，仓库每更新一次 commit 就得重新批准一次； 从 npm 安装的键是版本号，只在升版本时变；从本地 tarball 安装的键含 tgz 文件路径。

免交互批准（脚本化 / 远程场景，2026-09-19 实测）：不用开交互式的 pnpm approve-builds—— 直接编辑 ~/.dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yaml，把 allowBuilds 下对应键的值从 占位符 set this to true or false 改成 true，然后重跑一次同一条 dsh plugin add 命令， pnpm 会自动补跑被拦的 postinstall（输出 [install-preset] preset installed → ...）。等价流程也可用 pnpm approve-builds 完成（它写的就是同一个键）。

兜底：node scripts/install-preset.js 手动复制（见下文「手动安装 / 卸载」）。

故障排除：profile 已有本地包导致 pnpm 校验失败

若你的 profile 里已装过不在 npm registry 的本地包（如皮肤插件），dsh plugin add 触发的 pnpm 全量校验可能报 ERR_PNPM_FETCH_404。此时可手动挂载（已验证可行）：

mkdir -p ~/.dsh/profiles/web/node_modules/@dsh-bio/dsh-bio-genie
cd /path/to/dsh-bio-genie
cp -r src index.js cordis.patch.yml package.json skills prompts python docs \
  README.md README.en.md LICENSE THIRD_PARTY_NOTICES.md \
  ~/.dsh/profiles/web/node_modules/@dsh-bio/dsh-bio-genie/

然后在 ~/.dsh/profiles/web/package.json 中：

• dependencies 添加："@dsh-bio/dsh-bio-genie": "file:.../dsh-bio-genie"
• dsh.profile.bundles 数组添加："@dsh-bio/dsh-bio-genie"

最后重启 dsh web 服务。

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🛠 工具总览

执行器与元工具

语义化工具（高频稳定操作）

序列类型自动判断

bio_seq_analyze 的 seq_type 默认 auto，自动识别三类序列：

• 含 U 无 T → RNA
• 含 IUPAC 模糊碱基（R/Y/S/W/K/M/B/D/H/V）、X（未知/修饰碱基）、比对 gap 字符（-/.）→ DNA（引物/探针/SNP/比对结果安全）
• 出现非核酸字母 → 蛋白质

X 与 gap 在翻译时按未知碱基处理（Biopython 标准行为），含 X/gap 的序列不会因模糊密码子崩溃。

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📚 Skill 体系（52 个）

主 skill：dsh-bio-genie

工具分层决策树：先查语义化工具表 → 命中就用；否则用 bio_python 执行器写 Biopython 代码。

17 个领域配方 + 5 个研究方法

研究方法 skill：bio-survival-analysis（生存分析）、bio-variant-analysis（变异分析）、bio-literature-review（文献检索与综述，含 PRISMA 2020 系统综述流程）、bio-evidence-appraisal（证据分级与结论强度：证据层级/GRADE/四轴评估/措辞边界）、bio-paper-writing（论文写作）。另有 21 个协议模板与 8 份 agent 使用指南，随插件打包。

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🧞 精灵专家人设（bio-genie preset）

本插件同时提供一个 dsh agent preset（智能体预设）——bio-genie，让 AI 一进 dsh 就成为精通本插件的「生物基因精灵」专家人设。

它是什么

• 人设源文件（preset/bio-genie/：preset.yml + agent.cordis.yml + skills/）——覆盖 base persona，告诉 AI「你手头有 102 个工具 + 52 个 skill」；cordis.patch.yml 的 preset 段由 scripts/build-preset-patch.mjs 从此目录生成（单一数据源，勿手改生成物）。
• 入门口诀（skills/dsh-bio-genie-expert.md）——一个 meta-skill：「先看工作区 → 二选一（语义化工具 / bio_python） → 失败按 ACR 三层修 → 报告带可追溯链」。
• 一键安装：0.2.0+ 由插件自带的 preset 声明直接提供（装完即有，零后置动作）；0.1.x 由 postinstall 钩子把 preset 复制到 ~/.dsh/.agent-presets/bio-genie/（需先批准构建脚本，见上文）。

它不是

• ❌ 不接管 102 个工具——所有 bio_* / design_* 工具仍由本插件的 cordis.patch.yml 注入，preset 不重声明任何工具，避免冲突。
• ❌ 不抢默认人设——安装后「生物基因精灵」出现在 dsh 预设选择器里；用户主动选择才激活。agent-presets.default 不会被改成 bio-genie。
• ❌ 不破坏其他插件——presets 与 plugins 是 dsh 的两个独立 seam，共存不冲突。

怎么用

1. 安装本插件：pnpm add @dsh-bio/dsh-bio-genie（0.2.0+ 装完即有 preset；0.1.x 见上文的构建脚本批准说明）。
2. 重启 dsh web。
3. 设置面板 → 选「生物基因精灵」人设。
4. 之后 AI 启动会话即说：「我是生物基因精灵……你的工作区是 {{cwd}}……先看看你有什么数据再开工」。

手动安装 / 卸载

# 手动复制（0.1.x 专用；0.2.0+ 通常不需要——preset 由插件声明提供）
node scripts/install-preset.js

# 强制覆盖（用户就地编辑过 preset 时也覆盖）
node scripts/install-preset.js --force

# 试运行（只看会做什么）
node scripts/install-preset.js --dry-run

# 卸载：直接删
#   Windows: rd /s /q %USERPROFILE%\.dsh\.agent-presets\bio-genie
#   macOS/Linux: rm -rf ~/.dsh/.agent-presets/bio-genie

故障排除

• 预设选择器看不见「生物基因精灵」：
  • 0.2.0+：确认插件版本 ≥ 0.6.37 且已加载（dsh --profile <p> --dump-config 输出中应有 preset-bio-genie 行）；重启一次 dsh 再试。
  • 0.1.x：检查 ~/.dsh/.agent-presets/bio-genie/preset.yml 是否存在；不存在则 node scripts/install-preset.js 手动装。
• 切到 preset 后工具没出现 → 工具由插件注入，与 preset 无关；检查插件是否真在 dependencies（pnpm ls @dsh-bio/dsh-bio-genie）。
• 想自定义 persona：
  • 0.2.0+：在 profile 的 cordis.patch.yml 按行 id preset-bio-genie 写覆盖补丁（覆盖 config.plugins）。
  • 0.1.x：直接编辑 ~/.dsh/.agent-presets/bio-genie/agent.cordis.yml（不被自动覆盖除非 --force）。

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🚀 使用示例

场景 1：语义化工具路径（高频操作）

用户："分析这个文件里的序列 GC 含量和 EcoRI 位点：D:/data/genes.fasta"

agent 自动：
1. bio_seq_io_read        → 读取 FASTA
2. bio_seq_analyze        → 逐条 GC 含量
3. bio_seq_restriction    → 检查 EcoRI
4. 汇总报告 + 生物学解读

场景 2：执行器路径（语义化工具覆盖不到的功能）

用户："画一下这两个基因的蛋白结构比对"

agent 自动：
1. 加载 bio-align / bio-structure skill
2. bio_python 写 Biopython 程序执行
3. 产出文件 + 报告

场景 3：组合路径（实测）

用户："读取 FASTA 分析每条序列的 GC、最长 ORF 和 EcoRI 位点"

agent 自动（实测行为）：
1. 加载 dsh-bio-genie 主 skill（决策指引）
2. bio_seq_io_read 读取文件
3. bio_python 一次性完成 GC + ORF + 酶切组合分析
4. 输出汇总表（GC 48.28%、ORF 7aa、EcoRI nt 3-8）+ 生物学解读

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🔧 环境引导（零依赖自举）

首次调用（或 dsh 启动后台预热）时插件自动执行：

1. 下载 uv            → $DSH_HOME/dsh-bio-genie/bin/uv
   （官方 GitHub 直连失败自动切换清华 PyPI 的 uv wheel，实测 18MB/约 2 秒）
2. uv python install  → $DSH_HOME/dsh-bio-genie/python/（私有 CPython 3.12）
   （官方源失败自动切换 npmmirror 的 python-build-standalone 镜像）
3. uv venv --seed     → $DSH_HOME/dsh-bio-genie/python-env/（预装 pip，方便按需补包）
4. uv pip install     → biopython + numpy + matplotlib + reportlab + pandas/scipy/seaborn/Pillow（出版级绘图栈；官方 PyPI 失败自动切换清华镜像）

• 网络自动适配：每个环节默认直连官方源，失败自动切换国内镜像，全程无需用户配置； 高级用户可用环境变量覆盖镜像地址（DSH_BIO_UV_BASE / DSH_BIO_PYTHON_MIRROR / DSH_BIO_PYPI_INDEX， 也尊重 uv 官方变量 UV_PYTHON_INSTALL_MIRROR / UV_DEFAULT_INDEX / UV_INDEX_URL）； ⚠️ uv 二进制下载后一律做 SHA256 校验（官方/镜像通道均校验，校验失败拒绝执行）—— 自定义 DSH_BIO_UV_BASE 镜像需在镜像根目录提供 sha256sums.txt（与 uv 官方 release 同格式）
• 全部产物在 $DSH_HOME/dsh-bio-genie/（默认 ~/.dsh/dsh-bio-genie/），删除即完全卸载
• 不假设系统有任何 Python/uv（自举）；引导失败自动回退系统 python（若有）
• 升级插件不丢环境：环境在 DSH_HOME 私有目录，与插件本体（node_modules）分离
• 幂等：已就绪则秒级复用；引导失败自动重试
• 首次引导需网络；引导完成后可离线使用语义化工具

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🔄 兼容性

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🧩 开发

纯 ESM JavaScript，无构建步骤，改完即用：

git clone https://github.com/moonbowterfly/dsh-bio-genie
# 直接调用引导器（首次会下载环境，约 1-2 分钟）：
node --input-type=module -e "import('./src/runtime.js').then(m => m.ensureEnvironment({}))"

• 架构设计详见 docs/ARCHITECTURE.md
• 给 dsh agent 的使用说明书：docs/agent-guide/——8 份指南（总览/工具参考/skill 导航/bio_python 编程/工作流/绘图专题/故障排查/严谨性），随插件注册为 dsh-bio-genie-guide-* 技能，agent 可随时加载
• 加语义化工具：python/bio_ops.py 加 op + src/tools.js 加 bioTool 条目
• 加领域 skill：skills/bio-xxx.md + src/skills.js 的 SKILL_MANIFEST
• skill 语言标注约定：所有 skill（领域/协议/指南）开头 frontmatter 必须含 language: 字段（python/r/mixed/none），test-skills.mjs 强制校验

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📄 许可证

• dsh-bio-genie 本体：MIT License
• Biopython：Biopython License Agreement / BSD 3-Clause（宽松，详见 THIRD_PARTY_NOTICES.md）
• numpy：BSD License
• scipilot-figure-skill（figurelib 绘图脚本）：MIT（Copyright Haojae，详见 THIRD_PARTY_NOTICES.md）
• K-Dense scientific-agent-skills（figurelib 样式资产 + 知识型协议来源）：MIT（Copyright K-Dense Inc.，详见 THIRD_PARTY_NOTICES.md）
• 不含 BioSQL（LGPL，刻意排除）

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🙏 致谢

本项目的一切生物学计算能力都建立在 Biopython 之上 —— 感谢 biopython/biopython 项目及全体贡献者 25 年来的卓越工作：他们维护的序列分析、比对、结构生物学、系统发育等高质量实现，让"许愿式生物信息学"成为可能。Biopython 采用宽松的 Biopython License Agreement（兼容 BSD 3-Clause），允许自由复制、修改与分发，本插件因此得以安心地依赖并推广它。

出版级绘图能力（figurelib）借鉴了 Haojae/scipilot-figure-skill（MIT）的"可视化顾问"工作流与视觉自检设计，样式资产与部分知识型协议参考 K-Dense-AI/scientific-agent-skills（MIT）——一并致谢。

同时感谢 DeepSeek Harness 提供的插件化 Agent 框架，以及 numpy 社区的基础贡献。