专为 DeepSeek Harness 打造的科研操作系统插件
简体中文 · English
ConvFusion 是专为 DeepSeek Harness 打造的科研操作系统插件，为 AI 研究助手提供系统化的研究方法论、工作流管理和资产追踪能力。
ConvFusion 完全基于 DeepSeek Harness 原生扩展机制构建，不额外实现 Agent 运行时、不封装工具系统，只专注于提供科研领域的专业能力。
- 科研上下文注入：自动维护研究项目状态，动态注入系统提示，让 AI 助手始终了解研究进展
- 专业技能库：内置 57 个经过验证的研究方法技能，分 10 类（全局能力 · 理解输入 · 文献调研 · 创新假设 · 研究计划 · 资源估计 · 研究决策 · 实验验证 · 论文写作 · 工作评阅），覆盖文献综述、实验设计（含硬件不足时先出仿真结果）、结果分析、论文写作等科研全流程
- 论文配图（确定性绘图）：Agent 写结构化 Diagram IR，校验器先判结构/视觉是否有效，渲染器再把同一个 IR 确定性地画成 SVG，最后转成矢量 PDF 进 LaTeX（字体内嵌、逐字节可复现）—— 坏图出不了门，好图可复现、可 diff、可增量修改；导出还会回报图在论文里的实际字号，避免「能编译但没人看得清」（
research_diagram） - 研究决策辅助（DCRM）：在研究决策节点（下一步行动 / 证据充分性 / 主张一致性 / 研究方向）把所需研究状态的有界投影发给 ConvFusion 决策服务，取回候选项的候选内归一化概率与推荐项；咨询只读、不写研究资产，建议与采纳情况留痕在
research/decision-assists/，设置页可一键关闭 - 研究资产追踪：原生支持证据（Evidence）、主张（Claim）、决策（Decision）的结构化记录与追溯
- 计划管理系统：自然语言驱动的研究计划生命周期管理，支持草稿、评审、执行状态流转
- 论文演化支持：论文作为持续演化实体，支持修订提案、缺口分析、版本管理
- 多类型成果输出：统一管理学术论文、专利、技术报告、演示文稿等多种研究产出
- 原生 UI 集成：提供可视化设置页面，支持技能个性化定制
使用 DSH-Launcher 安装并启动 DeepSeek Harness，然后在 DSH-Launcher 的插件管理页面中输入以下命令进行安装：
github:ConvFusion/ConvFusion-dsh
安装完成后，你只需要一个命令即可开始使用：
/research 你的研究主题或需求
例如：
/research 我想做一个关于无人机视觉-LiDAR 跨模态定位的研究/research 帮我设计一个实验验证我的假设/research 现在研究到哪一步了，接下来应该做什么？
ConvFusion 会自动：
- 为你创建规范的研究工作区结构
- 根据当前研究阶段推荐合适的方法
- 追踪所有研究资产和决策过程
- 引导你完成从选题到成果输出的完整科研流程
ConvFusion 使用标准化的研究工作区布局：
<your-research-project>/
├── project.md # 研究定义与范围
├── plans/ # 各阶段研究计划
├── experiments/ # 实验代码、数据与结果
├── research/ # 证据、主张、决策等结构化资产
├── papers/ # 论文草稿与演化记录
└── outputs/ # 专利、报告、演示文稿等成果
ConvFusion-dsh 执行研究，ConvFusion.com 连接研究。 你的研究方法与提示词始终只留在本机，上网络的只有研究进展（Research State）。
【设置】-【ConvFusion】里有两个 Tab：本地研究方法（仅本机）与 ConvFusion.com（研究网络）。 后者是社区 / 商业功能入口：登录账号、配置服务器、浏览网络上的研究工作。
ConvFusion.com 采用邀请制，账号没有口令 —— 凭据是一份 API Key（cf_live_…），两条入口：
- 已有 API Key → 粘贴后由本机宿主验证身份并保存；
- 有邀请码（
cf_inv_…）→ 填邀请码 + 邮箱 + 显示名，注册成功后 Key 直接保存在本机。
凭据只保存在本机（DSH 设置用户层），不会回传到浏览器，也不会进入对话内容。 不登录不影响任何本地功能；未登录时研究工作列表显示标注清楚的示例数据且不可操作。 登录后账号行会显示当前 Token 余额（点一下可刷新；读完简报这类花钱的操作会自动刷新）。
【研究工作 · 我的】列出本机的研究项目（DSH 工作区里含有效 research workspace 的那些）。
每一项右边有两个发布按钮，上下排列，顺序按角色：导师（MENTOR）【寻找学生】在上，
研究者【寻找指导】在上。两者的区别只是发布到哪个市场：
| 按钮 | 方向 | 谁看得到 | 谁出价 | 谁接受 |
|---|---|---|---|---|
| 寻找指导 | 学生出题（求指导） | 导师（【可指导】） | 导师 | 学生 |
| 寻找学生 | 导师出题（招学生） | 学生（【可加入】） | 学生 | 导师 |
两个方向都是学生出钱（押金从学生账上冻结）、论文主体是学生。
新加入的选项卡：可指导（导师看学生发布的研究，需要 MENTOR 角色）、
可加入（学生看导师发布的选题，人人可见）、指导中（发起 / 接受 / 拒绝 / 文件交换）。
点任一按钮才会把这一项的研究状态发布到 ConvFusion.com （建项目 → 传 Research State → 发布）；再点一次只更新内容，不会重复建项目。 两个方向各对应服务器上的一个独立项目，状态与附件指纹互不影响。 已发布的项目显示 已在网络中，这个标记以服务器为准：刷新列表时会向服务器核对， 服务器删项目或取消发布后标记随即消失（对应的本地映射被丢弃或记为未发布）。 只有研究进展会被上传：提示词、Skill 定制、工作流与个人经验始终留在本机。
网络里显示的研究工作名称是这项工作自己的名字：有论文就是论文标题，
否则是 project.md 里已采纳的研究主题；两者都没有才退回本机工作区名。
发布对话框的标题就是这个名字（与本机工作区名不同时，下面用一行指认是哪个本机工作区）；
论文起名或主题演进之后再点【更新】，网络里的名字会跟着改。
网络上公开的是研究工作（Research Project）的 Research State。列表按服务器的渐进披露给出两级：
| 操作 | 费用 | 内容 |
|---|---|---|
| 摘要 | 免费 | 研究问题 / 摘要 / 阶段 / 进度（不含核心想法与方法） |
| 简报 | 非作者 1 Token | 动机 / 核心想法 / 假设 / 方法概览 / 关键证据 / 待解问题 |
| 完整研究状态 | 需与作者建立导师关系 | 本轮尚未接入 |
简报的重试使用同一个请求标识，因此因余额不足失败后充值再试不会重复扣费。
服务器地址不写死在代码里：开发是 http://localhost:8000、生产是 https://convfusion.apibrowser.com:4747
（试运行期地址，正式域名 convfusion.com 尚未启用），由环境配置文件按环境给出。
开发机上复制模板并按需修改：
cp convfusion.env.example.json convfusion.env.json生效地址的优先级：DSH 设置文档 > CONVFUSION_SERVER_URL > 环境配置文件 > 内置兜底。
convfusion.env.json 含机器相关路径，已被 .gitignore；提交进仓库的是模板
convfusion.env.example.json。设置页会显示当前环境（开发 / 生产），地址与环境明显矛盾时会提示。
{ "environment": "development", // 或用 CONVFUSION_ENV / NODE_ENV 指定 "environments": { "development": { "serverUrl": "http://localhost:8000" }, "production": { "serverUrl": "https://convfusion.apibrowser.com:4747" } }, "dev": { // 只有开发流程（验证脚本）会读这段 "serverDir": "../ConvFusion-server", "python": "python3" } }