deep-read-summarize

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把论文、书籍、视频或网页整理成一份可以继续阅读、编辑和回查的 Markdown 笔记。

这是一个运行在 DeepSeek Harness（DSH） 中的第三方精读插件。它尝试获取来源全文，将长内容分块阅读，再合并成带 YAML frontmatter 的结构化笔记。你可以把结果放进 Obsidian、Logseq 或其他 Markdown 工具。

先看真实笔记 · 安装与第一次使用 · 了解质量与限制 · 常用配置 AI 笔记可能遗漏或误解原文。请把它作为辅助阅读的起点，关键事实与引用仍需对照来源。 看看笔记 📄 论文：大语言模型的情绪智力 📄 论文：Chain-of-Thought Prompting 🎬 视频：Andrej Karpathy 的 LLM 入门讲座

这些是维护者提供的历史笔记：两篇论文有早期项目运行记录，视频笔记的生成方式尚未确认。模型、项目版本和运行耗时未记录，它们不是当前版本的性能承诺。部分引文和时间戳已抽查、并标注了公开副本的修改；详见示例说明。

它能做什么 实际提取结果取决于来源是否可访问、工具是否可用、模型和宿主权限。扫描版 PDF 通常需要先进行 OCR，工作流不内置自动 OCR；复杂公式、图表以及质量差的字幕或音频可能需要人工处理。

笔记通常包含概述、结构拆解、术语表、关键引用、批判性分析和应用思考。最终内容仍由模型生成，不同输入和配置可能产生不同结果。 开始使用 1. 安装插件

先安装并启动一次 DSH Desktop，让它初始化桌面 profile；然后完全退出应用，使用 Desktop 随附的 DSH 命令安装：

安装完成后重新打开 DSH Desktop。随附命令不一定在系统 PATH 中：可使用安装目录下 resources/runtime/cli/bin/dsh（Windows 为 dsh.cmd）。界面和命令可能随宿主版本变化，详见 DSH Desktop 官方说明。请勿在 DSH profile 目录中直接运行 npm install 或 npm update。

运行精读还需要 DSH 中可用的模型和相应权限；不同来源可能需要额外工具。例如 PDF 文本提取可能需要 pdftotext，YouTube 字幕获取可能需要 yt-dlp，无字幕视频的本地转写可能需要 uv 和转写模型。 2. 发起一次精读

在 DSH 对话中输入，例如：