dsh-lost-and-found
wangzhanchao883/dsh-lost-and-found
本地文件记忆索引:把指定的文件夹记进本机一个 SQLite 库,忘了东西放哪问一句就能找回,不必翻硬盘;缓存、版本库与程序目录整棵跳过。每个目录各有独立增量锚点,后加入的目录首扫回填全部历史。只读,绝不修改、移动或删除你的文件。 支持 DSH 0.1.7 ~ 0.2.x,已在 0.2.0-rc.1 实测。
- 形态
- Plugin 插件
- 安装
- npm 包安装
- 需要密钥
- 是
- 近月下载
- 1,001
- 最近推送
- 1 个月前更新
项目说明
From README
文件快速寻回 · dsh-lost-and-found 忘了文件放哪,问一句就能找回来,再也不用翻遍硬盘。忘了文件放哪,问一句就能找回来,再也不用翻遍硬盘。这款 DSH 插件把你指定的文件夹变成一座随问随答的本地文献库。支持多目录只读扫描,缓存与程序目录整棵跳过,几万个文件十几秒扫完;结果统一登记进本地 SQLite 索引,随时可从零重建。名字、类型、大小、出现时间、位置、来源自动入库,图片内容交给大模型看过之后写回描述。找文件采用两段式:先按时间、类型、目录、来源硬过滤,再按文件名、标签、路径、摘要、图片描述分层加权,多关键词取交,命中的是哪一层直接标给你看。
索引里没有的当场实时兜底找一遍,但只现场比对、绝不写库,插件只读,绝不修改、移动或删除你的文件。比每次让大模型硬翻目录更省更可控,比你自己的记忆更靠得住,几万文件规模也照样秒回。设置页:扫描概况与一键扫描 监视的文件夹(可逐个设内容深度) 高级选项 --- --- --- --- English summary dsh-lost-and-found answers "where did I put that file?" from a local SQLite index instead of walking your disk on every question.
You pick the folders to watch; the plugin records what appeared — name, type, size, appeared-at, location and origin — and prunes caches, VCS and program folders at the directory level, so a scan of tens of thousands of files finishes in seconds.
Search is two-stage: SQL hard filters (time / type / folder / origin) first, the
Original description
DeepSeek Harness plugin: local file recall - watch the folders you choose, index what appeared (name/type/size/appeared-at/location/origin) into a local SQLite database, then search by keyword/time/type/folder with a live read-only fallback scan. 文件快速寻回:DSH 本地文件记忆索引,忘了文件放哪问一句就能找回;每个目录各有独立增量锚点,新加入的目录首扫回填历史;只读,绝不修改、移动或删除你的文件。
安装方式
npm 包安装 · 需要额外配置密钥
dsh plugin --profile web add dsh-lost-and-founddsh plugin --profile web add https://github.com/wangzhanchao883/dsh-lost-and-founddsh plugin --profile web add link:/path/to/dsh-lost-and-found安全能力
静态扫描源码得到的权限画像 —— 回答的是「它要动什么」,而不是「它好不好」
- 执行命令
- 写入文件
- 读取文件
- 读取环境变量
未发现已知红线(明文传输、安装期执行代码、凭据外传等)。
能力与红线来自 awesome-dsh-plugin 的静态扫描结果(CC0 公有领域),本站未逐行复核源码; 它只覆盖能被静态识别的模式,不等于安全审计结论。
为什么是这个分数
近 36 天内有提交;README 给出了可直接复制的安装命令;运行前需要准备 API Key 或环境变量;近月 npm 下载 1001 次,star 不多但真在被使用。
- 维护活跃
- 70
- 实用度
- 100
- 生态热度
- 60
- 上手便捷
- 74
- 信号质量
- 100
- 数据置信度
- 85%
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