证据驱动的公司与岗位尽调插件:登记带证据等级的来源、添加受证据边界约束的结论、用官方登记信息核验公司主体,并生成推进/核验/停止三态报告,附核验清单与面试问题。
安装
# npm 包(预构建)
dsh plugin --profile web add dsh-scout
# GitHub 源码(首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试)
dsh plugin --profile web add github:MaxHou-infinity/dsh-scout
装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码,权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络,工具审批管不到它。GitHub 来源的插件还会在安装时执行构建脚本——pnpm 默认拦截,所以安装可能停在 ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED 或 ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS;dsh 会打印出需要添加的确切键名,把它加进该 profile 的 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 下,重跑一次即可装上。放行构建本身就是一次信任判断:请只安装可信来源,并尽量锁定 commit(github:owner/repo#sha)。
README
司察(Scout) —— 面向 DeepSeek Harness 的证据驱动型公司与岗位尽调 / 背调插件。
一句话说清楚:它让 AI 帮你回答——"这家公司和这个岗位,值得进入下一轮吗?面试中还有哪些事项必须核验?" 并且,每一个结论都挂靠真实的来源,绝不把"公司自述"或"融资新闻"当成已经核实的事实。
为什么需要它?(它解决什么痛点)
假设你收到一个面试邀约或 Offer:
- 招聘 JD 说公司"全球第一、估值百亿"——这是公司的宣传口径,不是事实;
- 媒体报道说"融资 20 亿美元"——可能只是媒体转述,甚至已被公司否认;
- 你需要在面试前判断:公司主体真实吗?岗位的汇报线、授权、薪资靠谱吗?该问哪些问题?
司察(dsh-scout)把这件事做成一条可复现的工作流:收集来源 → 登记证据 → 添加结论 → 核验主体 → 生成带证据边界的尽调报告。报告明确区分「已核验」「待核验」「未知」,并直接给出面试行动清单。
它的心智模型:证据等级(核心概念)
所有结论(claim)都受证据等级约束,等级上限由它所引用的来源决定:
| 等级 | 含义 | 例子 |
|---|---|---|
| E0 | 无来源 / 模型推断 | 没有来源支撑的猜测,只能标 unknown 或 needs_verification |
| E1 | 用户提供 | 你自己从内部渠道拿到的信息 |
| E2 | 权威第三方 | 独立媒体、招聘平台(BOSS/猎聘)、工商聚合库(天眼查/爱企查)、维基百科 |
| E3 | 官方一手 | 国家企业信用信息公示系统(gsxt.gov.cn)、监管公告、官方备案 |
四条纪律(插件强制,不可绕过):
- 一条主张的
evidenceLevel不能超过它引用的最强来源(E1 来源撑不起 E3 结论); - 没有来源的高影响结论,只能标记为
unknown或needs_verification; - 主体核验(scout_verify_identity)必须挂接 E3 官方登记来源,否则拒绝执行;
- 决策默认保守:只要主体未核验、或有阻断级结论未核实,就保持
VERIFY,不会假装"已通过"。
这保证了:证据不足时,报告会诚实地告诉你"还没核实",而不是给你一个夸大的结论。
一个案例(case)的生命周期
scout_start 创建案例(默认决策 VERIFY)
│
scout_search 调用 Web Provider 搜索,结果自动登记为来源
│
scout_ingest 批量登记采集结果(可随来源自动登记主张)
│
scout_add_source 登记来源(sourceType + evidenceLevel)
│
scout_add_claim 添加结论(受证据边界约束)
│
scout_verify_identity 用 E3 官方源核验公司主体(可选但强烈建议)
│
scout_verify_claim 用更强证据把结论提升为 verified(保留历史)
│
scout_report / scout_questions 生成报告 / 派生面试问题
│
scout_compare 多个案例并排对比(决策/主体/风险/问题)
│
scout_export / scout_import 落盘持久化(五文件),换会话可恢复
快速上手(一段完整示例)
以"判断某公司 HR 岗位是否值得推进"为例,Agent 会这样工作:
① scout_start(caseId=acme-hr, companyName=某科技公司, roleTitle=HRBP, location=深圳)
② 搜索公司工商信息 → scout_add_source(sourceId=s1, sourceType=company_registry/…, evidenceLevel=E2)
③ 抓取官方招聘 JD → scout_add_source(sourceId=s2, sourceType=company_official, evidenceLevel=E2)
④ 提炼职责/资格/薪资 → scout_add_claim(claimId=c1, status=verified, evidenceLevel=E2, …)
没有来源支撑的高影响项(如"汇报线")→ status=unknown / needs_verification
⑤ 尝试 gsxt 官方核验 → scout_verify_identity(…)
⑥ scout_report → 生成报告
生成的报告包含:
- 判断:
PROCEED/VERIFY/STOP(附理由) - Key supporting evidence:最有力的已核验结论
- Blocking or unresolved risks:阻断推进的风险与未知项
- Verification checklist:所有待核验的阻断/重要事项 + 各自的下一步动作(直接当面试行动清单用)
- Claim ledger:全部结论台账(状态/证据等级/影响/来源/置信说明)
- Sources:带 URL 的来源清单(可点击回溯)
- Interview questions:建议的面试反问
工具清单
| 工具 | 作用 |
|---|---|
scout_start |
创建尽调案例 |
scout_add_source |
登记信息来源(含证据等级) |
scout_ingest |
批量登记采集结果(自动推断来源类型/证据等级,可随来源一键登记主张草稿) |
scout_search |
调用 DSH Web Provider 搜索并自动登记结果来源(type/evidence 按 URL 推断) |
scout_add_claim |
添加证据受限的主张 |
scout_verify_identity |
用 E3 官方源核验法定主体 |
scout_verify_claim |
用更强证据提升主张为 verified |
scout_report |
渲染当前 Markdown 报告 |
scout_questions |
从案例派生去重、按优先级排序的面试问题清单(上限 12 条) |
scout_compare |
2–5 个案例的并排对比报告(决策/主体/关键结论/风险/面试问题) |
scout_export |
持久化五文件导出(case/sources/claims/events/report) |
scout_import |
从导出目录恢复案例并重算决策 |
安装到 DSH Profile
dsh plugin --profile scout-demo add github:MaxHou-infinity/dsh-scout#<commit>
dsh --profile scout-demo --dump-config # 验证工具挂载
要求:Node ≥ 22.19;面向 DeepSeek Harness 0.1.2-rc.1、@deepseek-ai/dsh-tools 0.1.2-rc.1 与 @deepseek-ai/cordis 4.0.2+。Git 安装会运行 prepare,pnpm 可能需要为 dsh-scout 显式添加 allowBuilds(只放行你审查过的固定版本)。
配置(可选)
在 DSH profile 的 cordis.patch.yml 中为 dsh-scout 配置:
- id: dsh-scout
config:
scoutDir: /path/to/scout-cases # 默认导出目录;case 落在 <scoutDir>/<caseId>/
autoPersist: true # 每次变更后自动写五文件(默认 false)
scoutDir未配置时,scout_export省略targetDir会写到./dsh-scout/<caseId>/;autoPersist: true时,每次scout_start/scout_add_source/scout_ingest/scout_search/scout_add_claim/scout_verify_*后自动落盘;写失败不影响主流程。
数据持久化(v0.2 / v0.3)
案例默认在内存中、按会话隔离;scout_export 把案例写为五个文件:
case.json 案例主体(含决策状态)
sources.json 来源清单
claims.json 结论台账
events.jsonl 可回放事件流(case_started / claim_added / …)
report.md 当前报告快照
scout_import 可从导出目录恢复案例并重新计算决策——换会话、换机器都能接着尽调。
何时不要用(设计边界)
- 它内置的
scout_search仅做搜索到来源的登记;不替代专用浏览器或 MCP Provider 的深度抓取; - 它不会替你把融资信息、公司自述或招聘启事当成已核实的事实;
- 它不构成法律、投资或医疗建议;
- 主体核验依赖 E3 官方源,若 gsxt 等无法访问,报告会如实标记"待核验"。
完整 MVP 边界与验收标准见产品契约;首个示例案例见 Snapmaker HR Head。
开发与测试
pnpm install
pnpm test # 34 个测试:决策默认值/证据约束/主体核验/会话隔离/报告渲染/导出导入往返/自动持久化/面试问题/采集→主张流转
pnpm run check:release
路线图
- ✅ v0.1:证据纪律、三态决策、结构化报告、会话隔离
- ✅ v0.2:五文件持久化导出 + 事件流 + 导入恢复
- ✅ v0.3:可配置存储(
scoutDir/autoPersist)+ 面试问题生成(scout_questions) - ✅ v0.4:信息采集登记(
scout_ingest:批量登记搜索结果/抓取页面,自动推断来源类型与证据等级) - ✅ v0.5:公司/岗位对比(
scout_compare:多案例并排对比报告,合并面试问题) - ✅ v0.6:采集→主张流转(
scout_ingest支持 claim 草稿:登记来源的同时自动添加主张) - ✅ v0.7:Provider 深度集成(
scout_search:DSH Web Provider 搜索,结果自动登记为来源)
社区
面向 DeepSeek Harness 的独立社区插件(Topic:dsh-plugin、deepseek-harness、due-diligence、company-research、job-research、hr-tech、evidence-based)。欢迎 Issues / PR。
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