dsh-data-agent README

The project's README from github.com/omdsh-dev/dsh-data-agent. As one markdown file: README.md.

DSH Data Agent · 用对话分析数据与商业洞察

中文 | English

DSH Data Agent Banner

Version   dshfind 小标   dshfind 下载量   Stars   npm   License

专为数据分析与商业分析人打造的 DeepSeek 智能数据分析助手
自然语言提问 · 自动编写执行 SQL · 智能图表与报告 · AI 辅助业务治理 · 深度商业洞察 · 本地安全只读

产品亮点 · 快速上手 · 使用场景 · 工作台与报告 · 支持数据源 · 安全与隐私 · 常见问题 · 开源协议

产品亮点

每次做数据分析，都要反复提需求写 SQL、手动导出 Excel 拼接加工、在多个图表工具里调格式？面对繁杂的库表和晦涩的英文缩写字段，业务含义无从查起？

DSH Data Agent 让数据分析回归业务决策本身：

DSH Data Agent 核心特性

快速上手

1. 运行环境准备

2. 快速安装

在终端执行以下命令直接从 npm 安装插件：

# 安装到 Web 界面（推荐）
dsh plugin --profile web add @yejiming/dsh-data-agent

# 或安装到终端命令行（dsh-tui）
dsh plugin --profile dsh-tui add @yejiming/dsh-data-agent

3. 开始分析

升级插件后首次启动会自动更新已识别的原版 data-agent 预设，使其兼容新版 DSH 必填的 persona.config.prefix，同时保留旧版 DSH 使用的 text。自定义过的预设不会被覆盖；若启动报 $.prefix missing required value，请备份 $DSH_HOME/.agent-presets/data-agent/agent.cordis.yml（默认位于 ~/.dsh），在 persona 的 config 中让 prefix 与原 text 使用相同提示词，再重启。

方式一：Web 界面（推荐）

启动 Web 控制台后，新建会话并选择 「数据模式」：

dsh --profile web
  1. 在新会话页点击 「数据模式」 旁的 「连接配置」，或进入会话后点击输入框右上角的 数据库图标，在弹出的工作台中填写连接信息（支持测试连接）；
  2. 连接成功后，直接在对话框中用自然语言提出你的业务分析问题；
  3. 根据初步结论继续追问，AI 会沿着上下文层层下钻深挖。

方式二：终端命令行（dsh-tui）

适合键盘流与极客用户，在终端中快速连接并展开分析：

dsh --profile dsh-tui

在会话中输入 /preset data-agent 切换模式，输入 /database connect 连接数据库，即可开始提问。

使用场景

场景分类 提示词示例
📈 销售与营收复盘 "分析最近 30 天各渠道销售额与环比变化，找出下滑最明显的商品品类，并分析主要原因"
👥 用户画像与客群分层 "根据近半年的购买频次和客单价对会员进行 RFM 分层，统计各层级用户的留存率与复购周期"
🛒 运营转化与漏斗分析 "统计本月新用户从注册、搜索、加购到下单的各环节转化率，找出流失率最高的步骤"
📦 库存与供应链监控 "排查周转天数超过 60 天的高库存 SKU，结合近期销售速度预测断货或积压风险"
📑 周报 / 月报自动生成 "汇总上周核心业务指标（GMV、活跃用户数、客单价），生成一段适合汇报的管理层周报小结"

工作台与报告产物

1. 多功能数据库工作台

Web 界面内置一站式数据库工作台，包含 连接配置、库表浏览、数据治理 与 SQL 执行 四大功能模块，方便在对话之余随时查验数据资产。

数据库工作台

2. AI 辅助数据治理

在工作台中打开“数据治理”，AI 会自动扫描库表结构并生成直观的中文业务释义，支持逐项确认、删除与补充业务指标，告别“字段对齐全靠问同事”的尴尬。

AI 数据治理

3. 交互式离线分析报告

当分析需要可视化呈现时，Agent 会自动生成单图或多维 Dashboard，并自动在工作目录的 analysis-reports/ 目录下保存独立的离线 HTML 报告。包含丰富的指标卡、动态图表与明细数据表，无需网络即可随时双击打开或发送给同事。

分析报告图表

支持数据源

DSH Data Agent 广泛支持各类主流业务数据库、分析型数仓及本地文件：

安全与隐私

常见问题

Q: 我完全不会写 SQL，能用它做好数据分析吗？ 完全可以！DSH Data Agent 专门面向非技术背景的业务人员与分析师设计。你只需用平时的业务语言描述需求，AI 会自动理解意图、查找对应的数据表、编写并执行准确的 SQL 查询，并将结果整理成通俗易懂的商业图表与结论。
Q: 连接生产数据库会不会有误删或误改数据的风险？ 不会。我们建议连接时配置数据库只读账号并勾选“只读模式”。在只读保护下，任何写入、修改、删除（如 UPDATE, DELETE, DROP）等高危指令都会被严格拦截，保障生产数据绝对安全。
Q: 公司的数据库表名和字段都是缩写拼音/英文，AI 能看懂吗？ 可以。你可以使用内置的“数据治理”功能，让 AI 结合表注释和字段上下文一键扫描生成业务释义，你也可以手动录入公司特有的术语和计算公式（如“净成交额 = 订单金额 - 退款金额”），AI 会在后续分析中自动采用这些经过确认的业务口径。
Q: 生成的分析报告如何分享给不使用 DSH 的同事或领导？ 每次生成的图表报告都会在本地保存为独立的 .html 文件（位于 analysis-reports/ 目录）。该文件内置了所有图表样式与交互数据，无需安装任何软件或连接网络，直接通过微信、邮件或钉钉发送给同事，用任意浏览器双击即可全屏查看与交互。
Q: 如果对分析出来的图表或结论有疑问，可以继续追问吗？ 当然可以！就像和真实的专业分析师沟通一样，你可以在当前对话中继续追问（例如“再帮我按省份拆解一下”、“把柱状图换成饼图”、“为什么华东区 5 月份环比下降了”），AI 会基于上一步的结果继续深入分析。

开源协议

本项目基于 MIT License 开源。

友情链接

dsh-data-agent (omdsh-dev/dsh-data-agent)

Searching Database…

209 ·GitHub
Dsh-data-agent
Что это?DSH Data Agent — плагин для DeepSeek Harness (DSH), который позволяет подключаться к базе данных и анализировать данные в разговоре на естественном языке: он сам пишет и выполняет SQL, строит графики и дашборды и выявляет бизнес-инсайты.
Это отдельное приложение или оно встраивается во что-то?Это плагин, работающий внутри DeepSeek Harness (DSH) и добавляющий режим анализа данных, в который можно попасть из веб-консоли DSH или её терминального интерфейса (dsh-tui), а не отдельная программа для самостоятельного запуска.
Как его установить и начать пользоваться?Установите плагин из npm в терминале, затем в веб-консоли DSH начните новый чат, переключитесь в Data Mode и настройте подключение к базе, либо в dsh-tui введите /preset data-agent и /database connect и начинайте задавать вопросы.
Нужен ли уже настроенный DeepSeek Harness?Да, требуется среда выполнения DeepSeek Harness (DSH), а также локальный или сетевой доступ к целевой базе данных — будь то локальный файл SQLite или база в локальной сети или облаке.
Безопасно ли направлять его на продакшн-базу данных?Да, если использовать конфигурацию только для чтения: проект рекомендует аккаунт базы данных с правами только на чтение и включённым режимом read-only, который жёстко блокирует опасные операторы вроде UPDATE, DELETE и DROP.
К каким базам данных можно подключаться?Поддерживаются реляционные СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, Microsoft SQL Server) и OLAP-хранилища (ClickHouse, Apache Doris, Apache Hive, Apache Impala), плюс локальные файлы SQLite, которые работают сразу, без какого-либо сервера.
Как поделиться построенными графиками с теми, кто не пользуется DSH?Каждый анализ может создать автономный офлайн HTML-отчёт, сохраняемый в папке analysis-reports/, со встроенными графиками и таблицами данных — открыть его в браузере сможет любой, без установки программ и доступа к сети.
Можно ли пользоваться этим, если я совсем не знаю SQL?Да, он создан для бизнес-пользователей без технической подготовки: вы описываете желаемое обычным языком, а агент находит нужные таблицы, пишет и выполняет SQL и возвращает понятные графики и выводы.
Что делает встроенная функция управления данными?ИИ сканирует ваши таблицы и столбцы и автоматически создаёт понятные бизнес-определения, которые можно просматривать, исправлять или дополнять собственными метриками (например, «чистая выручка = сумма заказа - возвраты») ради единообразия будущих анализов.
What are similar projects?Chat2DB, dbx, usql, clearai-dsh, sqlit, mcp-toolbox, navop, redash
Which topics is it in?data-governance, oracle, sql-server, clickhouse, analytics, dsh, dsh-plugin, deepseek-harness, mysql, data-visualization, tui, sql
Creator
omdsh-dev
Size
17.1 MB
Stars
209
Updated
CommitSep 29Releasev0.2.2Sep 29
Age
2mo
Commits · 90 Days