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dsh-data-agent

已验证 · 实测可装 omdsh-dev

✓ 持续维护 基于 27 个官方 DSH 包

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198Stars
17Forks
13未关闭 issue
JavaScript语言
2026-09-24最近推送
跨平台平台

功能简介

定义专用的 Data Agent 预设,让 AI 帮你查询、更新、分析数据。

✅
我们的评价
推荐 — 实测可用且热门

定义专用的 Data Agent 预设,让 AI 帮你查询、更新、分析数据。 实测能干净安装、正常启动。198+ stars,社区认可度高,是低风险选择。

「已验证」表示我们的自动化 CI 在干净 profile 里实际执行了 dsh plugin add 并启动成功——仅此而已。功能描述与版本兼容性均为作者声明。这不是安全审计,也不代表对第三方代码的背书。

README

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:

  • 💬 零门槛对话即分析:告别繁琐的 SQL 语法,直接用大白话提问(如“对比最近 30 天各渠道转化率”)。AI 会自动理解业务意图、探查库表结构、编写并执行查询、连续推演并输出清晰结论。
  • 📊 自动生成高品质图表与看板:告别枯燥的纯文本与黑白表格。根据分析结论自动绘制折线图、柱状图、饼图、散点图或多维数据看板(Dashboard),并一键导出离线 HTML 报告方便分享汇报。
  • 🧠 深度挖掘商业洞察:不止是罗列查询数字,还能自动比较波动趋势、定位异常原因、识别高价值客群与畅销品类,把冷冰冰的数据转化为可直接落地的业务建议。
  • 🏷️ AI 驱动的业务口径治理:智能扫描数据库,自动为库表和字段标注通俗易懂的业务含义,支持人工审核与指标定义,确保每一次分析都基于统一、准确的业务口径。
  • 🔒 本地安全与只读保护:原生支持只读账号与只读模式,查询分析全程在本地安全受控运行,凭据严格保密,保障企业生产数据安全无忧。
  • 🖥️ 现代 Web 与高效终端双体验:既可在直观的可视化 Web 界面中点击配置与浏览图表,也可在极客高效的命令行终端(dsh-tui)中一键唤起。

DSH Data Agent 核心特性

快速上手

1. 运行环境准备

  • DeepSeek Harness 0.1.7-rc.1(本源码版本 0.2.0 的适配目标;官方 @deepseek-ai/dsh-* 依赖统一为此版本)
  • 本机可访问目标数据库(支持本地 SQLite 文件或局域网/云端数据库)

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

当前版本通过新版 dsh-agent-preset-registry 注册数据模式,不再调用已移除的 standingKeyFor()。预设仍从 $DSH_HOME/.agent-presets/<presetId>/ 读取;宿主注册表负责工具作用域、空会话切换和卸载。现有自定义预设与名称保持不变。installPreset: false 会禁用插件的预设安装及注册;需要由其他宿主插件声明预设。旧版 DSH 请继续使用相应旧版插件。

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,保留已有 text 字段。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:

  • 🐬 关系型数据库:MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, Microsoft SQL Server
  • ⚡ 分析型数仓 / OLAP:ClickHouse, Apache Doris, Apache Hive, Apache Impala
  • 📁 本地与轻量数据:SQLite 数据文件(即开即用,无需额外服务)

安全与隐私

  • 🛡️ 严格只读保护:推荐使用只读数据库账号,并在连接时开启“只读模式”,确保不会意外修改或删除业务数据。
  • 🔑 凭据安全隔离:连接密码仅在当前会话运行时使用,不记录在明文历史中,绝不上报远程服务器。
  • 💻 纯本地执行:数据查询与分析报告生成均在本地安全受控运行,全面守护企业商业机密。

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

安装

🧩 让 Agent 自动装(推荐)

装一次目录插件,之后本站所有插件都能让 DeepSeek Harness 自动找、自动装:

dsh plugin add dshbase-catalog

然后对 agent 说「帮我装 dsh-data-agent」,它会在目录里找到并自动安装。文档:dshbase-catalog · 已验证场景包。

该插件是 GitHub 源码(未发 npm)——直接从仓库装:

Web profile:

dsh plugin --profile web add github:omdsh-dev/dsh-data-agent

Headless(CLI)profile:

dsh plugin --profile headless add github:omdsh-dev/dsh-data-agent

实测报告

验证通过:从 GitHub 源码完成 L1 安装 + L2 加载 + L3 运行(dsh 0.1.0-rc.6)。

使用场景

扩展 agent 的编码能力面——给它一个新工具、工作流或集成,让它接手以前做不了的开发任务。

适合谁

想让 dsh 在真实代码库上像队友一样干活的开发者——能改、能跑、能验证,而不只是回答问题。

二次开发建议

工具/命令面就是缝:暴露更多 SDK 能力、加更聪明的上下文接线,或收紧改代码与验证之间的循环。

⚠ 高风险 静态扫描 · 24 个文件 · 2026-09-13
  • 危险命令 (high)

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