课程助手 · 课程文件 → 目录 · 知识点 · B 站网课 · 学习报告

DeepSeek Harness 插件（bundle）。把课程文件拖进面板，自动识别章节目录，逐章生成知识点/重点/难点， 检索 B 站配套网课，最后输出一份 Markdown 学习报告（可导出 PDF），报告末尾固定附 B 站网课列表。

• 完整页面：左侧栏「课程助手」图标（main 槽位，key course-assistant）
• 常驻入口：输入框下方 dock 的一行「🎓 课程助手 · 打开面板 →」（conversation.composer.dock）
• 给 Agent 的 Tool：course_assistant（analyze / status / library）

界面

区域	内容
拖拽区	拖入或点击选择，支持 .pptx .pdf .docx .md .txt，一次最多 12 个（单文件 ≤60MB）
选项	「检索 B 站网课」可关闭（关掉后不产生任何站外请求）
进度	解析 → 识别目录 → 逐章总结（边出边显示）/ 并行检索 → 生成总结 → 报告
标签页	知识点（每章要点、⭐重点、⚠️难点、关键词）· 目录 · B 站网课 · 报告（渲染 + 下载 MD/PDF/复制）

报告格式

严格按需求给定的结构：

# 《课程名》学习报告
> 生成时间 / 来源文件 / 章节数 / 总结模型
## 一、课程目录
## 二、各章知识点      ### 第 N 章 …  - 要点 / - ⭐ 重点 / - ⚠️ 难点 / - 关键词
## 三、课程总结        （≤300 字）
## 附录：B 站相关网课推荐
### A. 系列课程推荐    序号 | 标题 | UP 主 | 播放量 | 时长/集数 | 链接
### B. 分章节视频推荐  章节 | 标题 | UP 主 | 播放量 | 时长 | 链接

附录不会为空：检索被风控或没有相关结果时，该行退化为 https://search.bilibili.com/all?keyword=<URL编码关键词> 搜索入口。

安装 / 重载

已在 npm 上发布：dsh-course-assistant

npm i dsh-course-assistant        # 或 pnpm add dsh-course-assistant
# 也可以直接指向仓库目录：
git clone https://github.com/logb-1/dsh-course-assistant.git

装好后用本 profile 的 plugin_manager 工具：action: install_bundle，target 指向包目录或克隆下来的目录 （绝对路径）。装好后刷新页面，左侧栏出现「课程助手」图标。

• 只想试用不装：node tools/smoke.mjs <课件文件> 需要插件已装（它打的是宿主路由）。
• 从零验证安装：GET /course-assistant/health → {ok:true, version, llm, pdf}。

改源码后必须重载 Host：remove_bundle + install_bundle。Node 的 ESM 模块在进程内缓存， 仅改文件不会热替换 Host 代码（Client 部分刷新页面即可重取）。面板与路由注册是否生效， 用 GET /course-assistant/health 与 cordis_inspect_query（Client Slots）确认。

数据目录：<DSH_HOME>/course-assistant/（uploads/ reports/ jobs/ cache.json）， 默认 C:\Users\<user>\.dsh\course-assistant。可在 cordis.patch.yml 里用 dataDir 改。

配置（cordis.patch.yml 的同名列）

键	默认	说明
dataDir	<DSH_HOME>/course-assistant	上传/缓存/报告根目录
concurrency	4	并发总结章节数，1–5
withVideos	true	全局关闭 B 站检索
provider / model	profile 默认模型	覆盖总结模型（默认取 agentDefaultModel）
spacingMs	1000	B 站请求间隔
keepUploadsDays	7	上传文件保留天数

依赖

零 npm 依赖，只用 Node 内置能力：node:zlib（ZIP/deflate）、node:crypto（sha256/md5）、 全局 fetch（B 站）、officeToPdf（Host 服务，可选，用于 PDF 导出）。 宿主侧依赖的 Harness 服务：tools、webServer（必需），llm、agentDefaultModel、officeToPdf（可选，缺失时降级）。

架构

需求里给的是 Python 结构（manifest.json + main.py + bilibili-api）。Harness 的插件是 Cordis bundle（JS）：package.json 声明 dsh.bundle.patch + dsh.client，Host/Client 各一个入口， 工具用 ctx.tools.register 注册，UI 用 ctx.slots 挂载。因此按官方规范落地为：

course-assistant/
├── package.json          # bundle 声明（exports / files / dsh.bundle.patch / dsh.client）
├── cordis.patch.yml      # 插入 course-assistant 行（配置就在这里）
├── index.js              # Host：HTTP 路由 + course_assistant 工具 + 任务表 + PDF 导出
├── client.js             # Client：拖拽面板（main + sidebar.panellist + composer.dock 三处注册）
├── core/
│   ├── zip.js            # 最小 ZIP 读写（OOXML 是 zip 容器；docx 导出也用它）
│   ├── pdf.js            # PDF 文本层 + 书签（对象扫描 / 对象流 / Flate+ASCII85 / ToUnicode CMap / 大纲）
│   ├── ooxml.js          # pptx / docx → 页文本 + 标题（占位符、字号、表格、标题样式）
│   ├── text.js           # 去页眉页脚/页码/模板行；md、txt 解析
│   ├── parser.js         # 统一入口：文件 → { title, pages | blocks }
│   ├── outline.js        # 目录识别：书签 → 标题层级 → §编号/章号 → 定长分块
│   ├── bili.js           # WBI 签名搜索 + 评分排序 + 合集识别 + 24h 缓存 + 风控降级
│   ├── summarize.js      # 固定 JSON 提示词、并发、JSON 截断修复、本地兜底
│   ├── report.js         # 报告拼装（附录两表）
│   ├── docx.js           # Markdown → 最小 docx，供 PDF 导出
│   ├── store.js          # 上传/任务/报告/TTL 缓存（原子写）
│   └── pipeline.js       # 编排：解析→目录→(总结∥检索)→总结→报告
├── locale/{zh,en}.json   # 插件管理器里显示的名称与描述
├── icon.svg              # 自绘图标
├── samples/              # 三个示例产物（pptx / md / pdf 输入）
└── tools/                # 开发期自检脚本（不随包发布）

时间线（实测，本机）：

输入	冷启动	命中缓存	章节	视频
关上800美元的小门_课程汇报.pptx（34 页）	23.4s	6.2s	10	30
计算机系统基础 复习&自学大纲.md（11 章）	24.3s	11.2s	11	33
同内容 PDF（5 页，报告导出件）	16.3s	5.1s	11	27

目标 ≤60s/50 页：满足。解析与目录识别是毫秒级，主要成本是模型调用与 B 站 1s/请求的节流； 两者并行，且每章拿到关键词就立刻检索，所以进度条前段就能看到结果。

B 站检索

• 端点：api.bilibili.com/x/web-interface/wbi/search/type，请求前先取 nav 的 wbi_img 生成 mixinKey，参数按字典序拼接后 md5(query + mixinKey) 作 w_rid（算法见下「借鉴来源」）。
• 每章最多 2 个搜索词（章节数 >12 时降为 1 个），每词取 10 条；全课程 3–4 个词取 20 条。
• 评分 = 匹配度×0.5 + log10(播放)×0.2 + 收藏/点赞×0.2 + 合集×0.1； 过滤时长 <3 分钟、标题/简介不含关键词、命中分 <0.28 的结果。
• 系列课额外要求「合集/系列/全套/教程」特征且命中分 ≥0.3，否则不硬凑，直接给 3 条搜索入口。
• 请求间隔 1s，失败重试 2 次；结果缓存 24h；触发 412 / -352 时整轮降级为搜索链接。

省 token 的做法

1. 文本抽取、去页眉页脚、去页码、去模板行、按章分组全部在本地完成；
2. 每章只发该章文本，截断到 3600 字（约 3000 tokens），提示词固定、输出固定 JSON；
3. 模型返回的 keywords 直接作为 B 站搜索词，不再单独调用模型；
4. 全课程总结只输入各章 key_points，不回灌原文；
5. 章节按文本 sha256 命中 30 天缓存（同文件重复分析几乎零调用），B 站结果 24h 缓存；
6. 章节并发 4（concurrency 可调）；模型不可用时用本地抽取式摘要兜底。

示例产物

示例报告不随仓库发布（含个人课程材料，体积也大）：在本地跑一次即会重新生成。

文件	输入	说明
samples/<课件名>_学习报告.md	34 页 PPTX	主示例：10 章、30 个视频、3 个系列课
samples/<大纲名>_学习报告.md	11 章 MD	真实课程大纲，分章网课命中（CSAPP/袁春风/IEEE754/链接/存储层次…）
samples/<大纲名>_学习报告.md	5 页 PDF	版式 PDF 的文本层解析示例
同名 .pdf	—	由 officeToPdf 从 Markdown→docx→PDF 导出

用自己的课件跑一批：node tools/smoke.mjs <file> [<file>...]（走 HTTP 路由，产出落在 samples/）。

验证状态

项	结果
bundle 安装	application: applied，warnings: []
Host 路由	GET /course-assistant/health → 200 {llm:true,pdf:true}；upload→run→job→report(md)→report(pdf) 全链路通过（tools/smoke.mjs）
Client 槽位	main key course-assistant active；sidebar.panellist id course-assistant active；conversation.composer.dock id course-assistant-dock active
语法	node --check 全部通过（index.js / client.js / core/*.js）
解析	pptx 34 页→10 章；pdf 5 页→11 章；docx 无标题样式→9 章（编号推断）；md→11 章
报告	三份示例的附录两表均非空；总结合格（≤300 字）
PDF 导出	三个样本均生成 PDF，文字层可回读（自写解析器 round-trip）
渲染效果	未验证：无浏览器控制，只能证明模块加载、槽位注册与接口连通，不能证明实际视觉

已知限制

• 扫描版 PDF 没有文本层，只能拿到空文本 → 会报「疑似扫描版，需先 OCR」，请先转文字 PDF。
• 加密 PDF 直接拒绝；PDF 里 Type0 字体缺 /ToUnicode 时该页文字解不出来。
• B 站是关键词检索，不是语义检索：对「研究汇报」型课件（本示例 PPT 讲贸易政策）噪声明显， 报告里同时给出搜索链接；标准课程（如 复习&自学大纲）命中率明显更好。风控时整轮降级为链接。
• 系列课推荐依赖标题里的「合集/全套/教程」特征，找不到合格项时只给搜索入口，不硬凑。
• 纯图幻灯片没有文字，只能给出标题级要点（模型被要求「不编造」，因此可能很短）。
• 模型输出截断（maxTokens 被推理吃掉）时用 JSON 修复 + 本地兜底摘要，此时该章会标「备注」。
• 单次最多 12 个文件、单文件 60MB；上传保留 7 天，报告长期保留，请自行清理 reports/。
• 不登录、不抓取任何 B 站账号信息；除 B 站公开搜索外不产生其他请求。

与社区同类插件的区别

发布前查过 DSH 社区（awesome-dsh-plugin 榜单、dshbase、npm dsh-plugin 检索）。相邻项目不少，按接近程度排列：

现有项目	它做什么	与本插件的区别
linner1224/dsh-video-coursemap	观察浏览器前台窗口识别视频课程，抓 B 站简介/字幕/弹幕/评论，生成 Markdown + Mermaid 知识地图与 Word 手册	同样接 B 站，但输入是「正在看的视频」；本插件输入是课件文件，产出是分章报告 + 网课推荐附录
aix-plugin/ai-courses	学习诉求 + 手头资料 → 结构化 AI 课程（大纲、知识点、图表、进度）	目标最近（资料→大纲+知识点），但它建的是长期课程库；本插件只出一次性报告，且附录强制给 B 站网课
Ame-Choo/dsh-study-coach	把一门课拆成知识地图，逐单元记六档掌握度，每日任务 + 错题本	偏长期学习管理；本插件偏「一次读透一份课件」
Kaiji-Z/dsh-plugin-lookatstudy	markdown 文件 / 本地文件夹 / GitHub 仓库 → 导学课程（课时解锁、间隔重复）	输入是文本与仓库，不含 pptx/pdf/docx 解析；无网课检索
chenw2759-wq/dsh-mindmap	课件(PPT/PDF/Word) + 电子书 → 打印级复习思维导图 HTML	输入侧重叠；输出是思维导图，不做网课推荐、不出分章 Markdown/PDF 报告
@eduwork/dsh-knowledge-studio	ECNU 的「知识工作室」：文档/学习/音视频/思维导图一体	大而全的工作台（3MB+、多依赖）；本插件是零依赖的单点工具
dsh-file-upload / @iamroven/dsh-web-file-upload	只提供 Web 端文件上传能力	本插件自带上传，重点是「课件 → 目录 → 分章总结 → 网课」链路

没有找到「课件文件 → 目录 + 分章知识点/重难点 + B 站网课推荐附录 + Markdown/PDF 报告」这一条完整链路的同款。

GitHub 调研（第 0 步）

项目	Star	最近更新	可借鉴的部分	是否直接依赖	许可证
Nemo2011/bilibili-api	4.2k	2026-07-06（已归档）	WBI 签名流程、搜索参数	否（Python，且已归档）	未声明
SocialSisterYi/bilibili-API-collect	20.2k	2026-01-30（归档）	WBI 算法说明、端点与返回字段	否（文档参考）	未声明
microsoft/markitdown	191.7k	2026-10-22	「先把各种格式统一成 Markdown、保留结构」	否（Python 运行时不在插件进程内）	MIT
scanny/python-pptx	3.6k	2024-08-07	幻灯片/占位符/表格的结构约定	否	MIT
pymupdf/PyMuPDF	11.0k	2026-10-22	书签优先（get_toc()）再落到文本规律	否（AGPL-3.0 与分发不兼容）	AGPL-3.0
Stuk/jszip	10.4k	2026-09-09	ZIP 读写思路（只用到 stored/deflate）	否（自写 80 行，零依赖更稳）	MIT / GPLv3 双许可
mozilla/pdf.js	54.0k	2026-10-23	文本层/CMap/大纲的处理顺序	否（整包约 10MB，插件内不划算）	Apache-2.0

结论：Python 侧的成熟库（bilibili-api / python-pptx / PyMuPDF）无法在 Harness 插件进程里直接使用， 而 JS 侧可选项要么体积大（pdf.js）、要么等于把 80 行 ZIP 读取换成依赖； 因此按它们的做法重写最小实现，并在源码注释里标注来源与许可证。B 站签名与端点以 bilibili-API-collect 的文档为准（该仓库已归档，故不引入其代码，只按文档实现）。

许可证

本插件代码 MIT。图标为自绘。示例报告（未随仓库发布）内容来自使用者自己的课件。