@beihaizb/dsh-notebook

   

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面向 DeepSeek Harness 的、由 Agent 操控的持久化 Jupyter 计算工作空间。 一个真正的 ipykernel runtime，DSH Agent 可以读取、编辑、执行并检查它的状态——把 notebook 从静态产物变成 Agent 可以操作的对象。

这不是又一个 Notebook 前端。内核是真正持久的（变量跨 cell 保持）、notebook 可保存/重新加载，而且 Agent 拥有读取、修改、运行、推理 cell 及其输出的工具。这给了 Agent 一个真实的 Agent ↔ 内核 ↔ 产物 闭环。

Agent 工作流

这个插件的意义在于：DSH Agent 不在运行一次性脚本，而是在驱动一个活跃的计算会话：

> 用户：*"把 Harmony 换成 scVI。"* > → Agent 找到相关 cell → 读取源码和上下文 → 修改 cell → 执行 → 检查 stdout / traceback → 必要时继续迭代。

因为内核是持久的，Agent 操作的是有状态 runtime（一个 Anndata、一个 GPU 模型、已加载的数据），而不只是拼接代码字符串。

<!-- 演示动图即将补充。 把上面这行换成:  —— 30–60 秒：用户给任务 → Agent 改 cell → 运行 → 出结果 → 调整 → 最终出图。 -->

演示 / 截图

• 实时 tqdm 进度条、内联图可点击放大。
• 可点击 traceback（Cell In[N]）跳转到对应 cell。
• 逐 cell 「交给 AI」 修改意见：输入需求，Agent 修改并重跑该 cell。
• VS Code 对齐的 cell 行为（排队 / 运行中 / 执行语义）。

功能（已实现）

• 真正的持久内核：ipykernel + jupyter_client sidecar，变量跨 cell 保持。
• Agent 工具：读取、编辑、运行、检查 cell（nb_get / nb_edit_cell / nb_run_cell …），结构化访问输出与 traceback。
• Agent 运行时自省：nb_context、nb_list_vars、nb_inspect_object 暴露活内核变量和压缩后的 notebook 状态；pandas DataFrame 会返回 shape / dtype / 缺失值 / head / summary 等元信息。
• 安全 AI 修改闭环：更完整的逐 cell 版本快照，配合 nb_cell_history、nb_revert_cell、nb_error_context、nb_edit_and_run_cell 支持可审计的修错并重跑流程。
• VS Code 对齐的 cell UI：圆形运行控件、Queued / Executing 状态栏、执行序号。
• VS Code 对齐的执行语义：重启保留已完成输出、中断只停当前 cell、Run All 遇错停止、Clear Outputs / Restart & Clear。
• tqdm 进度条、长输出折叠、多图网格。
• 错误定位（点击 traceback 跳到对应 cell）。
• 更稳的前端：加了 React 错误边界，输出渲染异常时不再整块空白；修复了一个 hooks 顺序 bug 导致的界面偶发消失。
• 更快的实时更新：运行中进度节流并只发尾部输出、状态轮询降频、高频更新不再重复带完整内核列表。
• 跟随会话的工作目录：notebook 默认 cwd / workspace 跟随当前 DSH 会话；手动“设置工作目录”与打开 notebook 保存的 cwd 优先级更高。
• 会话隔离：每个 DSH 会话拥有独立的 notebook、内核和工作目录，无跨会话状态泄漏。多会话可同时运行内核。
• 内核管理器：工具栏弹窗列出所有会话的活跃内核（会话 ID、内核名、状态），可直接关闭任一会话的内核。
• 内核活跃指示：状态栏显示当前会话内核是否活跃，多会话同时开内核时提醒注意内存/资源。
• 孤儿进程自动清理：dsh web 被强杀时，Python sidecar 检测到父进程死亡后自动关闭 ipykernel，不留孤儿进程（跨平台：POSIX 用 getppid，Windows 用 OpenProcess）。
• 中英双语界面：整个界面默认英文，工具栏一键切换中文，选择持久化保存。
• 大小核 CPU 提示：在混合架构（P+E 核）机器上，一次性（会话级）提示如何把 Python 进程固定到性能核（Windows 任务管理器 / 活动监视器 / taskset），并附一键复制的 psutil 片段；可关闭不再提示。
• Jedi 内核补全（df. / plt. / 变量名；Tab 接受；悬停看 docstring）。
• 每 cell AI 修改意见（版本栈在 cell.metadata.dsh）。
• 标准 .ipynb 保存 / 读取，自动保存 + 未保存提醒。
• 内核选择：从 conda 环境列表选内核；缺 ipykernel 时给友好安装提示。
• 兼容 scoped 安装：bundle 现在在 host 补丁（cordis.patch.yml）和 client 加载器里都注册为 @beihaizb/dsh-notebook，dsh plugin add @beihaizb/dsh-notebook 可直接加载（此前补丁名不带 scope，无法对上 npm 的 scoped 包名）。
• 「交给 AI」更可靠：修复了一个回归（局部变量遮蔽 i18n 翻译函数），此前提交的意见会在发送前被静默丢弃——现在 cell 代码和你的请求一定能送达 agent。
• 编辑器跟随主题：CodeMirror 编辑器跟随 DSH 深浅主题——深色用 oneDark，浅色用清爽的浅色方案（行号柔和灰），切换主题时实时重绘。
• CPU 提示片段本地化：一键复制的 psutil 片段注释跟随界面语言（中 / EN）。
• 结构化执行结果（v0.2.2）：所有运行工具（nb_run_cell、nb_edit_and_run_cell、nb_run_all）现在返回统一执行信封——status、execution_count、duration_ms、kernel_state、合并的 stdout/stderr、outputs_summary、图片路径、error + traceback_text、execution_index——为 Agent 建立可靠执行循环。
• 长输出不撑爆上下文（v0.2.2）：三层防线防止失控输出灌爆 Agent 上下文——driver 单流上限（500 KB）、信封内 6 KB 头尾摘要、完整合并文本落盘到 <notebook>_files/ 并返回路径供 Agent 按需读取。base64 图片只留在 UI，信封给文件路径。
• 逐次执行历史（v0.2.2）：每次运行都记录到 cell.metadata.dsh.executions（每 cell 上限 50 条，随 notebook 持久化）——执行历史 UI 与重放式恢复的地基。
• Run All 完成提示更诚实（v0.2.2）：只有所有 cell 真正跑到终态（ok/error）才弹「全部运行完成」，不再在请求一返回就假完成。
• 排队即时反馈（v0.2.2）：运行第二个 cell 时立刻显示 Queued 状态（HTTP 运行端点不再为 UI 阻塞等待），且运行中不会出现快照交换导致的编辑器闪空。

Roadmap

方向是完整的 Agent 计算工作空间，而不是堆更多 Notebook UI：

• AnnData / 科学对象自省 —— 扩展 nb_inspect_object("adata")，返回 n_obs、layers、obsm、obs / var 列摘要。
• 执行历史 / diff UI —— 不只在工具里记录，也在界面里展示可审计的 cell 版本（逐次执行记录已开始收集）。
• 上下文相关的 cell 选择 —— 分层 / 查询"哪个 cell 定义了某变量、哪些依赖它"，而不是把整个 notebook 塞进上下文。
• 执行安全 —— 把操作分类为 只读 / 轻量 / 修改型 / 重 / 破坏性；破坏性或超长运行前要求确认。
• Checkpoint / 回滚 —— 不只恢复代码，还能恢复 runtime 状态。
• 远程 / SLURM 内核 —— 内核跑在服务器 / 作业节点上，Agent 通过同一接口驱动它。

安装

dsh plugin --profile web add @beihaizb/dsh-notebook@0.2.2

然后重启 dsh web。会话顶部会出现 Notebook 标签。

> 版本锁定说明：如果刚发布不久就安装，pnpm 的供应链策略（minimumReleaseAge）可能跳过刚发布的版本、自动装到旧版。遇到这种情况请像上面那样显式指定版本号（@beihaizb/dsh-notebook@0.2.2），或等发布超过策略窗口后用 @beihaizb/dsh-notebook@latest。

内核选择

• dsh-envsel 是可选依赖。 装了环境选择器时，插件读取它的选择（~/.dsh/envsel-state.json），用你在会话里选的 conda 环境作为默认内核。

``bash dsh plugin --profile web add @beihaizb/dsh-envsel ``

（源码：github.com/beihzb/dsh-envsel）

• 没装 dsh-envsel 时，回退到第一个发现的有 ipykernel 的 conda 环境。
• 随时可切换。 用工具栏下拉框切换任意其他 conda 环境。

所选环境需要 ipykernel、jupyter_client、nbformat。缺任何一个时，插件会给出友好的精确安装命令，而不是静默失败。

工具

nb_new / nb_open / nb_save / nb_get / nb_context / nb_list / nb_list_vars / nb_inspect_object / nb_add_cell / nb_delete_cell / nb_move_cell / nb_edit_cell / nb_edit_and_run_cell / nb_cell_history / nb_revert_cell / nb_error_context / nb_run_cell / nb_run_all / nb_apply_suggestion / nb_kernel_restart / nb_kernel_restart_and_clear / nb_kernel_interrupt / nb_kernel_list / nb_kernel_select / nb_clear_outputs / nb_set_cwd

License

MIT