DeepSeek Harness 插件

dsh-diffgeom

Differential-geometry symbolic computation for DeepSeek Harness via SymPy.diffgeom(英文原文)

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来源信息

GitHub 仓库
hatter123/dsh-diffgeom
最近更新
2026年8月19日
分类
工具与能力
GitHub stars
0
载体类型
plugin
目录证据
上游声明已找到 dsh.bundle
证据路径
package.json#dsh.bundle
核对版本
0.1.0-rc.8
上游核对日期
2026-08-20

该证据由上游目录提供。本站没有安装、运行或安全审核这个插件。

安装

默认先复制一段 Prompt,让 Agent 读 GitHub 仓库和源码;需要自己装时再切到命令。

复制这段 Prompt,发给 DSH、Codex 或其他 Agent,让它先读 GitHub 仓库和源码。

请先不要安装或执行任何命令。阅读这个插件的 GitHub 仓库、README 和关键源码,然后用清楚、直接的方式回答以下问题,帮助我判断它是否适合我的需求:

1. 这个插件是什么,解决什么问题;
2. 适合哪些用户和典型使用场景;
3. 安装后如何使用,并给出一个最小使用示例;
4. 有哪些已知限制,以及隐私、安全、兼容性或维护风险;
5. 给出“推荐 / 有条件推荐 / 不推荐”的明确建议和理由。

请区分仓库明确说明、根据源码推断和未知信息。证据不足时请明确说明,不要猜测或照抄 README。

GitHub:https://github.com/hatter123/dsh-diffgeom
插件名:dsh-diffgeom
作者:hatter123

检查来源文件

安装前先看这个插件目录里的 README 和其他文件。

文件资源管理器3 个文件
README.md来源说明 · 只读预览

dsh-diffgeom

Differential-geometry symbolic computation for DeepSeek Harness. It registers a diffgeom tool that runs coordinate-free differential geometry through SymPy.diffgeom and returns the symbolic result.

Prerequisites

Python 3 with SymPy installed:

python -m pip install sympy

Verify:

python -c "import sympy; print(sympy.__version__)"

Install

dsh plugin --profile web add "D:/VSCode_/Project/dsh/dsh-diffgeom"

(or publish to npm and dsh plugin --profile web add dsh-diffgeom)

What it can do

  • manifolds, patches, coordinate systems
  • scalar fields and tensor fields (abstract, coordinate-free)
  • exterior derivative d (Differential)
  • wedge product (Wedge)
  • Lie derivative (LieDerivative)
  • covariant derivative, metric → Christoffel symbols → Riemann/Ricci components

Preloaded objects

The tool evaluates your Python code with a working Euclidean manifold already set up:

  • 2D: m, p, r2, coordinates x,y, basis 1-forms ex,ey, basis vectors e_x,e_y, metric g
  • 3D: m3, p3, r3, coordinates x3,y3,z3, basis ex3,ey3,ez3, vectors e_x3,e_y3,e_z3, metric g3

Plus the usual constructor/operation names: Manifold, Patch, CoordSystem, TensorProduct, Wedge, LieDerivative, Differential, metric_to_Christoffel_2nd, metric_to_Ricci_components, metric_to_Riemann_components, symbols, Function, simplify.

Examples

d(x*y)                     # exterior derivative of the scalar field x*y
Wedge(ex, ey)(e_x, e_y)    # wedge of basis 1-forms evaluated on basis vectors → 1
LieDerivative(e_x, x*y)    # Lie derivative of x*y along e_x → y

How it works

index.js runs python diffgeom_backend.py "<code>" via Node's child_process, capturing stdout. The backend builds the Euclidean manifold, evals the code, and prints the result.