DeepRead：溯源式AI阅读工具，区分事实与推断

最近我构建了一个名为 DeepRead 的开源项目，旨在解决我在 AI 阅读工具中反复遇到的一个问题。

大多数工具都能快速总结文档，但它们往往模糊了作者的实际主张、来源提供的证据，以及模型自身的推理之间的界限。对于长文档，来源位置和数值主张的上下文也可能消失。

DeepRead 将文章、书籍、PDF 和文档集转换为围绕主张、证据、数据和关系组织的结构化报告。重要主张与支持证据和来源位置相关联。如果来源未提供证据，报告则如实说明，而不是填补空白。

功能模式

quick — 获取主要观点和关键要点。

deep — 分析核心主张和论证结构。

map — 生成知识图谱、可信度等级、证据对、数据表、关系和回忆问题。

feynman — 用通俗语言解释材料，识别知识差距，根据来源纠正差距，并创建复习计划。

book — 逐章处理整本书。

DeepRead 还可以比较 2–10 份文档，识别一致之处、冲突和互补证据。

Agent Skill for Codex and Claude Code

这个便携式 skill 没有额外的运行时依赖：

npx skills@latest add xiehuan123/dsh-deepread

使用示例：

Deep-read architecture.pdf in knowledge-map mode.
For every important claim, show the supporting evidence and page location.

Full DeepSeek Harness Plugin

完整插件包含阅读面板、PDF 提取、后端任务、实时进度、批量对比、成本估算，以及 Markdown、HTML 或 XMind 兼容导出。

dsh plugin --profile web add dsh-deepread

GitHub: https://github.com/xiehuan123/dsh-deepread

v0.5.4 Release: https://github.com/xiehuan123/dsh-deepread/releases/tag/v0.5.4

该仓库包含三个真实的输出示例，而非手工伪造的模拟。DeepRead 已被收录进多个 DeepSeek Harness 和 DSH 社区精选集中。其 GitHub Awesome Copilot 提交也已通过自动化规范检查、lint、安装和版本验证，正在等待维护者审核。

已知限制

仅扫描的 PDF 需要先进行 OCR 处理。

部分采用激进反爬策略的网站可能需要你直接粘贴文章正文。

证据密集型报告比传统摘要消耗更多 token。

该项目采用 MIT 协议许可。我特别希望收到关于一个问题的反馈：

在你的阅读工作流中，显式的主张到证据追溯是否有用，还是让报告变得过于冗长？

Issues 和 pull requests 欢迎提交。

建议的 DEV 标签：showdev, opensource, ai, productivity

建议的 Show HN 标题：Show HN: DeepRead – Evidence-first reading for books, articles, and PDFs