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DeepSeek Harness 插件Manifest 有效
dsh-advisor
在 DeepSeek Harness 中搭配独立副模型,对每轮交互进行被动审查并注入分级建议。
视觉与图像UI 与效率终端与 TUI开发者工具安全与策略Skills 与工作流
27GitHub Stars3Fork 数更新于2026-10-17
安装
$ dsh plugin --profile web add dsh-advisor # web profile (Settings → Advisor card)插件能力与用途
基于公开仓库快照由 AI 辅助整理,内容必须有源码依据;它不等同于兼容性验证或安全验证。
dsh-advisor 是一个面向 DeepSeek Harness 的插件包,移植自 omp 顾问子系统。它在会话中配置一个独立的审查模型,监测主智能体交互过程并在每一步后注入按严重度分级的建议(nit、concern、blocker)。该插件遵循仅提供建议原则,具备发射守卫、冷静期与失败隔离机制,不干扰或挂起主运行循环,并同时支持 Web 与 dsh-tui 终端界面配置。
核心能力
- 单会话独立审查副模型,观察交互流且自动排除自身建议避免自评循环
- 按严重性等级(nit、concern、blocker)注入建议,支持 agent.inject 与 agent.steer
- 灵活的发射约束机制,包括 immuneTurns 冷静期、Token 预算及窗口消息限制
- 支持通过 /advisor 命令或 Web 顶栏操作在当前会话临时指定或重置审查模型
- 同时适配 Web 端插件设置卡片与 dsh-tui /settings 终端设置界面
- 支持散文回退(proseFallback),将未带 JSON 结构的回复作为低等级提示接入
- 无阻塞故障隔离,遇到配额不足或调用异常时仅丢弃积压任务,保障主流程畅通
适用场景
- 在自主编码与重构任务中引入第二模型提供并行审查与纠错
- 防止智能体在复杂推理或多步执行过程中陷入死循环或偏离用户要求
- 在关键决策和长链路任务推进前识别潜在风险和违规操作
- 在 DeepSeek Harness 会话中进行交互式代码质量把关与架构评估
适合谁
- 希望为主智能体操作增加实时二次审查的 DeepSeek Harness 开发者
- 从事长链路自主代码生成与系统维护的工程师
- 需要灵活且非侵入式防护建议的 AI 工作流搭建者
文档中可确认的限制
- 单个会话仅支持单个副模型,不支持多顾问并行或动态发现
- 审查模型无独立工具调用能力,无法自主执行验证指令
- 增量消息未对敏感凭据进行脱敏,输入将直接传输给审查模型
- 暂无审查历史持久化存储与 Token 成本可观测性统计
- 不包含对旧版 Pre-V3 历史会话日志格式的修复支持
DSH 兼容性
DSH Plugin 针对具体版本记录的运行验证证据。没有结果只代表我们尚未测试,不代表不兼容。
尚未测试目前还没有发布运行兼容性测试结果。
安全信号
来自包元数据和源码检查的客观信号。这些信息用于辅助判断,不代表绝对安全保证。
依赖数量
package.json 声明了 0 个运行依赖、12 个开发依赖、23 个 Peer 依赖和 0 个可选依赖。
已声明 DSH Bundle
package.json 中声明了 DSH Bundle 元数据。
已声明许可证
GitHub 报告该仓库许可证为 MIT。
已获取 package.json
已获取仓库根目录 package.json,可用于 Registry 元数据检查。
检测到 prepare 脚本
package.json 声明了 prepare 生命周期脚本,在相关安装流程中可能执行。
源码可用
本次 Registry 快照已获取公开 GitHub 源码元数据。
来源与 Registry 记录
展示此条目的公开来源、Registry 分类与最近一次源码检查信息,并与运行验证结果明确分开。
- 源码仓库
- omdsh-dev/dsh-advisor
- Registry 来源
- GitHub · dsh-plugin topic
- Registry 分类
- Plugin Bundle
- 源码检查
- 42a057d · 2026-10-17
本页面基于公开源码信息独立收录。DSH Plugin 与 DeepSeek 及插件作者均无隶属关系;安装前请始终以作者仓库中的最新说明为准。
仓库活跃度
- GitHub Stars
- 27GitHub stars
- Fork 数
- 3
- 未关闭 Issue
- 0
- 最近提交
- 2026-10-17
- 最近发布
- 2026-09-29
相关 DSH 插件
综合核心能力、适用场景、插件类型、分类和 DSH Profile 进行相关性排序。