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dsh-jev

工作流 更新于 2026.10.05

在终端中运行以下命令:

dsh plugin install lldois/dsh-jev

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中:

在 DeepSeek Harness 配置目录执行 dsh plugin install lldois/dsh-jev,或在 profile 的 package.json 中将 dsh-jev 加入 dsh.profile.bundles;源码见 https://github.com/lldois/dsh-jev。

插件介绍

在编码智能体里,大量本该「秒判」的分流问题——归属哪类缺陷、是否阻塞用户、改动风险高低、能否自动继续——往往仍由昂贵、缓慢的前沿模型用长推理来回答。dsh-jev 把 TypeSafe Jev 接入 DeepSeek Harness,用带类型的结构化判题,在极低成本与亚秒级延迟下给出概率分布与量表分数,让主模型把算力留给写代码、深调试与复杂推理。

插件提供 typesafe_evaluate / jev_evaluate 等工具,支持 choice、noul、score 等题型,并可在同一轮中并行评估多道独立问题。jev_find_skill 与 jev_find_tools 按语义匹配技能(SKILL.md)与已注册工具,减少在提示里硬塞长列表;/typesafe 与 /jev 斜杠命令覆盖状态查看、鉴权、开关、连通测试、playground、技能与工具检索,以及按提示自动推荐技能。

工作流侧还有会话与按日请求、Token、美元上限及跨进程用量账本,配合历史样本的阈值校准(AUC、精确率、召回率等),便于在代码里用确定 cutoff 做分支。独立 CLI(dsh-jev-gate)可对 git diff、文件或标准输入做自然语言验收门控;未配置或离线时会优雅降级到本地关键词启发式,尽量不阻断流水线。

适合已在 DSH 中搭建 agent 工作流、希望把机械分流与语义路由从主模型剥离、并需要可观测成本与可校准决策阈值的团队与个人开发者。

使用场景

  • 用快速判题做缺陷分流与风险等级,避免主模型处理机械分类
  • 按任务语义推荐 SKILL 与 DSH 工具,缩短选型与上下文
  • 在 CI 或子任务中用门控 CLI 对照自然语言验收标准

适合人员

  • 已在 DeepSeek Harness 中搭建 agent 工作流的开发者
  • 希望用确定阈值分支、减少主模型 Token 消耗的团队
  • 需要用量上限、校准与离线降级的生产化智能体场景