dsh-decision-tools

当智能体需要在一堆候选项里做筛选、分类或路由，却不想把整份日志、工单列表或工具原始输出塞进对话上下文时，成本与噪音都会迅速失控。逐条让大模型写长文判断，既贵又难复现。dsh-decision-tools 把这类任务改成「向本地模型要概率，不要散文」：在自有 Ollama（System One 端点）上，用一次调用对最多 64 条材料做有界判定，返回标签或布尔值及置信度，并如实报告覆盖率与代价。

core 能力是 decision 与 monitor 两个工具。decision 支持 Batch（同一 rubric 独立评判多条）与 Mixed（同一材料下最多 64 个不同问题）；材料可以是内联文本、工作区文件、glob、图片，或通过其他工具拉取——后者会 spill 到磁盘，字节不会进入你的上下文。monitor 则按间隔对单一来源反复采样，直到 rubric 命中或超时，适合等构建结束、日志出现某行、后台任务失败等「等到条件成立」的场景；它不会替你杀进程或重试任务，只负责观测与计数。

设计强调廉价与诚实：rubric 只发一次、批量评判；输出带 probabilities、confidence（浓度而非准确度）、coverage 与 notes。默认走本地 tev1:0.8b，可配置模型阶梯与 escalation；图像需视觉模型。无需云 API Key，判定本身不向外网发请求。

适合已在 DSH 桌面启用插件、本机跑着 Ollama 的开发者与智能体工作流作者：需要可重复的列表过滤、工单分类、候选排序、日志是否算失败等批量判断，或需要后台轮询直到事件满足条件，同时希望敏感材料留在工作区与本地推理链路上。