dsh-plugin-adaptive-agent-policy

在 DeepSeek Harness 中运行多步任务时，Agent Loop 对只读分析和跨模块重构施加相同的步骤预算与工具结果累积策略，导致大型任务 token 和耗时膨胀，小型任务又缺少必要的护栏。这是实际使用中反复出现的痛点。

本插件按任务比例施加控制：先以纯文本路由（无模型调用）将任务归入 read、small、frontend、large、batch 五档，再对每档独立设定最大输出 token、软检查步骤与纯文本硬终步。软检查点处，风险路由器从九类候选中至多选择一个高置信度且未覆盖的检查，证据不足时直接跳过。工具结果按 moderate、tight、critical 三级渐进裁剪，保护近期步骤，未达阈值则完全不改写历史。策略状态通过非持久化 system section 下发，输入占用恒定而非随步骤累积。

如果你经常在 Harness 中运行跨模块重构、批量作业或前端调试等多步工作流，希望在不更换模型、提供方或工具链的前提下减少无效循环，这个轻量级工作流插件值得一试。它不触碰权限、沙箱或模型选择，也无需额外安装上游裁剪器。