dsh-quality-review

当 LLM 智能体在 DeepSeek Harness 中工作时，回复中容易出现事实性错误、用户问题未完整回答、推理前后矛盾，或违反用户明确给出的格式与语言约束等问题。事后人工排查成本远高于在源头拦截，而多数工作流缺少一个轻量且即插即用的质量闸门。

dsh-quality-review 通过在每个助手回合即将结束时介入来解决这一问题。它挂载于 agent/turn-stopping 事件，截取助手最新可见回复并交由一个独立的审核模型进行审计。审核覆盖四个可独立开关的维度：事实准确性、回答完整性、逻辑一致性、指令遵循度。若判定为不合格，插件会向智能体发出具体修正指令并保持回合开放，让模型自行修订。每个回合最多触发两轮修正（maxRounds 默认 2），作为硬性循环保护。所有配置项均内置安全默认值，零配置即可使用；也可通过 cordis.patch.yml 逐项覆盖以适配更严格或更宽松的质量标准。

如果你正在 DSH 上构建面向终端用户或下游系统消费的智能体工作流，需要一套不依赖大量人工审核、又能稳定兜底的质量保障机制，这个插件提供了一个贴合现有回合生命周期的轻量质量闸门。