dsh-session-lab

工作流更新于 2026.09.03

在终端中运行以下命令：

dsh plugin install zhangguiping-xydt/dsh-session-lab

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中：

在 DeepSeek Harness 中运行 dsh plugin install zhangguiping-xydt/dsh-session-lab 完成安装，插件源码地址为 https://github.com/zhangguiping-xydt/dsh-session-lab。

插件介绍

DeepSeek Harness 的一次会话跑完之后，结果往往就散了：没有可分享的归档，没有把成功经验沉淀为流程的机制，更没有办法说清楚两次运行为什么走出了不同轨迹。dsh-session-lab 把这三个缺口拆成三个可独立调用的 Skill，注册进 DSH 运行时目录，让你用自然语言描述需求即可触发对应工作流。

核心能力围绕三个 Skill 展开。dsh-capsule 将一次运行打包为带完整性哈希和脱敏事件的 .dshc 证据包，方便审计与分享；dsh-teach 把一次成功运行提炼为候选 Skill，并自动执行 baseline 与 treatment 的独立评估，给出可量化的改进数据；dsh-time-machine 从同一完成轮次分叉两条 DSH 分支，进行受控轨迹对比，同时明确标注因果解释的边界。三者仅依赖 Python 3.10+ 标准库，不引入额外服务，不执行包内内容，保持最小攻击面。

适合以下场景：你希望把 DSH 会话变成团队可复用的流程资产；你需要在评审或交付时拿出具体证据链来解释决策依据；或者你在做模型行为对比实验，需要排除变量、聚焦因果。每个 Skill 在 SKILL.md 中列明了所需输入、输出格式、安全检查与已知局限，处理真实会话导出前建议先通读。