formalswarm
在终端中运行以下命令:
dsh plugin install fashionmascherine-svg/formalswarm
将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中:
在 DeepSeek Harness 中运行 dsh plugin install fashionmascherine-svg/formalswarm 即可安装该插件,源码仓库地址为 https://github.com/fashionmascherine-svg/formalswarm 。
插件介绍
让 AI agent 给出自信、论证完整的段落很容易,但段落不是证据——你无法重新计算它。FormalSwarm 针对三个反复出现的失败模式:退出码为零却未测量任何用例的"空绿"、检查项被静默跳过却无人比对、子 agent 崩溃后沉默被读作同意。它把裁决从"判断"变成"计算",让这三种状态在机制上可见、可追溯。
工作流的结构是三层分离:独立的论点撰写者各自在隔离上下文中提出方案;对抗性批评者逐条质疑逻辑、遗漏和不可支撑的承诺;封印验证者执行你定义的真实命令,读取退出码和用例计数。最终的确定性汇总表只依据这些可复算信号,输出 CONFIRM、REVISE 或 INCONCLUSIVE——不依赖任何模型置信度分数,任何人均可重新运行并得到相同结论。
它最初面向代码仓库变更评审,但同一套协议也适用于文档驱动的问题域:从一个文件夹中的漏斗设计、启动计划、资源分配方案入手,agent 提出假设、批评者挑战其前提、验证者重算约束是否满足。没有仓库、没有 Git 也可以运行。适合希望在多 agent 工作流中获得可复算裁决、而非仅依赖第二段自信文字的工程师和团队。
截图预览
使用场景
- 代码变更评审:多 agent 提出方案、对抗质疑、执行真实测试命令后输出可复算裁决
- 文档驱动设计:从文件夹中的漏斗、启动计划或资源分配方案出发,验证约束是否满足
- 多 agent 工作流中替代置信度分数,用退出码和用例计数做出 CONFIRM / REVISE / INCONCLUSIVE 判定
适合人员
- 在 DeepSeek Harness、Claude Code 或 ZCode 上构建 agent 工作流的工程师
- 需要多 agent 输出可审计、可复算裁决而非纯文本判断的团队
- 希望 agent 的测试结论必须对应真实命令执行和用例计数的质量导向开发者