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发布闸门实验室 Afr1ste/harness-release-lab

DeepSeek Harness
Afr1ste11 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

注入故障验证重试是否重复下单或漏单

30/100
综合分
0
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/10/21 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add Afr1ste/harness-release-lab
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:需留意
是什么
dsh 原生插件 · dev
装得上吗
实装验证未通过(unknown),装前请到仓库确认最近更新与 issue
L4 · 真实安装等级说明 →
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
活跃:最近一次提交在 11 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →
⚠︎ 实装验证未通过(unknown · 2026/10/21) ——可能是验证环境差异,装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

发起外部网络请求
查看扫描证据(共 1 处,展示前 1 条)
  • 发起网络请求
    src/harness_release_lab/dsh_plugin.mjs:35
    const response = await fetch(config.endpoint + '/refund', {
扫描于 2026/11/1(0 天前) · 范围 全包扫描 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

给这个插件打分还没有人投票↓
用户评分
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面向智能体业务写入的 Python 发布门禁:真实的 DSH 与 Pydantic AI 集成、独立状态契约、pytest 与 CI 证据。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
Harness Release Lab 修改 Agent 重试逻辑或工具插件后,检查业务是否多做了、漏做了。 English · 接入自己的系统 ·竞品评估 · 验收证据 Agent 发起下单,服务已经处理,返回结果却丢了。重试会不会重复下单? 修正幂等逻辑后,会不会把下一笔合法订单也吞掉? 这个项目运行你现有的 Agent 命令,在业务 HTTP 接口上注入故障,再从独立接口读取前后状态,生成可以阻止回归的 CI 检查结果。 Python 是主体,支持 pytest,并已接通官方发布的 DeepSeek Harness 运行时和原生插件。 当前状态:实验性 v0.2.4 开发工具。 尚未验证第三方客户、生产适用性或付费需求。 源码和发行包见 GitHub,尚未发布 PyPI。 立即运行 在仓库目录中,使用 Python 3.11+,建议先创建虚拟环境: git clone https://github.com/Afr1ste/harness-release-lab.git cd harness-release-lab python -m pip install -e . python -m examples.http.verify hrl serve 打开 <http://127.0.0.1:8787/http> 查看结果。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
Harness Release Lab

修改 Agent 重试逻辑或工具插件后,检查业务是否多做了、漏做了。

English · 接入自己的系统 ·竞品评估 · 验收证据

Agent 发起下单,服务已经处理,返回结果却丢了。重试会不会重复下单?
修正幂等逻辑后,会不会把下一笔合法订单也吞掉?

这个项目运行你现有的 Agent 命令,在业务 HTTP 接口上注入故障,再从独立接口读取前后状态,生成可以阻止回归的 CI 检查结果。
Python 是主体,支持 pytest,并已接通官方发布的 DeepSeek Harness 运行时和原生插件。

当前状态:实验性 v0.2.4 开发工具。 尚未验证第三方客户、生产适用性或付费需求。
源码和发行包见 GitHub,尚未发布 PyPI。

立即运行

在仓库目录中,使用 Python 3.11+,建议先创建虚拟环境:

git clone https://github.com/Afr1ste/harness-release-lab.git
cd harness-release-lab
python -m pip install -e .
python -m examples.http.verify
hrl serve

打开 <http://127.0.0.1:8787/http> 查看结果。

真实服务接入检查结果

这条流程运行独立订单服务和外部客户端进程,检查两笔不同的下单意图:

| 工具实现 | 期望订单数 | 实际订单数 | 结果 |
| 每个业务意图使用稳定幂等键 | 2 | 2 | 通过 |
| 每次重试生成新键 | 2 | 3 | 阻止发布 |
| 不同业务意图共用一个键 | 2 | 1 | 阻止发布 |

同样的检查也能跑真正的 DSH 插件:

python -m pip install -e ".[dsh]"
python -m examples.http.verify --dsh

这里通过官方 Python SDK 启动发布版 DSH,加载独立应用的 create_order 插件,再调用相同的订单服务。模型端由本地脚本驱动,不需要密钥或付费推理。
它验证工具执行与业务状态,不代表真实模型的决策能力。

也已接入 Pydantic AI 的真实 Agent、工具调用和 ModelRetry 重试链路:

python -m pip install -e ".[pydantic-ai]"
python -m examples.http.verify --pydantic-ai

三个实现都能返回成功,但业务状态检查仍能识别多单和漏单。
这是第三方框架兼容性证据,不是第三方用户采用的证据。
详见 Pydantic AI 接入说明。

接入现有 Agent

启动你自己的测试业务服务,把它的地址写入 HRL_UPSTREAM 环境变量。
Agent 的业务工具从 HRL_PROXY_URL 读取测试入口,并使用 HRL_RUN_ID 隔离测试数据,或使用每次新建的数据库。

hrl check contracts/orders.yaml -- python tests/run_existing_agent.py

YAML 声明业务接口、故障位置、独立状态接口和预期变化。
Agent 不需要改成框架内部的专用类;它仍然是原来的命令。
需要的接入改动是可配置的服务地址、测试数据隔离和状态观察能力。

输出包括 JSON、HTML、JUnit 和 Markdown 摘要。状态接口失败、没有真正执行、故障没触发、重试超限或命令卡死都不能通过。
报告保留明确选择的状态值,不保存原始请求、响应、凭据或子进程日志。
具体配置、pytest 用法和限制见 完整接入指南。

与竞品相比

故障注入、业务状态断言和 CI 报告都有现成竞品,不能算原创优势。
当前值得使用的理由是:Python / pytest 接入路径,与实际 DSH 原生插件验证放在同一条工作链路里。

Agent Crash Test 的覆盖范围更广;DSH Plugin DevKit 的开发调试能力更丰富。
本项目适合需要快速检查业务写入回归的 Python 团队,目前没有足够理由要求已经顺利使用其他工具的团队迁移。源码依据和商业假设见 竞品评估。

原始参考控制台

hrl demo
hrl demo --dsh
hrl serve

<http://127.0.0.1:8787> 展示原始退款参考场景:错误实现 4/8、正确实现 8/8。
另有原生监听插件在业务完成后抛错的回归示例。
这些对照用于检查测试是否有效,不是模型评测分数。

参考控制台

适用边界

适用于可信本地代码、CI 和一次性测试数据,不是生产流量代理或代码沙箱。
HTTP 路线不支持流式协议;状态观察要求可靠读和业务隔离。
命令应自行结束,不应遗留后台守护进程。原始退款适配器仍需配合异步取消。

真实模型评估、第三方用户试用、Linux 远程 CI、收入和星数增长尚未获得证据。
MIT 许可;与 DeepSeek 无官方隶属关系。
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注入故障验证重试是否重复下单或漏单

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