和 AI 一起写代码,也培养自己的工程品味。
30.5/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/10/10 · 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。
自动兼容检查未通过:仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装。以下命令仍可尝试,但可能失败。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add Civitasv/praxis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 · tool
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 27 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。
⚠︎ 实装验证未通过(dependency_conflict · 2026/11/2) ——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
安装兼容性检查需源码安装仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装
展开查看检查明细 ↓
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✓npm 包praxis @ 0.1.22
✓Node 引擎要求 ^22.19.0 || >=24.0.0 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明
源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/7 00:40:32
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。
可执行外部命令读写/删除本地文件
查看扫描证据(共 4 处,展示前 4 条)
- 读取本地文件plugins/dsh/lib/skill.js:6
const content = readFileSync(sharedSkillPath, 'utf8'); - 执行外部命令来自配置/变量plugins/dsh/lib/praxis-cli.js:85
execFile(command, [...args], { - 执行外部命令来自配置/变量plugins/dsh/src/praxis-cli.ts:194
execFile( - 读取本地文件plugins/dsh/src/skill.ts:10
const content = readFileSync(sharedSkillPath, 'utf8')
扫描于 2026/11/4(0 天前) · 范围 入口闭包 + 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。
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-skill@deepseek-ai/dsh-attachment@deepseek-ai/dsh-brand@deepseek-ai/dsh-commands给这个插件打分还没有人投票↓
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功能亮点
- 与AI协作写代码
- 培养工程品味
用 AI 构建,练出品味。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成Praxis
和 AI 一起写代码,也培养自己的工程品味。
一个帮助你在 AI 编程过程中形成工程品味的插件。
Codex · Cursor · CodeBuddy · DeepSeek Harness
English · 简体中文
理念
AI 让实现变得廉价,但工程品味仍然需要自己获得。
产出得快,不等于工程做得好。如果每个重要选择都由 AI 在你理解之前替你完成,你也许今天交付得更快,却没有变得更擅长做明天的决定。
Praxis 扩展你已经在使用的 coding agent。机械性的工作继续快速推进;当一个决定足以影响系统时,Praxis 会让节奏慢下来一点,把背后的理由、备选方案、权衡和后果暴露出来。
这些理解会积累。你理解过的好决策越多,就越能更早地自己识别它们。
在正确的地方慢一点,长期反而更快。
使用 Praxis 是什么感觉
重要选择由你来做,Praxis 帮你推敲理由,你使用的 coding agent 完成你委托的实现。这既包括产品设计——用户会经历什么,也包括技术设计——职责、状态和数据流如何支撑这些体验。
假设你正在为一个本地、单用户应用添加持久化聊天记录:
你: 我希望重启应用后,聊天记录还在。
(o.o) 理解
持久化范围: 只需要在这台设备上重启后保留,还是也要在设备之间同步?
你: 目前只需要这台设备。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
Praxis 和 AI 一起写代码,也培养自己的工程品味。 一个帮助你在 AI 编程过程中形成工程品味的插件。 Codex · Cursor · CodeBuddy · DeepSeek Harness English · 简体中文 理念 AI 让实现变得廉价,但工程品味仍然需要自己获得。 产出得快,不等于工程做得好。如果每个重要选择都由 AI 在你理解之前替你完成,你也许今天交付得更快,却没有变得更擅长做明天的决定。 Praxis 扩展你已经在使用的 coding agent。机械性的工作继续快速推进;当一个决定足以影响系统时,Praxis 会让节奏慢下来一点,把背后的理由、备选方案、权衡和后果暴露出来。 这些理解会积累。你理解过的好决策越多,就越能更早地自己识别它们。 在正确的地方慢一点,长期反而更快。 使用 Praxis 是什么感觉 重要选择由你来做,Praxis 帮你推敲理由,你使用的 coding agent 完成你委托的实现。这既包括产品设计——用户会经历什么,也包括技术设计——职责、状态和数据流如何支撑这些体验。 假设你正在为一个本地、单用户应用添加持久化聊天记录: 你: 我希望重启应用后,聊天记录还在。 (o.o) 理解 持久化范围: 只需要在这台设备上重启后保留,还是也要在设备之间同步? 你: 目前只需要这台设备。 (o-o) 设计 产品设计 / 发送体验: 消息正在保存时,用户应该看到什么?保存失败时呢? 你: 立即显示消息,标记为待保存。失败时保留输入,让用户重试。 (o-o) 设计 技术设计 / 存储: 你打算怎样存储消息,什么时候把待保存改成已保存? 你: 用 SQLite。先标记已保存,再在后台写入。 (o_^) 检查 确认时机: SQLite 适合本地存储,失败后保留输入也支持重试。但在写入成功前标记已保存,会留下一个缺口:应用可能关闭,而这条“已保存”的消息仍只在内存中。你会怎样调整顺序? 你: 数据库写入成功前保持待保存。失败时留下消息,允许重试。 (^_~) 修正 写入顺序: 这个调整保留了你想要的即时反馈,也让“已保存”对应一次完成的写入。用重启检查确认已保存的消息仍在;另行模拟写入失败,检查消息是否保持未保存状态,并允许重试。 你: 按这个方案实现,并运行重启和写入失败检查。 (^_^) 实现 结果: 已实现待保存、已保存和重试行为。重启检查确认已保存的消息仍在;模拟写入失败后,消息保持未保存状态,并允许重试。突然断电的情况未测试。这次值得记住的区别:即时反馈可以先于持久化,“已保存”的确认必须在持久化完成后。 这是用于展示交互的示例,并非已执行的验收记录。 五个节点描述当前正在做什么,不是固定顺序。技术约束可能让你重新理解需求,修正后也可以再次检查。节点标题跟随你的对话语言。 需要帮助时,Praxis 会解释缺少的概念,或比较可行方案及其取舍。选定方案并委托实现后,常规工作继续推进。学习来自不断连接你的理由 → 选定的设计 → 实际观察到的结果。 Praxis 帮你形成什么 工程品味,是更早识别出更好选择的能力。 它来自交互、失败恢复等产品选择,也来自职责归属、模块边界、失败处理等技术选择。每次都把决策和结果连接起来: 理解需求 → 提出方案 → 检查问题 → 修正方案 → 选择并委托 → 实现 → 观察 → 内化 → 下一次做出更好的选择 需求或证据发生变化时,这个循环可以回到前面的讨论。 Praxis 不会让整个任务都变慢。它只在值得理解的地方投入注意力,让这些理解不断复利,使未来的决策更快、更好,也更独立。 安装 需要 Python 3.10+。 安装 Praxis: python3 -m pip install --user 'git+https://github.com/Civitasv/praxis.git' Windows 下将 python3 替换为 py。 然后把 Praxis 添加到你使用的 coding agent。 Codex codex plugin marketplace add Civitasv/praxis codex plugin add praxis@praxis 在 Codex 设置中打开 Hooks,审阅并信任 Praxis 的 hooks,以允许自动注入教学上下文。 在项目中启用: $praxis:praxis-enable Cursor mkdir -p ~/.cursor/plugins/local git clone --depth 1 https://github.com/Civitasv/praxis.git ~/.cursor/plugins/local/praxis 重启 Cursor,然后运行: /praxis enable DeepSeek Harness / Cordis 将 web 替换为你的 profile 名称。 dsh plugin --profile web add github:Civitasv/praxis dsh --profile web 然后运行: /praxis enable CodeBuddy codebuddy plugin marketplace add Civitasv/praxis --name praxis && codebuddy plugin install praxis@praxis 然后运行: /praxis:enable 启用后正常工作即可。Praxis 只会在值得学习的决策上让节奏慢下来。 命令 | Agent | 启用 | 禁用 | 状态 | | Cursor | /praxis enable | /praxis disable | /praxis status | | DeepSeek Harness | /praxis enable | /praxis disable | /praxis status | | CodeBuddy | /praxis:enable | /praxis:disable | /praxis:status | | Codex | $praxis:praxis-enable | $praxis:praxis-disable | $praxis:praxis-status | 更新 Praxis 更新 Praxis: python3 -m pip install --user --upgrade 'git+https://github.com/Civitasv/praxis.git' 然后刷新你使用的集成。 Codex codex plugin marketplace upgrade praxis codex plugin add praxis@praxis 打开一个新的聊天。 Cursor git -C ~/.cursor/plugins/local/praxis pull --ff-only 重启 Cursor。 DeepSeek Harness / Cordis dsh plugin --profile web update praxis dsh --profile web CodeBuddy codebuddy plugin marketplace update praxis && codebuddy plugin update praxis@praxis 然后重新加载插件: /reload-plugins 状态 Praxis 目前处于 alpha 阶段。 当前支持:Codex、Cursor、CodeBuddy 和 DeepSeek Harness / Cordis。目前通过源码分发。 License Praxis 使用 GNU Affero General Public License v3.0(AGPL-3.0-only)。 你可以使用、修改和再分发 Praxis;当 AGPL 的 copyleft 条件被触发时,对 Praxis 的修改及相应源码需要继续以兼容的开源方式提供。对于通过网络提供修改版本的场景,AGPL 还包含额外的源码提供义务。完整条款见 LICENSE。 文档 实现细节位于 Docs/: - 架构概览 - Tutor 模型 - Harness 集成 - Feature Specs - 开发与验证 贡献者建议从 Code.md 和 State.md 开始。
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