让多个独立模型评审同一份证据,帮你把关关键决策
25.5/100
综合分
0
GitHub 星标
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npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/10/30 · 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 DK-Zhu/dsh-consult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:仅索引
是什么
dsh 原生插件 · security
装得上吗
本站尚未做安装检查
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
更新放缓:最近一次提交在 48 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。
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 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0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。
扫描于 2026/10/31(1 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 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/schemastery@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-agent-loop@deepseek-ai/dsh-attachment@deepseek-ai/dsh-brand@deepseek-ai/dsh-code-runtime@deepseek-ai/dsh-commands@deepseek-ai/dsh-invariants@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-scope@deepseek-ai/dsh-session给这个插件打分还没有人投票↓
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还没有人投票,来当第一个
DeepSeek Harness 的多模型会诊,以证据为先:2–5 个独立配置的模型审阅同一份证据,主智能体汇总它们的匿名意见。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-consult
English · 简体中文
关键决策,多听几种真正不同的声音。
dsh-consult 是为 DeepSeek Harness 打造的多模型“专家会诊”插件,在主 Agent 真正需要判断的时刻,为它组织一场有边界的委员会咨询。
/consult 先完成实现和测试,再请多个独立模型评审这个方案是否适合发布。
主 Agent 仍然负责探索 workspace、修改代码和运行验证;到了决策关口,插件把同一份证据、同一个问题,同时交给 2–5 个由你配置的模型。主 Agent 最后综合匿名意见,并对交付结论负责。
不是更多人干活,而是更多人帮助判断
很多 subagent 或 agent team 的工作方式,可以类比为同一个人戴上不同的帽子:一个关注架构,一个检查测试,一个负责实现。它们从不同角度拆解任务,擅长扩大探索范围和执行吞吐。
dsh-consult 采用另一种思路:不同的人,看同一份材料,站在同一个决策关口,回答同一个问题。 顾问之间不分工、不共享讨论过程,也不互相说服;我们要保留的,正是不同模型独立判断后产生的差异。
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dsh-consult English · 简体中文 关键决策,多听几种真正不同的声音。 dsh-consult 是为 DeepSeek Harness 打造的多模型“专家会诊”插件,在主 Agent 真正需要判断的时刻,为它组织一场有边界的委员会咨询。 /consult 先完成实现和测试,再请多个独立模型评审这个方案是否适合发布。 主 Agent 仍然负责探索 workspace、修改代码和运行验证;到了决策关口,插件把同一份证据、同一个问题,同时交给 2–5 个由你配置的模型。主 Agent 最后综合匿名意见,并对交付结论负责。 不是更多人干活,而是更多人帮助判断 很多 subagent 或 agent team 的工作方式,可以类比为同一个人戴上不同的帽子:一个关注架构,一个检查测试,一个负责实现。它们从不同角度拆解任务,擅长扩大探索范围和执行吞吐。 dsh-consult 采用另一种思路:不同的人,看同一份材料,站在同一个决策关口,回答同一个问题。 顾问之间不分工、不共享讨论过程,也不互相说服;我们要保留的,正是不同模型独立判断后产生的差异。 | | Agent team / subagent | dsh-consult | | 主要解决 | 怎么把工作并行做完 | 这个判断是否可靠 | | 组织方式 | 不同角色、不同子任务 | 不同模型、同一问题 | | 上下文 | 各取所需,持续探索 | 同一份精选证据包 | | 工具权限 | 通常可以读写和执行 | 无工具、无 history、无 workspace 权限 | | 最终产物 | 多份执行结果 | 多份独立意见,由主 Agent 综合 | | 成本形态 | 随执行过程持续增长 | 只在显式咨询点产生 | 这并不是要替代 agent team,而是在区分两类问题:执行需要负责人,关键决策才需要委员会。 以现在的 Agent 能力,方向确定后,编码、修改、测试和验收通常可以由一个主 Agent 连贯完成;如果把委员会也做成一组拥有工具、持续协作的 Agent,往往会额外支付上下文、工具调用和协调成本。 dsh-consult 因此只把多模型能力用在最有价值的地方——挑战判断,而不是重复劳动。 哪些时刻值得咨询? - 两种架构都说得通,但长期维护成本不同; - 安全、隐私或数据边界可能被忽略; - 改动已经完成,需要一次独立的发布前评审; - 失败模式复杂,单一模型可能对自己的方案过于自信; - 取舍涉及性能、复杂度、兼容性与用户体验,无法只靠一个指标决定; - 你想确认当前结论是否只是某个模型的偏好。 对于改文案、修明确的小 bug、执行已经确定的步骤等日常任务,通常没有必要咨询。咨询应当是一个 高价值、低频率、由用户决定的检查点,而不是每轮对话的默认开销。 一次咨询如何发生 flowchart LR U["用户指定咨询任务"] --> A[主 Agent 探索、实现、验证] A --> P[整理同一份证据与问题] P --> C1[模型 A 独立判断] P --> C2[模型 B 独立判断] P --> CN[模型 C–E 独立判断] C1 --> S[主 Agent 比较并综合] C2 --> S CN --> S S --> R[给出最终结论] 这条流程有几个刻意设置的边界: - 显式发起:只有用户输入 /consult <task> 才会创建咨询; - 先做功课:主 Agent 必须先完成必要的探索和验证,再准备证据; - 公平比较:每个顾问收到完全相同的 prompt 和 evidence packet; - 独立作答:顾问并行调用,不辩论、不投票,也看不到彼此的答案; - 匿名综合:主模型只看到 Consultant A/B/...,避免品牌和模型名称影响判断; - 主 Agent 负责:意见不是证明,最终取舍、执行和验收仍由主 Agent 完成; - 成本可控:顾问数量、模型、超时、输出长度和意见大小均由部署方限制。 快速开始 需要 Node.js >=22.19.0、一个兼容的 DeepSeek Harness 版本,以及至少两组已经在 DSH 中配置好的模型服务(每组由 provider 和 model 共同确定)。 1. 安装 把 bundle 安装到你使用的 profile(通常是 web): dsh plugin --profile web add dsh-consult 如果你通过包执行器启动 DSH,也可以直接运行: pnpm dlx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-consult 2. 选择顾问模型 插件安装后默认休眠,不会产生任何模型调用。在 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml (或 DSH_HOME 下对应的 profile 文件)加入下面的最小配置: - id: consult config: consultants: - provider: "<provider-id-a>" model: "<model-id-a>" - provider: "<provider-id-b>" model: "<model-id-b>" 请把 <...> 占位符替换成 DSH 中的实际 ID:provider-id 是模型服务的标识, model-id 是该服务下的模型标识。两个 provider-id 可以相同,例如可以从同一个模型服务选择两个不同模型;真正不能重复的是完整的 provider + model 组合。上面是两位顾问的最小配置,你也可以按相同格式继续添加,最多配置五位顾问。API key 仍由 DSH 的 settings 与 credentials 机制管理,dsh-consult 不读取也不保存密钥。其余选项均可省略,插件会使用默认值;需要调整时再显式填写。完整配置见配置指南。 检查配置并启动: dsh --profile web --dump-config dsh web 3. 在关键节点发起咨询 /consult 评审当前缓存失效方案。先检查实现和测试,再判断是否适合发布。 主 Agent 会照常工作,并在证据准备好后调用一次 consult。仍处于等待状态的咨询可以用 /consult off 取消。 你仍然掌握控制权 - 顾问来自你配置的 provider/model,可以为不同模型指定不同 reasoning effort; - 2–5 个顾问并行执行,总等待时间通常取决于最慢的 route,而不是所有耗时相加; - 所有顾问成功时结果为 complete,至少一份有效意见时为 partial; - provider、model、用量、耗时和原始失败仅写入 model-hidden 诊断事件; - 咨询状态与交付过程会持久化,恢复 session 时不会悄悄重复已经开始的外部调用; - Native Tool、PTC Mode 和 ctx.consult.run(...) service API 均受同一套显式 intent 约束。 数据与安全边界 证据包会被完整发送给每一个已配置的顾问模型,同时写入 DSH session event log。 当前版本不会自动探测、裁剪或脱敏 secret。请求咨询前,请分别确认: 1. 这些内容适合发送给所有顾问 provider; 2. 这些内容适合随 session 日志在本地持久化、导出或备份。 顾问无法自行读取 workspace,也不能调用工具;证据帧会被标记为不可信数据。但这些隔离措施并不能让原本不应外发的秘密变得安全。生产部署前请阅读安全与数据流指南。 已验证的兼容版本 dsh-consult 0.2.0 仅支持 DeepSeek Harness 0.1.5-rc.2。 更早或更新的 DSH 版本未经验证,不保证兼容。每个插件版本仅支持一个经过测试的精确 DSH 版本, “最新”仅用于选择适配目标,不代表自动支持之后发布的版本。 CI 在 Node 22.19.0 和 Node 24 上验证该版本。非阻塞的 DSH next 监控用于提前发现变化,通过监控不会自动扩大支持范围。 | dsh-consult | 支持的 DSH | | 0.2.0 | 仅 0.1.5-rc.2 | | 0.1.0(历史版本) | 0.1.0-rc.7、0.1.0-rc.8、0.1.1-rc.1、0.1.1-rc.2 | 使用上述旧版 DSH 时,可以安装 dsh-consult@0.1.0 并查阅其历史发布说明。 验证方式和发布策略见兼容性说明。 进一步了解 | 文档 | 适合什么时候阅读 | | Configuration | 配置顾问、超时、大小限制与 reasoning effort | | Usage | 了解 intent 生命周期、PTC Mode 与 service API | | Security | 上线前检查外发、留存和信任边界 | | Architecture | 理解 fan-out、匿名结果、事件结算与恢复 | | Compatibility | 查看 Node/DSH 支持矩阵和验证方式 | | Releasing | 维护者准备 npm 与 GitHub Release | 深层技术文档目前以英文维护,避免两套实现说明随版本演进而产生偏差。 开发与贡献 pnpm install pnpm check 测试使用真实 Cordis service composition、fake LLM adapter 与 fake Code Runtime bridge,不需要任何模型凭据。pnpm verify:compat 会在临时环境中运行完整兼容矩阵,不改写当前 checkout。 欢迎阅读 CONTRIBUTING.md 参与贡献。安全问题请按照 SECURITY.md 私下报告。 dsh-consult 目前是面向快速演进中的 DSH developer preview 的早期公开版本。生产环境请固定使用已验证的 DSH 版本,并在升级前阅读 CHANGELOG.md。 许可证 MIT
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