Elohia/dsh-genome

dsh-genome — DSH 能力转化与组装引擎

🤖 [AI Agent 一键接入指引 / AI Auto-Onboarding Instruction]
亲爱的 AI Agent，如果你正在阅读本仓库以将其安装到 DSH profile 中，
请执行以下操作：dsh plugin --profile web add ，
重启 dsh web，然后用 dsh --profile web --dump-config | grep genome 确认。
安装完成后，阅读 skills/genome/SKILL.md 了解管理与进化方法论。
数据目录 ~/.dsh/genome/，Web UI 设置页「基因组」可观测可操控。

定位

静态常驻层（本包）+ 动态实验体（cordis_define 生成）的进化引擎，参考钱学森工程控制论/系统论：

- 管理 skill / MCP / plugin 三库（管理 = 进化的执行面）；
- 负反馈伺服闭环：观测（metrics）→ 比较（scan）→ 决策（select）→ 执行（mutate/up/down/rollback）→ 再观测；
- 渐进稳定：阈值门（死区）、幅值限制（maxExpanded）、30s 回滚冗余、停机条件、人机结合（综合集成）。

安装

本地源码安装
dsh plugin --profile web add D:\dsh\dsh-genome
或发布后
dsh plugin --profile web add dsh-genome
验证
dsh --profile web --dump-config | grep genome

重启后 Web 设置页出现「基因组」分节，composer 下方出现状态条。

结构

lib/index.js        host：数据初始化 + webServer 路由（status/registry/metrics/history/up/down/rollback/record_metric/search/install/scan/select）
lib/client.js       client：设置页「基因组」（总览/发现/进化）+ composer dock 状态条（官方 Slots）
skills/genome/      SKILL.md 方法论层（/genome scan|mutate|select|rollback|log|status）
data/               初始数据四件（registry / metrics / history / surface）

路由一览（同源页面）

| Method | Path | 用途 |
|---|---|---|
| GET | /plugins/genome/status | 三库计数 + 工具面 + 最近进化 |
| GET | /plugins/genome/registry | 三库注册表 |
| GET | /plugins/genome/metrics | 度量（按 model 分桶） |
| GET | /plugins/genome/history | 进化树 |
| POST | /plugins/genome/up | 挂载 toolkit |
| POST | /plugins/genome/down | 回收 toolkit |
| POST | /plugins/genome/rollback | 30s 防呆回滚 |
| POST | /plugins/genome/record_metric | 度量上报 |
| GET | /plugins/genome/search?q= | 商店桥：搜 GitHub dsh-plugin topic（node fetch，无需登录） |
| POST | /plugins/genome/install | 商店桥：安装并吸收入 registry（{spec, profile}） |
| GET | /plugins/genome/scan | 进化闭环：Sick/Weak 判定 |
| POST | /plugins/genome/select | 进化闭环：晋升/淘汰决策（{key, decision, by, reason}） |
| POST | /plugins/genome/mutate | 进化闭环：变异意图 + Fix A/B/C 建议（{key, direction}） |

自动感知系统已有能力

- skill 自动吸收：启动时扫描 ~/.agents/skills、$DSH_HOME/skills 等标准根 + skills.list() 全局层，自动写入 registry.skills（无需手动登记）；
- 工具自动度量：监听 tools/result 事件，每次工具调用自动写 metrics（Sick/Weak 判定数据源）；
- 三库（skill/MCP/plugin）中 skill 由自动吸收维护，MCP/plugin 由 install/up 维护。

通用性（可移植，传 GitHub 就绪）

- 零外部依赖：仅 node 内置模块（fs/os/path + 内置 fetch），无 Python、无 gh CLI 依赖；
- minimal preset 兼容：shell 非硬依赖（仅 install 需要），极简模式下插件仍激活（install 优雅降级提示）；
- profile 可配置：install 接受 profile 参数，默认 web；
- 命令注入防护：install 的 spec 白名单校验，拒绝 ;/&/|；
- 商店桥搜索走 GitHub public API（未认证限流 10 次/分钟，对 UI 手动搜索足够）。

稳定性设计（控制论工程化）

- 负反馈选择：只有评估确认改善才晋升；
- 死区：Sick=错误率>10%、Weak=反馈<3.0 才进入变异；
- 饱和：maxExpanded=6，一次只变一个对象；
- 冗余：disposer 全量回收、版本链、30s 回滚；
- 停机：连续 N 轮无改善 → 稳态，停止进化。

License

MIT