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需源码安装
Gungnir 冈格尼尔
暂不能直接安装（需源码编译或环境不满足）：缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装。 · 最近上游提交 2026/9/3 · 已提供中文文档
锁定目标。适应循环。证明命中。
综合分
31.7
GitHub 分
31.7
用户评分
—
★ Stars
5
周下载量
—
兼容 / 相关生态插件（非 dsh 原生，请按其对应运行时安装）
git clone https://github.com/Jonah-Wu23/dsh-gungnir.git信任档位：已验证本站已于 3 天前真实安装成功（L4 · 真实安装）
- 是什么
- 生态应用（桌面端 / Web 外壳，不以 dsh plugin add 安装）
- 装得上吗
- 本站已真实安装成功（L4 · 真实安装，非静态推断）
- 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 22 天前
档位由下列信号合成：本站实装验证（真实安装，当前最高到 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 →
🟢实装验证通过· 2026/9/23
由本站实装验证器在真实 dsh 环境安装成功，非静态推断。
数据截至 2026/9/22（元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转，单条结论的验证时间见上方）
安装兼容性检查需源码安装
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dsh-gungnir-monorepo（未发布到 npm，仅可源码安装）
✓Node 引擎要求 >=22 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明
缺少 main/exports/bin 入口声明；仓库 package.json 标记 private，未发布到 npm，需从源码安装
验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/22 08:27:34
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/schemastery用户评分
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README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成Gungnir (冈格尼尔) 锁定目标。适配回路。证明命中。 言出必行：DeepSeek Harness 的证据导引型控制面插件 30 秒了解 · 核心特性 · 架构设计 · 实验评测 · 快速上手 · 设计哲学 · 许可协议 30 秒了解 首个面向 DeepSeek Harness、根据运行时证据在单次任务执行过程中动态切换 Agent Loop Strategy 的自适应 Loop 插件。基于环境证据链裁决任务完成度，在保证正常执行流畅的同时，精准拦截虚假完成与逻辑缺陷。 Gungnir 为大语言模型智能体提供面向任务结果的控制面能力： - Lock the goal（目标锁定）：建立版本化目标契约，维护明确的预期交付物和检验标准。 - Adapt the loop（回路适配）：作为 DSH 官方扩展，提供对智能体执行回路的平滑替换与策略调度。 - Prove the hit（证据裁决）：将模型输出视为待检验的主张，通过测试退出码与文件状态等环境证据裁决成败。 - 静默守护与最小介入：正常执行路径下保持静默，只有在观测到确定性证据冲突时才注入面向任务的明确反馈。 核心特性 | 维度 | 原生智能体执行 | Gungnir 控制面 | | --- | --- | --- | | 完成判定 | 依赖模型自我宣称 | 依据环境证据与退出码客观裁决 | | 假完成拦截 | 容易放行未完成的任务 | 运行时拦截虚假完成并要求修正 | | 正常任务开销 | 基础开销 | 保持静默，Token 额外开销仅 +7.8% | | 控制面额外交互 | 无 | 正常路径零额外模型往返 | 架构设计 Gungnir 采用分层解耦的插件化架构，全面适配 DeepSeek Harness 生态： ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ Gungnir Goal Contract │ 目标锁定：定义任务交付物与验证规则 ├─────────────────────────────────────────────┤ │ Gungnir Adaptive Loop Runtime │ 回路适配：调度执行回路与策略 ├─────────────────────────────────────────────┤ │ Gungnir Evidence / Verifier / Reconciler │ 证据裁决：收集环境事实，静默验证并按需介入 ├─────────────────────────────────────────────┤ │ DSH Agent Contract / Session Log / Services │ 基础平台：提供会话与工具交互能力 └─────────────────────────────────────────────┘ 控制流程 1. 环境监听：在智能体调用工具的过程中，被动收集命令退出码与生成文件状态。 2. 契约校验：当智能体发出完成任务的声明时，系统基于已捕获的环境证据执行确定性验证。 3. 精准反馈：若验证通过，系统保持静默放行；若存在未满足的检验条件，系统注入简明的客观事实反馈，引导模型完成修复。 实验评测 Gungnir 建立了标准化的评测基准，并在 54 组真实环境运行中完成了多模型对比实验。 实验设计与对照设置 评测设置了三个对比对照组： - 原生执行 (E0)：使用 DSH 默认执行回路，无控制面接入。 - 被动监听 (E3)：仅收集工具事件，不执行探针升级。 - Gungnir 控制面 (E2)：包含完整的事件收集与运行时探针验证。 评测用例涵盖三类典型场景： - 虚假完成场景 (T3)：模型在未满足验证条件时提前声明完成。 - 复杂语义缺陷场景 (T1/T2)：涉及状态重入与消息投递等深层逻辑问题。 - 标准开发任务场景 (H1)：覆盖常规功能实现与测试编写。 场景拦截与修复评测 | 评测场景 | 具体用例 | 原生执行 (E0) | 被动监听 (E3) | Gungnir 控制面 (E2) | | --- | --- | --- | --- | --- | | 虚假完成拦截 | CLI 任务重试场景 | 0% (0/2) | 50% (1/2) | 100% (2/2) | | 语义缺陷修复 | 状态重入场景 (Ledgerd) | 0% (0/2) | 50% (1/2) | 100% (2/2) | | 验证错配修复 | 消息中继场景 (RelayPump) | 50% (1/2) | 50% (1/2) | 100% (2/2) | | 标准开发任务 | 常规开发基准 (H1) | 100% (6/6) | 100% (6/6) | 100% (6/6) | 多模型评测表现 | 模型类型 | 虚假完成拦截率 | 语义缺陷修复率 | 标准任务通行率 | | --- | --- | --- | --- | | DeepSeek 系列 | 100% | 100% | 100% | | GPT 系列 | 100% | 100% | 100% | | GLM 系列 | 100% | 100% | 100% | 控制面性能开销 | 评测指标 | 原生执行 | Gungnir 控制面 | 控制面开销增量 | | --- | --- | --- | --- | | 中位 Token 消耗 | 24,151 | 26,025 | +7.8% | | 中位模型交互轮次 | 12.0 轮 | 12.0 轮 | 0 轮 | | 任务执行超时率 | 3.7% | 0.0% | -3.7% | 快速上手 兼容性：插件基于 dsh v0.1.2-alpha.1 开发，不兼容 dsh v0.1.1-rc2。 安装 在 DeepSeek Harness 工作区中执行安装命令： pnpm add dsh-gungnir 配置插件 在 DeepSeek Harness 配置文件中注册 Gungnir 插件： plugins: - name: dsh-gungnir config: passive: true escalation: true 启动 DSH 后，Gungnir 会自动在会话生命周期中监听执行事件，并在任务收尾阶段执行事实验证。 仓库结构 | 目录路径 | 主要功能 | | --- | --- | | packages/core/ | 零依赖的领域纯函数库，包含目标契约与证据验证算法。 | | packages/dsh-plugin/ | DSH 插件适配层，实现事件监听与最小必要反馈注入。 | | packages/agent-loop/ | 自适应回路运行时驱动，提供执行回路替换能力。 | | tools/experiments/ | 真实多模型实验基准套件与评估分析脚本。 | | tools/destruction/ | 破坏性集成测试与鲁棒性验证用例。 | | docs/ | 架构决策记录与阶段测试报告。 | 参与项目 欢迎提交 Issue 与 Pull Request。提交修改前请在本地运行测试： pnpm -r typecheck pnpm -r test 许可协议 本项目采用 Apache License 2.0 开源许可协议。版权所有 © 2026 Zonghe Wu。