技能规则路由器MJorgin/dsh-skill-router

🍸→⚙️ dsh-skill-router

面向 DeepSeek Harness 的规则优先前置步骤技能路由：匹配到技能就倒上，拿不准就保持沉默。

License: MIT
Test CI
DeepSeek Harness
Deterministic
Once per session
Companion
Docs

skill-bartender 的配套执行器：
技能承载策略判断，本插件承载执行。
确定性、零 LLM 调用、零 token 成本，直到某条规则真正倒上：

- ⚡ 前置步骤钩子 —— 在每个步骤之前读取最新的用户消息。
- 🧭 规则优先匹配 —— 用户可编辑的 YAML 策略（~/.dsh/skill-router.yaml，
内置默认值在 default-policy.yaml），首个匹配胜出。
- 🔇 静默未命中 —— 无命中 → 零干预；模型保持其正常的
目录流程。
- ♻️ 每会话一次 —— 每个技能最多倒上一次。
- 🛡️ 损坏的 YAML 永远不会破坏会话 —— 回退到内置默认值。

为什么 · 工作原理 · 你会得到什么 · 快速开始 · 实际效果 · 策略 · 已测试 · 范围与非目标 · 常见问题 · 目录结构 · 许可证

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🤔 为什么

大多数技能加载都交给模型的判断：它每个步骤都看到目录，每次都重新决定，而且常常加载得太晚、加载错误，或者根本不加载。一个在模型回答之前运行的路由器可以解决这个问题：

| | dsh-skill-router | LLM 评判路由器 | 手动加载 |
|---|---|---|---|
| 决策者 | 规则（确定性） | LLM / 嵌入 | 模型，每个步骤 |
| Token 成本 | 直到某条规则倒上之前为零 | 每个步骤 | 每个步骤 |
| 增加的延迟 | ~0 ms | 模型往返 | 不适用 |
| 可复现 | ✅ 相同消息 → 相同倒上 | ❌ 有变化 | ❌ 有变化 |
| 用户控制 | 编辑 YAML，搞定 | 提示它 | 祈祷它记得 |

为什么用规则而不是 LLM 评判？ 速度、成本和可预测性。一条
URL 路径规则可以在微秒内将 feishu.cn/x/docx/ 路由到 lark-doc，对于
免费，每次都是——而 skill-bartender 的路由表正是策略判断所在之处。这个插件是肌肉，不是大脑。

⚙️ 工作原理

- 挂钩 agent/pre-step，读取最新的用户消息。
- 将其与用户可编辑的规则进行匹配（~/.dsh/skill-router.yaml，捆绑的默认值在 default-policy.yaml 中）。首个匹配胜出。
- 命中时：将匹配到的技能正文作为 skill-invocation 消息注入该步骤——目录的“已加载，不要重新加载”规则会自动生效。
- 未命中：零干预。模型保持其正常的目录流程。
- 每个技能在每个会话中最多注入一次。

✨ 你能得到什么

| 能力 | 作用 |
|---|---|
| ⚡ 步骤前挂钩 | agent/pre-step——注入发生在模型开始思考之前 |
| 🧭 YAML 策略 | 用户可编辑的 ~/.dsh/skill-router.yaml；YAML 损坏时回退到捆绑的默认值 |
| 🔎 whenToUse 触发器 | 已安装技能的 whenToUse frontmatter 作为次级触发器（字面短语匹配，追加在 YAML 规则之后） |
| 🚀 零成本 | 无 LLM 裁判，无嵌入——仅规则（快速、免费、确定性） |
| ♻️ 每会话一次 | 按会话去重注入；没有技能正文会淹没上下文 |
| 🔗 配套 | 与 skill-bartender 的路由表和品味测试配合使用 |

⚡ 快速开始

dsh plugin --profile web add github:akqwpeter-prog/dsh-skill-router

然后重启正在运行的实例（配置文件包在启动时加载）。

验证：说“生成一张海报”——media-tools 会自动注入；说“这个截图帮我检查一下”——vision-review 会注入。没有规则匹配？模型就照常工作。

📸 实际效果

一张图：规则命中 → 技能在模型回答前注入；未命中 → 完全静默。

🧭 策略

~/.dsh/skill-router.yaml
rules:
- match: "(生成|画).{0,12}(图|海报|banner)"
pour: [media-tools]

- 按精确度排序：URL 路径路由优先，媒体、委派、工作流技能在原子技能之前。
- 首个匹配的规则胜出；pour 列出要加载的技能名称。
- YAML 损坏时回退到捆绑的默认值，绝不会中断会话。
- 把它当作数据来写：通过编辑 YAML 而非代码来改进匹配。
- 完整参考：docs/POLICY.md · 捆绑默认值：default-policy.yaml · 演练：docs/EXAMPLES.md。

🧪 已测试

集成测试套件（10 个用例）针对实时配置文件运行：注入、去重、
零接触、拒绝透传、URL 路由、邮件与即时通讯消歧、
误报防护。参见仓库中的 test/，以及
DESIGN.md 中的设计说明和 GOLD-TASKS.md 中的黄金任务列表。

🎯 范围与非目标

- 无 LLM 裁判，无嵌入：仅规则（快速、免费、确定性）。
- 不自动安装缺失的技能：这仍属于 skill-bartender 的
隔离 → SkillSpector → 人工审批流程。
- 规则表即数据：通过编辑 YAML 而非代码来改进匹配。
- 已安装技能上的 whenToUse frontmatter 充当次级触发器
（字面短语匹配，追加在 YAML 规则之后）。将其写为简短的
触发短语；长篇散文永远不会匹配。如今的技能数据大多缺少
该字段——skill-bartender 的品味测试可以回填它。

❓ 常见问题

当没有任何匹配时，它会消耗 token 吗？
不会。没有命中 → 零干预、零 LLM 调用。路由器只读取步骤中
已有的文本并运行正则规则——微秒级，免费。

它与 skill-bartender 有何不同？
skill-bartender 是判断（哪个技能合适、何时保持沉默、如何
安全安装）。本插件是执行（一个确定性的前置步骤钩子，负责
倒出）。二者相辅相成；路由器也可独立使用。

我可以使用自己的规则吗？
可以——将 default-policy.yaml 复制到 ~/.dsh/skill-router.yaml 并编辑。
首个匹配胜出；损坏的 YAML 会回退到默认值。

它会在一个会话中重复倒出同一个技能吗？
不会——每个技能在每个会话中最多倒出一次，因此上下文永远不会泛滥。

🗺️ 布局

dsh-skill-router/
├── index.js               # Cordis 插件：前置步骤钩子 + 倒出逻辑
├── policy.js              # 规则加载 / 匹配（已单元测试）
├── default-policy.yaml    # 内置默认值（复制到 ~/.dsh/skill-router.yaml）
├── test/                  # 策略单元测试 + 集成测试套件
├── DESIGN.md / GOLD-TASKS.md    # 设计说明 + 黄金任务
├── docs/
│   ├── screenshots/how-it-works.png
│   ├── POLICY.md / EXAMPLES.md
│   ├── social-preview.png  # 横幅（通过 scripts/ 重新生成）
│   └── lang/README_ZH.md   # 简体中文
├── scripts/
│   ├── make-banner.py      # 合成 docs/social-preview.png
│   ├── make-diagram.py     # 合成工作原理图
│   └── check-policy.mjs    # 策略校验
├── cordis.patch.yml / package.json   # DSH 打包清单
└── LICENSE (MIT)

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DeepSeek Harness 开发者预览版仍处于面向 Harness
开发者的测试阶段；核心插件和基础 API 将持续迭代。我们期待
与全球开发者一起，在开源、开放、可复用、可组合的基础设施
之上，共同探索智能的上限。

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📄 许可证

MIT