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未验证
识别重复纠正信号,阈值判断后沉淀为习惯
尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/9/12 · 已提供中文文档
Self-learning habit engine for DeepSeek Harness: correction signals, threshold judgment, two-level human gate · 自学习习惯引擎:观察纠正信号、阈值判断、两级人工门控
综合分
30.4
GitHub 分
30.4
用户评分
—
★ Stars
1
周下载量
—
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add Max-Null/dsh-habit该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
数据截至 2026/9/16(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)
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-session@deepseek-ai/dsh-storage@deepseek-ai/dsh-storage-json用户评分
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README
@max-null/dsh-habit 本插件属于 @max-null/ 插件系列——这一系列共同构成 SSID(思灵 · Seek Soul in Darkness) 桌面体验。SSID 是整合它们的盒:dsh-capture · dsh-chat-rail · dsh-chinese-thinking · dsh-draft-polish · dsh-guardian · dsh-habit · dsh-memory · dsh-node-appearance · dsh-plugin-center · dsh-quick-toolbar · dsh-skill-mcp-center · dsh-ssid-panels · dsh-ssid-zh-ui · dsh-achievements。 本插件属于 @max-null/ 系列——这一系列插件共同构成 SSID(思灵 · Seek Soul in Darkness) 桌面体验。 面向 DeepSeek Harness 的自学习习惯引擎——从会话事件中观察用户纠正 信号,在达到阈值时用低成本模型判断习惯, 并在两级人工门控之后沉淀候选。不新增任何 agent 角色: 判断是一个事件驱动的插件,不受上下文衰减影响。 循环 ① 观察 session/event → 纠正信号检测(确定性,零 token) ② 判断 单个会话中 >=3 个信号 → 一次 flash 调用(证据切片 + 已有习惯) ③ 沉淀 候选区 → 用户确认 → dsh-memory remember()(suggested) → 用户再次确认 → auto → recall 注入 截图 本插件是行为提示类:不新增任何按钮、面板或设置项。它会识别你的重复要求(如「再检查一下」「重新做」)并在会话中给出相应提示。 按《SSiD 开发手册》§9 截图规范:截图须回答「装完会多出/变成什么」的入口与面板。 本插件无界面元素(no UI surface),故不适用该项要求,改以上述行为效果说明代替。 Compose - id: habit name: '@max-null/dsh-habit' 需要在宿主 composition 中提供 storage 和 llm(dsh-base 两者均已内置)。 以 bundle 形式安装:dsh plugin --profile add @max-null/dsh-habit。 Service - ctx.habit — 引擎: - snapshot() → 候选(最新的在前) - confirm(id) / discard(id) → 第一级人工门控 - (第二级门控是 dsh-memory 自身的 suggested→auto 确认) Config | 字段 | 默认值 | 含义 | |---|---|---| | signalThreshold | 3 | 触发一次判断调用前所需的纠正信号数 | | provider | deepseek-official | 判断模型提供方 | | model | deepseek-v4-flash | 判断模型(低成本、确定性) | | storageRoot | $DSH_HOME/storages/habit | JSON 存储根目录 | 设计说明 - 确定性观察,按需调用 LLM:纠正检测是一份 固定短语列表 + 长度上限(任务描述不算纠正); LLM 仅在会话累积足够信号时才运行。 - 两级人工门控:候选必须在 UI 中确认,然后 再通过 dsh-memory 自身的 suggested→auto 门控。模型永远无法自行 提升自己的习惯。 - 窄输入以保质量:判断调用最多获得 5 条证据 文本加上已有习惯列表——判断质量来自精确的 上下文,而非数量。 Develop npm install --legacy-peer-deps npm test npm run typecheck npm run build SSID 系列
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