自动探测本机环境并沉淀跨会话档案,减少重复探测
29/100
综合分
1
GitHub 星标
199
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/9/16 · 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 dsh-env-profilenpm 源 · dsh-env-profile 的发布者账号已校验与本仓库一致
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:已验证
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
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
安装兼容性检查✓ 自动检查通过展开查看检查明细 ↓
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-env-profile @ 0.1.4
✓Node 引擎要求 >=20 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/9/23 08:35:12
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0🔵 扫描:含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静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。
可执行外部命令
查看扫描证据(共 2 处,展示前 2 条)
- 执行外部命令固定命令lib/probes.js:77
execFile('where.exe', [candidate], { timeout: timeoutMs, windowsHide: true }, (error, stdout) => { - 执行外部命令来自配置/变量lib/probes.js:96
execFile(executable, flags, { timeout: timeoutMs, windowsHide: true }, (error, stdout, stderr) => {
扫描于 2026/11/4(0 天前) · 范围 入口闭包 + 全包扫描 · 来源 npm 发布包
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。
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功能亮点
- 自动探测本机环境
- 跨会话沉淀档案
- 低开销注入
DSH 全局经验插件:自动探测环境 + 跨会话档案 + 低开销注入,减少重复探测、加快会话、降低 token。
最近更新
在 GitHub 查看全部 →v0.1.42026-08-30
DSH 全局经验插件:自动探测本地依赖/便捷路径/网络/磁盘并沉淀跨会话环境档案,订阅 session/event 折叠每会话统计,低开销摘要注入每轮系统提示,env_profile 工具按需查全量。
安装:
dsh plugin --profile web add github:Yvesgao/dsh-env-profile#v0.1.4
(纯 JS 无构建,git 直装无需 allowBuilds)
v0.1.32026-08-18
DSH 全局经验插件:自动探测本地依赖/便捷路径/网络/磁盘并沉淀跨会话环境档案,订阅 session/event 折叠每会话统计,低开销摘要注入每轮系统提示,env_profile 工具按需查全量。
安装:
dsh plugin --profile web add github:Yvesgao/dsh-env-profile#v0.1.3
(纯 JS 无构建,git 直装无需 allowBuilds)
v0.1.12026-08-16
DSH 全局经验插件:自动探测本地依赖/便捷路径/网络/磁盘并沉淀跨会话环境档案,订阅 session/event 折叠每会话统计,低开销摘要注入每轮系统提示,env_profile 工具按需查全量。
安装:
dsh plugin --profile web add github:Yvesgao/dsh-env-profile#v0.1.1
(纯 JS 无构建,git 直装无需 allowBuilds)
数据来自仓库的 GitHub Release,可能与插件实际版本不一致。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-env-profile(骨架)
DSH 全局经验插件:自动探测本地环境(依赖工具 / 便捷路径 / 网络 / 磁盘),订阅 session/event 折叠每会话统计,沉淀为跨会话的全局档案,并把低开销摘要注入每一轮系统提示——让每个会话开局就知道「这台机器有什么、哪些路径靠谱、网络快不快、以往会话里沉淀过什么」,减少重复探测与重复解释,加快会话、降低 token 消耗。
状态:骨架 v0.1。核心闭环(探测 → 沉淀 → 注入 → 查询)可用, LLM 自动抽取知识条目等进阶能力见文末「路线图」。
安装
本地开发先读这个坑(本机 2026-08-16 实测):dsh plugin --profile web add link: 装完会报 Cannot find package '@deepseek-ai/schemastery' 而无法加载。原因:官方 @deepseek-ai/ 包不随插件分发,靠「插件的真实文件位于 profile 目录树内、 Node 父目录上溯命中 $DSH_HOME/profiles/node_modules 平铺闭包」解析;
pnpm 对本地路径依赖一律建 junction(真实路径在 profile 树外),ESM 解析必失败。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-env-profile(骨架) DSH 全局经验插件:自动探测本地环境(依赖工具 / 便捷路径 / 网络 / 磁盘),订阅 session/event 折叠每会话统计,沉淀为跨会话的全局档案,并把低开销摘要注入每一轮系统提示——让每个会话开局就知道「这台机器有什么、哪些路径靠谱、网络快不快、以往会话里沉淀过什么」,减少重复探测与重复解释,加快会话、降低 token 消耗。 状态:骨架 v0.1。核心闭环(探测 → 沉淀 → 注入 → 查询)可用, LLM 自动抽取知识条目等进阶能力见文末「路线图」。 安装 本地开发先读这个坑(本机 2026-08-16 实测):dsh plugin --profile web add link: 装完会报 Cannot find package '@deepseek-ai/schemastery' 而无法加载。原因:官方 @deepseek-ai/ 包不随插件分发,靠「插件的真实文件位于 profile 目录树内、 Node 父目录上溯命中 $DSH_HOME/profiles/node_modules 平铺闭包」解析; pnpm 对本地路径依赖一律建 junction(真实路径在 profile 树外),ESM 解析必失败。 因此本地验证用物理拷贝(与 npm/git 安装的真实布局一致): 0) 前置:pnpm 需在 PATH(没有就装:npm i -g pnpm;或用 npx --yes pnpm@9 包一层 shim) 1) 登记依赖 + bundle 层(profile package.json 的 dsh.profile.bundles 会追加 dsh-env-profile) dsh plugin --profile web add "E:\My Documents\DskHarness-PC\dsh-env-profile" 2) 用物理拷贝替换 pnpm 建的 junction(官方包解析的关键一步) $dst = "$env:USERPROFILE\.dsh\profiles\web\node_modules\dsh-env-profile" cmd /c rmdir "$dst" Copy-Item -Recurse "E:\My Documents\DskHarness-PC\dsh-env-profile" "$dst" 3) 重启 dsh web 生效;改代码后重复 2)+3)(ESM 按 URL 缓存,必须重启) 不装 pnpm 的纯手工路径(等价):在 $env:USERPROFILE\.dsh\profiles\web\package.json 的 dsh.profile.bundles 里追加 "dsh-env-profile",然后直接把插件目录拷到 $env:USERPROFILE\.dsh\profiles\web\node_modules\dsh-env-profile,重启 web。 正式分发(npm / git 源,物理落盘进 profile,无上述问题): dsh plugin --profile web add dsh-env-profile # 发布到 npm 后 或 git 源(产物已入库 lib/,无 prepare 构建) dsh plugin --profile web add "github:Yvesgao/dsh-env-profile#v0.1.0" 重启 dsh web 后验证: 1. $DSH_HOME/storages/ 下出现 env_profile.json(首次探测后,含 tools/paths/network/disk); 2. 任意会话的系统提示尾部出现 ## Environment profile 段; 3. 会话里问一句「这台机器装了哪些常用工具?网络到 api.deepseek.com 延迟多少?」 模型直接答出,不再现场跑命令。 headless profile 同样适用(把上面路径里的 web 换成 headless)。 卸载:dsh plugin --profile web remove dsh-env-profile。 闭环架构 session/event ──▶ collector ──┐ ┌──▶ systemPrompt.section ──▶ 每轮注入 (tool/call,result,turn/end) │ │ (order 500, 预算 600 字符) ├── store ─┤ 宿主探测(定时/手动) ──▶ probes ─┘ (env_profile 领域) └──▶ env_profile 工具 ──▶ 按需查全量 (where.exe/路径/TCP/磁盘采样) │ $DSH_HOME/storages/env_profile.json | 部件 | 文件 | 职责 | | 领域声明 | lib/spec.js | zod schema:env(机器档案)/ sessions(会话统计)/ facts(知识条目)三张表 | | 宿主探测 | lib/probes.js | where.exe 扫 33 个常见命令、便捷路径存在性、TCP 443 建连耗时、1 MiB 磁盘读写采样;并发 8 路、逐条超时、全 fail-soft | | 经验库 | lib/store.js | 内存镜像 + 写回存储领域;summarize() 同步且字节确定(KV cache 稳定的前提);remember() 知识条目去重沉淀;会话镜像剪枝(留 200 条,存储表同步删旧) | | 采集器 | lib/collector.js | tool/call 记工具名(配对 callId),tool/result 记错误,turn/end 从 sessionProjections 折叠 llmMs/toolMs/token 账;节流写回(事件数/间隔双触发) | | 注入器 | lib/injector.js | systemPrompt.section(order 500)+ variable 每轮求值摘要 | | 查询工具 | lib/tool.js | env_profile:scope=summary/env/sessions/facts/all、kind 过滤、refresh 强制重测 | 省 token 的三个机制 1. 前缀缓存稳定:摘要由 store.summarize() 生成——排序、格式全部确定,档案状态不变则每轮 system-prompt 逐字节相同,DeepSeek 前缀缓存持续命中;段放在 order 500(工具引导之后),即使摘要变化也只使尾缀失效, harness 身份 / persona / 工具 schema 这些大块稳定前缀照常命中。 2. 注入预算硬上限:默认 600 字符,超限截断并明示「用 env_profile 工具取全量」,防止经验注入成本反超收益。 3. 探测零模型成本:全部是宿主侧确定性操作(where.exe / 存在性检查 / TCP 建连 / 1 MiB 读写),不占用任何 token,且按 probeIntervalHours(默认 6h)缓存。 配置 schema 见 index.js 的 Config,典型覆盖(profile 的 cordis.patch.yml,顶层数组元素按行 id 覆盖,config 整体替换、未列出的键回落到插件默认值): - id: env-profile config: injectMaxChars: 400 # 注入预算调小 probeIntervalHours: 24 # 探测更懒 networkHost: api.deepseek.com trackSessions: true learnEnabled: false # 关闭 LLM 自动抽取(有 token 成本) learnIntervalTurns: 5 # 每 5 轮抽取一次(默认 10) learnMaxInputChars: 4000 # 抽取输入上限(默认 8000 字符) 已知边界(骨架期) - 探测只覆盖 Windows:where.exe 与 %LOCALAPPDATA% 等为 win32 约定; POSIX 版本需要改用 command -v 与 $XDG_(见路线图)。 - 版本探测覆盖常用工具(git/node/npm/pnpm/python/dotnet/java/docker 等 20+, 0.1.4 起);7z/wsl/pwsh 等无稳定版本参数或启动慢,只记录存在与路径。 - 抽取去重按规范化文本:learner 与 store.remember() 用 slug 去重 + 计数,同义改写的事实可能并存(近义合并留作后续)。 - 单进程写约束:json 后端无跨进程写锁,勿在多个 dsh 进程同时写同一 DSH_HOME。 路线图 - [x] LLM 自动抽取知识条目(0.1.2):每 N 轮用会话自身模型复习增量片段, 提取 用户偏好 / 项目约定 / 便捷路径 / 依赖工具(带 sourceSeq 溯源),条目自动进入每轮注入摘要 - [x] 关键工具版本探测 + PATH 首个命中路径(0.1.4):toolVersions/toolPaths - [ ] POSIX 探测适配(command -v / XDG 目录 / /dev/null 磁盘采样) - [ ] 近义知识合并(抽取时对已存条目做一次相似度过滤) - [ ] 会话结果缓存:常见命令输出(如 git status、目录列表)跨会话复用 - [ ] Web 设置页(settings.section slot)查看/编辑档案与条目 - [ ] 与 dsh-mnemon / dsh-persona-memory 的记忆仓库互读 许可 MIT
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Yvesgao/dsh-env-profile
自动探测本机环境并沉淀跨会话档案,减少重复探测
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上下文中枢oceanbase/powercontext
上下文跟着工作走 —— 跨会话、跨智能体、跨人。
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