DeepSeek Harness Hub
← 返回列表

多模型议会a1exsun/dsh-council

DeepSeek Harnessspec-screened在 GitHub 查看 ↗
⚠ 装前注意

让多个模型独立作答、匿名互评并汇总裁决

基本兼容但装前注意:未发布到 npm registry,仅可从源码安装 · 最近上游提交 2026/9/8 · 已提供中文文档

DeepSeek Harness 的多模型委员会:独立作答、匿名同行评审,以及可审查的最终决策。

综合分
57.5
GitHub 分
57.5
用户评分
★ Stars
101
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 a1exsun/dsh-council
未发布到 npm registry,仅可从源码安装,改用 GitHub 源安装
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)
安装兼容性检查⚠ 装前注意

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@a1exsun/dsh-council(未发布到 npm,仅可源码安装)
Node 引擎要求 ^22.19.0 || >=24.0.0 · 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

未发布到 npm registry,仅可从源码安装

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/17 04:56:55

依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-attachment@deepseek-ai/dsh-code-runtime@deepseek-ai/dsh-commands@deepseek-ai/dsh-invariants@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-scope@deepseek-ai/dsh-session@deepseek-ai/dsh-session-projection@deepseek-ai/dsh-session-title
用户评分
还没有人投票,来当第一个
订阅周报,不错过优质插件更新
每周一封 · 高评分插件 + 新用户活动

README

English · 简体中文
DSH Council
独立作答,匿名互评,汇总裁决。
运行在 DeepSeek Harness 对话中的多模型议会插件。

安装 · 工作流程 · 配置 · 参与贡献

https://github.com/user-attachments/assets/e81dfa36-5d93-4efb-8c67-015a5e4d2179

工作流程

01 · 回答
2–8 个模型并行、独立作答。

02 · 评审
1–8 个评审人比较匿名回答、指出遗漏并排名。

03 · 裁决
一个裁决人综合回答与评审,给出最终建议。

使用已有模型。复用 DSH 已配置的模型和凭据,各角色独立选择,同一模型可参与多个角色。中英文交互跟随 DSH 的语言设置。
检查完整结果。查看置信说明、共识、分歧、盲点、模型身份和平均排名。原始回答与评审保留在 DSH 子会话中。

安装

1. 安装 DSH

前往 DeepSeek Harness(dsh)官网,按照官方指南完成安装。

2. 安装 DSH Council

Node.js
pnpm
DeepSeek Harness

^22.19.0 || >=24.0.0
11.7.0
已配置并认证至少两个模型

从 npm 安装已编译的插件包:

npx --yes @deepseek-ai/dsh@latest plugin --profile web add @a1exsun/dsh-council@0.1.0
npx --yes @deepseek-ai/dsh@latest web

如果 DSH Web 已在运行,请重启。

无需克隆源码或编译。开发环境设置请参阅贡献指南。

使用

在 DSH Web 对话中输入:

/council

选择模型阵容
选择回答人、评审人和裁决人。模型选择仅用于本轮。

输入议题
参与者使用全新上下文,请在议题中提供所需信息。

议题示例

为三个工作进程比较 PostgreSQL 租约与托管消息队列。说明工作进程在产生外部副作用后、确认任务前崩溃时,两种方案各自如何恢复。推荐一种设计并说明假设。

费用
每轮有 4–17 个模型参与者,每个参与者可能进行多次请求并使用 Web 工具。

隐私
议题和中间回答会发送给所选模型服务。详见安全说明。

准确性
多个模型一致不能保证结论正确,请检查证据与置信说明。

需要更多 AI 模型?

配置

默认配置与自定义限额

默认配置可直接使用。如需调整限额,在 DSH profile 的 dsh-council 条目中设置 config:

- id: dsh-council
config:
answerMaxTokens: 16384
reviewMaxTokens: 16384
arbiterMaxTokens: 16384
childTimeoutMs: 300000
runTimeoutMs: 900000
subagentProvider: spawn

Token 限额作用于单次模型请求。超时单位为毫秒,runTimeoutMs 不得小于 childTimeoutMs。

参与贡献

开发环境 · 测试 · 问题反馈 →

引用与鸣谢

本项目的想法来自 Andrej Karpathy 的 llm-council。感谢原作者的公开分享。

评审维度同时参考了 OpenRouter Fusion。

上游仓库有新提交时邮件通知你(每天最多一封,无更新不打扰),随时一键退订。

💬 加入 DPharness 群聊

插件用法、部署报错、新插件第一时间同步——群里问,比一个人翻文档快。

点击加入 QQ 群
DPharness 群聊二维码,手机 QQ 扫码进群
扫码进群