首轮自动热身,次轮起恢复完整模式
32/100
综合分
4
GitHub 星标
25
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/8/19 · 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-all-warmupnpm 源 · dsh-all-warmup 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
是什么
dsh 原生插件 · skill
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
更新放缓:最近一次提交在 79 天前
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-all-warmup @ 0.1.0
✓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 2026/10/10 13:36:33
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0🟢 扫描:未发现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静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。
扫描于 2026/11/3(1 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。
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-agent-presets给这个插件打分还没有人投票↓
用户评分
还没有人投票,来当第一个
功能亮点
- 首轮自动热身
- 次轮恢复完整模式
DeepSeek Harness 全局无感热身层插件:任何会话首轮自动热身,第二轮起恢复完整模式
最近更新
在 GitHub 查看全部 →v0.1.02026-08-16
⚠️ 本版本效果未达预期,正在修改调整中,暂勿安装使用。
This release's effect does not meet expectations; under active revision. Please hold off on installing.
首个发布版:DeepSeek Harness 全局无感热身层插件。
· 安装:dsh plugin --profile web add ./dsh-all-warmup-0.1.0.tgz
· 或 GitHub 安装:dsh plugin --profile web add github:brunhildzhou/dsh-all-warmup
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All-WarmUp
npm version npm downloads License: MIT
⚠️ 状态:已停止开发 | Status: development stopped (ARCHIVED)
项目已存档(2026-08)。最终方案满足“第一真实请求不出现 Let me”的验收标准。完整过程与实验记录见 CONCLUSION.md。
The project is archived. The final design meets the acceptance bar (no Let me on the first real request). Full history and experiments: CONCLUSION.md.
全局“无感提升”热身层插件(DeepSeek Harness)。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
All-WarmUp npm version npm downloads License: MIT ⚠️ 状态:已停止开发 | Status: development stopped (ARCHIVED) 项目已存档(2026-08)。最终方案满足“第一真实请求不出现 Let me”的验收标准。完整过程与实验记录见 CONCLUSION.md。 The project is archived. The final design meets the acceptance bar (no Let me on the first real request). Full history and experiments: CONCLUSION.md. 全局“无感提升”热身层插件(DeepSeek Harness)。 任何会话(任何非极简模式、所有层 subagent、压缩后)都自动走同一套流程: 用户发第一条真实消息 ↓ 插件把原始消息批次暂存到 next-step inbox ↓ 第一步以 warmup 锚消息进入模型: Minimal 人设 + 当前 preset 的 bash/str_replace_editor 两工具 + We need answer the next user message. ↓ 模型回复 → 作为正常 user/assistant 历史保留 ↓ 第二步领取暂存的原始消息批次(最终方案关键):保持 Minimal 人设 + 已验证 Minimal 8 工具头部(bash 替换为当前 preset 自己的 schema,保证执行器契约一致) ↓ 真实 prompt 的第一个模型请求保持在 “We” 轨迹上 ↓ 第三步及以后:才恢复用户原模式 system / 完整 tools / runtime 上下文 安装 方式一:bundle 安装(推荐) dsh plugin --profile web add dsh-all-warmup 或从 GitHub 直接安装: dsh plugin --profile web add github:brunhildzhou/dsh-all-warmup 方式二:手动挂载 - 位置:$DSH_HOME/profiles/web/all-warmup/(6 个文件 + 测试) - 挂载:$DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.yml 一行 insert - 生效方式:配置文件保存后自动热重载(官方 watchUserPatches 契约),无需重启 - 官方包零修改 卸载 删掉 cordis.patch.yml 里 all-warmup 那一行(或删除文件)→ 保存即失效。 配置 - insert: - id: all-warmup name: dsh-all-warmup config: excludePresets: [minimal] # 排除清单(默认排除官方极简模式) realFirstTools: verified8 # verified8(默认)| native-pair | original 行为 - 任何模式(官方 preset 或自定义)都触发;excludePresets 可加排除 - 子代理层层热身:delegationDepth 不短路,每层子代理第一个请求同样走热身 - 压缩后重新热身:compaction/end 后边界重置,下一条真实消息再走一次 - 首轮形态不变式:warmup 步骤作为正常 user/assistant 轮次保留;真实消息的第一个模型请求携带这段历史前缀 - 轨迹锚定(v7):warmup 步骤 = Minimal 短人设 + 当前 preset 的 bash/str_replace_editor 两工具;真实消息的第一个请求保持 Minimal 人设 + 已验证 Minimal 8 工具头部,避免 promotion 后一次性切回完整 Standard 目录把轨迹拉回 Let me - 延迟恢复原模式:真实消息的第一个请求完成后,才恢复用户原模式 system / 完整 tools / runtime 上下文 - 工具样式同步:warmup 两工具与 8 工具中的 bash 都使用当前 preset 自己的模型 schema,避免 minimal bash(只要求 command)与 standard 执行器(要求 description)不一致 - 容错:warmup 路由失败时保留原始批次,绝不阻塞/吃上下文 已验证(2026-08) - 单测 36/36:epoch 阶段跟踪、消息过滤、runtime snapshot 剥离、minimal 工具模板、v7 realFirstToolSchemas - headless(deepseek-v4-pro): - step1 = warmup 锚消息 + Minimal system + 当前 preset 两工具 - step2 = 真实 prompt + Minimal system + 8 工具头部 - step3+ = 恢复用户原模式 system/tools/runtime 上下文 - 对交接文档中的标准评测 prompt,step2 多轮复测中真实 prompt 首个模型请求不再以 Let me 开路 - Web 实测:新建 standard session,确认 step1 46 字符 system + 2 工具,step2 46 字符 system + 8 工具,step3 恢复完整 standard system + 31 工具 - Web 热重载:patch / 插件副本更新后新 session 生效 实验记录 开发过程中的主要尝试与效果(完整数据见 CONCLUSION.md): | 尝试 | 效果 | | 早期方案:warmup 后立即恢复 full standard | ❌ 真实轮轨迹回到 Let me(post-promotion regression) | | 请求头绑架:header 换 minimal,standard 内容塞进消息 | ❌ 模型对可见内容整体条件化,standard 出现在任何位置都触发 Let me | | resident 工具集 + dev_tool_search 按需解锁 | ⚠️ 文件任务全程零 Let me;复杂搜索任务仍出现;暴露面最小,架构方向正确 | | dev_tool_search description 四种变体 | ⚠️ 影响工具发现效率与路径;对轨迹无决定性影响;index 版最优 | | minimal 身份句重复 1/5/10 次 | ⚠️ 5 次压住第一步 Let me;工具解锁后仍回退;不产生更多 We | | 最终折中方案:第一真实请求保持 Minimal + verified8 | ✅ 满足验收标准:第一真实请求 Let me=0 | 核心结论:轨迹是逐请求重新条件化的结果,不是可继承的会话状态。standard system/tool 内容出现在任何模型可见位置都可能触发 Let me。 效果评测(初步) 最终方案修复的是“真实 prompt 第一跳”的轨迹锚定。已知边界: - 真实 prompt 第一跳之后恢复完整 Standard 目录,后续工具轮仍可能出现 Let me(社区项目 xiaobright/dsh-anchored-standard 称之为 post-promotion regression); - 若要求全程 We,需要采用 resident 小工具集 + 按需解锁,而不是在第二轮之后恢复完整 Standard; - 最接近完整目标的现成方案是 xiaobright/dsh-anchored-standard(自包含 preset),如未来需要全程 anchored 可优先评估直接采用。 后续方向(已停止开发) 项目已存档,不再自行开发。如未来需要: - [ ] 保持当前线上方案,只满足第一真实请求不出现 Let me - [ ] 需要全程 anchored 时,直接安装并评估 dsh-anchored-standard preset - [ ] 如需再迭代,可基于 CONCLUSION.md 快速恢复上下文 使用与署名 MIT License。如果你参考或改编了本插件的代码: - 欢迎 fork 本项目,在 fork 仓库中改造和发布 - 参考了本插件代码后,如果在你的项目 README 中提及本仓库 作者会在心灵上感谢你哈哈 - 任何分发都必须保留 LICENSE 文件与版权声明(MIT 强制要求) 致谢 - xiaobright/dsh-anchored-standard — epoch 追踪设计与“你是谁”热身概念的来源,改编细节见 NOTICE - deepseek-ai/deepseek-harness — 插件运行的 Cordis 生态
预览分享卡片长什么样 ↓
分享 · DeepSeek Harness Hub
brunhildzhou/dsh-all-warmup
首轮自动热身,次轮起恢复完整模式
相关插件 · 技能 / 提示词
人设统管ZiChuanLan/agent-purge
一份人设,统一管理多个 coding agent。
★ 1,141已汉化DSH
74.1
人物画像蒸馏titanwings/distilly
Distilly — 把他们的思考方式提炼成可复用的技能,供任何智能体或机器人使用。原名 Colleague Skill(原同事 Skill)。
★ 25,659已汉化DSH
71.3
推理工作空间套件Tiger3807861189/J-Space-Cognition-Suite
J-Space 是面向复杂推理、大型仓库工程、子代理协作与授权安全分析的推理时工作空间和控制套件。
★ 2,957已汉化DSH
70.5
两阶段工具锚定预设xiaobright/dsh-anchored-standard
实验性 DeepSeek Harness agent preset…
★ 3,742已汉化DSH
70.1
智能体工作流编排nrslib/takt
不再日夜盯着 AI 编码智能体。
★ 1,402已汉化DSH
70
Agent 运行时手册Electricitysheep/dsh-handbook
DeepSeek Harness dsh 从 0 到 1 深度手册:安装/插件开发/性能调优/实测案例/同模型多…
★ 827已汉化DSH
68.7
这是你的仓库?认领条目