类型化判断技能 chen112233usa/dsh-typesafe-ai-skill
DeepSeek Harnessv1.0.0把 TypeSafe / Jev 的构建技能装进 DeepSeek Harness,每个会话自动可用。
30.3/100
综合分
1
GitHub 星标
150
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/10/7 · 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-typesafe-ai-skillnpm 源 · dsh-typesafe-ai-skill 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 · model
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
活跃:最近一次提交在 29 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-typesafe-ai-skill @ 1.0.0
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓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 2026/10/3 12:25:57
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。
读写/删除本地文件
查看扫描证据(共 1 处,展示前 1 条)
- 读取本地文件index.js:89
const { fields, body } = splitFrontmatter(readFileSync(SKILL_PATH, 'utf8'));
扫描于 2026/10/31(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。
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用户评分
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功能亮点
- 注册构建技能至全局层
- 每会话自动可用
- 不含密钥
把 TypeSafe / Jev(System One 判断模型)的构建技能注册进 DeepSeek Harness 的全局技能层,每个会话自动可用,不含任何密钥。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-typesafe-ai-skill
把 TypeSafe / Jev 的构建技能装进 DeepSeek Harness,每个会话自动可用。
这个插件做什么
它在 Harness 的全局技能层注册一个名为 typesafe-ai 的技能。注册来自主机行,而不是某个 agent preset,所以所有会话——包括以后新建的会话——都能看到它,不需要每个 preset 各配一遍。
技能本身教模型怎么用 TypeSafe 的 System One 判断模型(旗舰模型是 Jev):把自然语言和应用状态转成带类型的判断和概率,代码可以直接 if 它,不用再「调大模型 → 解析回复」。
三种原语:
| 原语 | 回答什么 | 返回 |
| Noul | 某个条件成不成立 | 0–1 的概率 |
| Choice | 从定义的选项里选一个 | 选中项 + 各项概率 + 置信度 |
| Score | 沿有序等级打一个分 | 概率加权位置 + 等级图例 |
适用场景:给消息/工单/请求分类或路由、按某个维度打分排序、判断意图与紧急度、从自由文本抽取值、用置信度决定能否自动处理、拿不准转人工。
安装
dsh plugin --profile web add github:chen112233usa/dsh-typesafe-ai-skill
装完技能即刻可用。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-typesafe-ai-skill 把 TypeSafe / Jev 的构建技能装进 DeepSeek Harness,每个会话自动可用。 这个插件做什么 它在 Harness 的全局技能层注册一个名为 typesafe-ai 的技能。注册来自主机行,而不是某个 agent preset,所以所有会话——包括以后新建的会话——都能看到它,不需要每个 preset 各配一遍。 技能本身教模型怎么用 TypeSafe 的 System One 判断模型(旗舰模型是 Jev):把自然语言和应用状态转成带类型的判断和概率,代码可以直接 if 它,不用再「调大模型 → 解析回复」。 三种原语: | 原语 | 回答什么 | 返回 | | Noul | 某个条件成不成立 | 0–1 的概率 | | Choice | 从定义的选项里选一个 | 选中项 + 各项概率 + 置信度 | | Score | 沿有序等级打一个分 | 概率加权位置 + 等级图例 | 适用场景:给消息/工单/请求分类或路由、按某个维度打分排序、判断意图与紧急度、从自由文本抽取值、用置信度决定能否自动处理、拿不准转人工。 安装 dsh plugin --profile web add github:chen112233usa/dsh-typesafe-ai-skill 装完技能即刻可用。不需要重启:技能注册在挂载时完成,目录会自己刷新。 配置 API key 本插件不含任何密钥,密钥由使用者自己提供。先去 <https://openrouter.ai/keys> 建一把,然后在启动 dsh 之前导出: export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-... # macOS / Linux $env:OPENROUTER_API_KEY = "sk-or-v1-..." # Windows PowerShell 技能里的所有示例代码和 curl 命令都从这个环境变量读密钥,所以密钥不会被写进任何文件、提示词或提交记录。忘记配置时调用会返回 401,技能文档的排错表里有这一条。 技能内容 SKILL.md 是技能本体,也是这个仓库真正的主体。前半部分是给模型的行为指令(怎么从用户目标倒推judgment、怎么设计问题、怎么用置信度),后半部分是实测过的部署配置:端点、模型 ID、三种原语的 schema、curl / Node / PHP 调用示例,以及踩过的坑——比如 Choice.criteria 收对象而 Score.criteria 收对象数组,传反就是 400。 技能每次加载都会提示模型去读实时文档(<https://docs.typesafe.ai>),所以版本相关的细节以官方文档为准,而不是以本仓库为准。 插件本身的行为边界 - 只读取与自己同目录的 SKILL.md,然后调用 Harness 的技能注册接口。 - 自己不发起任何网络请求。 联网调用是技能教给模型做的事,用的是使用者自己的 key。 - 卸载后注册随之撤销,技能目录立即恢复原状。 不装插件也能用 SKILL.md 是自包含的,不依赖 Harness 的任何特性。把它全文贴进任意平台的系统提示或技能目录即可:Claude Code 放到 ~/.claude/skills/typesafe-ai/SKILL.md,ChatGPT Projects / Gemini Gems 直接粘进指令栏。装成插件只是省掉手工步骤,并让它在每个会话里自动出现。 卸载 dsh plugin --profile web remove dsh-typesafe-ai-skill 许可 MIT。技能内容源自 TypeSafe 官方插件,部署配置由实际调用线上 API 验证后整理。 插件由 陈先生Cool 研发,允许全网全球免费使用。
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chen112233usa/dsh-typesafe-ai-skill
把 TypeSafe / Jev 的构建技能装进 DeepSeek Harness,每个会话自动可用。
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