搜索裁决 jipika/dsh-jev-grep

dsh-jev-grep

搜索洪水的裁决层插件（DeepSeek Harness，host 半边，零 npm 依赖，跨平台 Win/mac/Linux）。

定位：不替代 grep——找东西仍是 grep/glob 的活。它替代的是搜索之后「几百行命中要么硬读进上下文、要么 grep -v 猜」的环节：把命中行灌进 TypeSafe Jev 的类型化判断（noul/choice），返回每行一个校准概率 + 排序 + cut 线，模型只读 cut 上方 ~30 行。

一个 grep -rn 回来 3000 行、500 个文件的场景：读它烧上下文、猜它出错。jev_search 把池子压成「每行一个校准数字 + 一条 cut 线」，回复长度与池子大小无关（40 条和 4000 条都是 ~30 行）。

组成

| 部件 | 行为 |
| jev_search 工具 | 内置 ripgrep 找候选 → 分批并发裁决 → 排序 + cut。端点不通/超时/无 key 一律降级返回原始 grep 行并如实标注（adjudicated:false），绝不静默 |
| 洪水 nudge | grep/glob 结果行数 ≥ minMatchesForNudge（默认 120）时，附加一句 ~60 token 提示引导改用 jev_search；小池子零打扰 |
| systemPrompt 段 | 问题措辞契约（一跳、字面、单位是行）+ 已实测失效模式提醒 |
| /dsh-jev-grep 路由 | GET 状态（key 只回显指纹）；POST /settings 改配置，live re-read（10s 缓存），无需重启 |

前置

- Node 18+（DSH 自带）
- 一个 Jev 端点 + key，三选一：
- OpenCode Zen 免费档（零成本起步）：url=https://opencode.ai/zen/v1/systemone，model=jev-1.13-free，key 在 opencode.ai 申请。
- TypeSafe 官方：url=https://api.typesafe.ai/v1/systemone，model=jev-latest，$0.042/百万输入 token、输出免费。
- OpenRouter：url=https://openrouter.ai/api/alpha/decisions，model=~typesafe/jev-latest，key 以 sk-or- 开头。

配置

~/.dsh/dsh-jev-grep/settings.json（缺省即默认值；也可全走 POST /dsh-jev-grep/settings）：

{
"enabled": true,
"url": "https://opencode.ai/zen/v1/systemone", // 任何 systemone 形状端点 "model": "jev-1.13-free", // Zen 免费档；官方用 jev-latest "key": "", // 空 → ~/.config/jev/key → env JEV_API_KEY "timeoutMs": 20000, "minMatchesForNudge": 120, // grep 命中行数超它才 nudge "maxCandidates": 2000, // 单次裁决候选上限 "tokenBudget": 40000, // 每次 API 调用的输入 token 预算 "concurrency": 4, "cutP": 0.7, // noul 默认 cut "topRows": 30, // 文本输出最多展示行数 "nudgeEnabled": true, "rgPath": "" // 空 → 自动探测宿主 ripgrep → PATH }

key 建议落 ~/.config/jev/key（与 jev CLI 共用），别写进 settings.json——后者更可能被同步/备份。settings.json 里的 key 只会在 GET /dsh-jev-grep 回显指纹，绝不回显明文。

安装

克隆到本地插件目录，再挂进配置档（三平台一致）：

git clone https://github.com/jipika/dsh-jev-grep.git ~/.dsh/local-plugins/dsh-jev-grep

1. 配置档的 package.json → dependencies 加一行： "dsh-jev-grep": "link:../../local-plugins/dsh-jev-grep"

2. 配置档的 cordis.patch.yml 加一个 insert 块：
- insert:
- id: dsh-jev-grep
name: dsh-jev-grep

3. 在配置档目录跑 pnpm install（Windows 上若报 postinstall 找不到 node，把 DSH 自带 node 的 bin 加进 PATH 再跑一次）。
4. 重启 DSH（host 半边新插件必须重启才加载）。

配置档目录在 ~/.dsh/profiles/<profile>/（桌面端默认 desktop）。

ripgrep 定位

插件会自动查找宿主自带的 @vscode/ripgrep-<platform>-<arch>：
- Windows：resources/app.asar.unpacked/dsh/node_modules/@vscode/.../bin/rg.exe
- macOS：/Applications/DeepSeek Harness.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/dsh/node_modules/@vscode/.../bin/rg
- Linux：/opt、/usr/lib、~/.local/share 下的对应路径

都找不到时，回落到 PATH 上的 rg；仍然失败，可以显式设置 rgPath。

用法（模型侧）

模型会看到 jev_search 工具 + 一段 system prompt。典型调用：

jev_search(
pattern="getUser",
path="/repo/src",
kind="noul",
question="this line calls the user API in production code, not a test, mock, or comment"
)

返回： jev noul · 29 candidate(s) · 1 call(s) · 1394ms "this line calls the user API in production code, not a test, mock, or comment" yes 12 / 29 at p >= 0.70 --- cut: read above (12 row(s); p >= 0.70; 17 below) --- 0.91	"src/api/user.ts:12: const user = await getUser(id);" ...

读 cut 上方即可。kind=choice 时传入 options=[{name,criteria}...]（2 个以上选项，每个带对比判据），按标签分组返回。

隐私

每次裁决都会把候选行 + 问题 + key 发给所配端点。不想让代码离开本机就别启用（enabled:false 时 nudge 与工具都静默直通）。

已知失效模式（实测）

- 短候选/中文内容分数系统性偏低：真阳性可能掉进 0.4~cut 的 band；band 大时用 choice 二次过一遍再下结论。
- cut 兜底：若固定 cutP 使 cut 上方为 0 行，自动退到「排序概率最大落差（cliff ≥0.25）」处切；仍无 cliff 则取 top-10 并如实标注「人工复核」。
- 不判编译器/linter/测试能定论的事；单条候选（n=1）别用它；别用它判你刚自己生成的候选。

测试

node test-self.mjs # 单元：token 估算/批切/rg 解析/nudge helper
node test-runtime.mjs # 运行时：mock ctx 加载插件 + 真实调用工具与钩子

无 key 或无 ripgrep 时，依赖它们的用例自动 SKIP（不算失败），所以干净克隆也能跑通。带真实端点：JEV_TEST_KEY=*** node test-runtime.mjs。

卸载

删 cordis.patch.yml 的 insert 块 + package.json 依赖行 + ~/.dsh/dsh-jev-grep/，重启。

许可

MIT

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