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编辑即诊断 jwwang2025/dsh-lsp-passive-feedback

DeepSeek Harness
jwwang202576 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

改完文件立刻把编译错误摆到模型眼前

27.6/100
综合分
3
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/10/4 · 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 jwwang2025/dsh-lsp-passive-feedback
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

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:需留意
是什么
dsh 原生插件 · dev
装得上吗
实装验证未通过(unknown),装前请到仓库确认最近更新与 issue
L4 · 真实安装等级说明 →
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 76 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。

验证判据与等级说明 →
⚠︎ 实装验证未通过(unknown · 2026/10/5) ——可能是验证环境差异,装前建议到 GitHub 仓库确认最近更新与 issue。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
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 ↓

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 2026/10/31(1 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 来源 GitHub 仓库

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/schemastery@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-lsp@deepseek-ai/dsh-tools
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功能亮点

  • 改完文件即诊断
  • 编译错误直接呈现

一个 DeepSeek Harness 插件,把「谁去找编译错误」这件事倒了过来。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
这是什么 dsh-lsp-passive-feedback 是一个独立的 DeepSeek Harness 插件,它把"谁去找编译错误"这件事给倒了过来。 传统做法是模型改完代码后得想起来去查 LSP;而这个插件在每次文件修改工具成功后,立刻通过 ctx.lsp 拿到被改动文件的当前诊断,再把一份有上限、去重的报告挂到该工具结果上——于是错误同一回合内就出现在模型眼前,模型自然在宣布改动完成前把它们修好。 设计直接移植自 Claude Code 的 passiveFeedback.ts + LSPDiagnosticRegistry.ts,适配到 DSH 的 Cordis 插件体系上。 这是独立社区项目,不是 DeepSeek 官方产品。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
这是什么

dsh-lsp-passive-feedback 是一个独立的 DeepSeek Harness 插件,它把"谁去找编译错误"这件事给倒了过来。

传统做法是模型改完代码后得想起来去查 LSP;而这个插件在每次文件修改工具成功后,立刻通过 ctx.lsp 拿到被改动文件的当前诊断,再把一份有上限、去重的报告挂到该工具结果上——于是错误同一回合内就出现在模型眼前,模型自然在宣布改动完成前把它们修好。

设计直接移植自 Claude Code 的 passiveFeedback.ts + LSPDiagnosticRegistry.ts,适配到 DSH 的 Cordis 插件体系上。

这是独立社区项目,不是 DeepSeek 官方产品。

为什么不一样(靠机制,不靠口号)

| 原生 DSH | 装上本插件后 |
| 模型必须主动决定调用 lsp 工具 | 诊断结果自动贴到每次编辑的返回值上 |
| LSP 缝 schema 中没有诊断操作 | ctx.lsp.diagnostics(...) 每次都返回最新错误 |
| 用户跑 build 时错误才冒出来 | 引入错误的那一回合模型就能看到 |
| 同一个错误反复上报,浪费上下文 | 指纹 LRU 去掉已投递的诊断 |

值得强调:插件刻意在编译期对上游零类型依赖——最小 LSP 词表在本地声明,ctx.lsp 通过鸭子类型使用。加载时会做能力探测,若上游缝尚未包含 diagnostics 方法,则发出警告并自我禁用。因此独立包可以在任意 DSH 版本上构建,只有运行时的探测结果才决定插件是否真正生效。

⚠️ 上游要求(重要): 插件消费 ctx.lsp.diagnostics(...),这是 LSP 缝的可选能力。在官方合入之前,宿主必须运行包含诊断扩展的 DeepSeek Harness 构建(packages/lsp/lsp + packages/lsp/lsp-stdio,commit 47f9438 及以后)。参见 docs/install.md 与 capabilities.lock.json。

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01 · 安装

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

预发布版(需要含 diagnostics 能力的上游 DSH,见上):

dsh plugin --profile web add dsh-lsp-passive-feedback@next

包内自带 cordis.patch.yml 装配清单(通过 package.json → dsh.bundle.patch 接线),会装配 LSP 缝、stdio provider 与本插件。重启 harness 即可。

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02 · 快速体验

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在 DSH 会话里编辑一个带错误的文件(比如 Python / TypeScript 中的未定义名字)。不需要任何额外调用,插件就会把以下报告直接挂到那次编辑的结果上:

LSP diagnostics for src/a.py (1):
src/a.py:2:12 Error [pyright]: "indent" is not defined
Fix these issues before declaring the change complete.

末尾的指引把被动报告变成了修复义务:模型应当先清掉报告中的问题,再宣布改动完成。

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03 · 配置

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

| 键 | 默认值 | 含义 |
| enabled | true | 总开关 |
| triggerTools | ['edit', 'write', 'str_replace_editor'] | 成功返回时触发诊断拉取的工具名 |
| minSeverity | 'Error' | 最低报告级别;设为 'Warning' 会同时上报警告 |
| maxDiagnosticsPerFile | 10 | 每个文件最多报告多少条 —— 对齐 Claude Code |
| maxTotalDiagnostics | 30 | 单次工具结果跨文件的总诊断上限 —— 对齐 CC |
| maxDeliveredFingerprints | 500 | 记住的已投递诊断指纹数量(LRU)—— 对齐 CC |

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04 · 设计

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

完整流水线可视化如下。每一环节都优雅降级:缝缺失、诊断调用失败,绝不会破坏工具结果本身。

与 Claude Code 的对应关系

| Claude Code 组件 | 本插件对应 |
| src/services/lsp/passiveFeedback.ts | tools/post-execute 瀑布监听器 |
| src/services/lsp/LSPDiagnosticRegistry.ts | selectDiagnostics + FingerprintLru |
| LSP server textDocument/publishDiagnostics 推送 | dsh-lsp-stdio 通知缓冲 + LSP 3.17 拉取兜底 |

更深层的设计说明见 docs/architecture.md。

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05 · 开发

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

pnpm install
pnpm run capabilities:check # 校验上游能力声明
pnpm run typecheck
pnpm run lint
pnpm test
pnpm run build # tsdown → lib/

一键全量闸门:

pnpm run check # capabilities + typecheck + lint + test + build

插件刻意不 import @deepseek-ai/dsh-lsp 的类型:最小诊断词表在本地声明,ctx.lsp 通过 LspDiagnosticsCapable 鸭子类型。这样独立包可以在任何 DSH 版本上构建——只有运行时能力检测才决定插件是否真正激活。

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以 MIT 许可证 发布 · 移植自 Claude Code 的 passive-feedback 设计 · 专为 DeepSeek Harness 打造
预览分享卡片长什么样 ↓jwwang2025/dsh-lsp-passive-feedback
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改完文件立刻把编译错误摆到模型眼前

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