给终端智能体补上自检、断点续跑与工具网关
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安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add kaihu8766-netizen/cc-Harness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:仅索引
是什么
dsh 原生插件 · tool
装得上吗
本站尚未做安装检查
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 1 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
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0⚪ 扫描:无法判定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已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。
- · 包内无可扫 JS
- · TS 源码(可能为非 JS 实现或未发布源码),无法判定
扫描于 2026/11/4(0 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。
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把 DeepSeek Harness 调教成 Claude Code 的样子:技能包+触发词索引(模型不会自己想起来,得教它)+ 工具网关 + 一键自检 + 断点续命 + 人味机制。不提升智商,只提升靠谱程度。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成cc-Harness
让 DeepSeek Harness 活成 Claude Code 的样子。
一个不写一行模型代码的「Claude 化」工具包:给你的 DSH(DeepSeek Harness)补上 技能包+触发词索引 / 工具网关 / 一键自检 / 断点续命 / MCP 服务 / 多级自愈 / 人味机制,让它从「能聊天的终端」变成「能干活、能自证、能接活的工程智能体」。
我们不生产智商,我们只是把工程外挂搬到你车上。🚚
架构一览
flowchart TD
U[你 / 终端] -->|命令| A[AGENTS.md 规则]
A --> G[gateway.py统一工具入口]
G --> R[(registry.json)]
G --> C[checkpoint.py断点]
G --> F[ctx_search.pyFTS5 检索]
G --> P[fanout.py并行+写锁]
G --> W[watchdog.py主动巡检]
G --> L[code_lens.pyAST]
M[mcp_server.pyJSON-RPC stdio] --> G
V[verify_all.py一键自检] --> G
S[skills/*/SKILL.md] -->|按需加载| G
M -->|MCP 客户端| X[任意 MCP 宿主]
先泼一盆冷水(认真的)
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cc-Harness 让 DeepSeek Harness 活成 Claude Code 的样子。 一个不写一行模型代码的「Claude 化」工具包:给你的 DSH(DeepSeek Harness)补上 技能包+触发词索引 / 工具网关 / 一键自检 / 断点续命 / MCP 服务 / 多级自愈 / 人味机制,让它从「能聊天的终端」变成「能干活、能自证、能接活的工程智能体」。 我们不生产智商,我们只是把工程外挂搬到你车上。🚚 架构一览 flowchart TD U[你 / 终端] -->|命令| A[AGENTS.md 规则] A --> G[gateway.py统一工具入口] G --> R[(registry.json)] G --> C[checkpoint.py断点] G --> F[ctx_search.pyFTS5 检索] G --> P[fanout.py并行+写锁] G --> W[watchdog.py主动巡检] G --> L[code_lens.pyAST] M[mcp_server.pyJSON-RPC stdio] --> G V[verify_all.py一键自检] --> G S[skills/*/SKILL.md] -->|按需加载| G M -->|MCP 客户端| X[任意 MCP 宿主] 先泼一盆冷水(认真的) - ❌ 这不会让你的模型变聪明。模型是模型,工程是工程。 - ❌ 这不是 Claude Code 的破解版、也不是 Anthropic 的官方项目。 - ✅ 这会让你的 DSH:少犯低级错、错了能自己发现、干完能给你证据、断了能续上。 一句话:智商靠模型,靠谱靠这套。 它能给你什么 | 能力 | 大白话 | 文件 | | 工具网关 | 所有工具一个入口,报错能自己修一次再试 | tools/gateway.py | | MCP 服务 | 把你自己的工具包装成 MCP,任何支持 MCP 的客户端都能调 | tools/mcp_server.py | | 一键自检 | 一条命令 13 项体检,全绿才准说「环境正常」 | tools/verify_all.py | | 断点续命 | 上下文被压缩/换会话,靠 100 字断点 2 秒续上 | tools/checkpoint.py | | 检索记忆 | 日志/回执/决策进 FTS5,按需检索,不再整段塞上下文 | tools/ctx_search.py | | 并行调度 | 多任务并发,带文件写锁,结果不乱 | tools/fanout.py | | 主动巡检 | 守护进程盯阻塞/失败/预算/截止,出事主动喊 | tools/watchdog.py | | 代码理解 | AST 查函数调用者与上游调用树 | tools/code_lens.py | | 技能包 | 网申填表 / 文档构建 / 部署验证,按需装载 | skills/ | 安装(Windows · PowerShell) git clone https://github.com/kaihu8766-netizen/cc-Harness.git cd cc-Harness powershell -ExecutionPolicy Bypass -File install.ps1 装完跑一次体检: python tools/verify_all.py 看到 ALL PASS 就算成了(第一次有一两个 FAIL 通常是路径/Drive 之类,脚本会告诉你缺什么)。 装到哪了 - skills/、tools/ 会被复制到你当前的 DSH 工作区 - AGENTS.md 会追加一段带标记的规则块(不会覆盖你原有内容) - 所有覆盖前都会备份到 out/backup/ 卸载: powershell -ExecutionPolicy Bypass -File uninstall.ps1 使用(三分钟上手) 1. 看有哪些工具 python tools/gateway.py list 2. 跑一个 python tools/gateway.py run guard.ledger 3. 挂牌一个任务断点(换会话不迷路) python tools/checkpoint.py set "正在做什么;卡在哪;下一步" 4. 检索历史 python tools/ctx_search.py search "上次那个报错" 5. 起 MCP 服务(给别的客户端用) python tools/mcp_server.py 技能包按需加载: python tools/gateway.py skill apply_form 会说话,也是功能(人味机制) 大多数智能体工具只给你「手脚」,不管你说话像不像人。cc-Harness 把「语气」也当成一层可配置的东西: | 资产 | 作用 | | persona.md | 人格模板:口语优先、有主见、认错一句话、禁客服腔、禁油腻陷阱 | | user_profile.json | 记住用户这个人:偏好 / 雷区 / 作息(冷启动先读) | | tools/detect_ai_smell.py | AI 味检测器:扫客服腔 / 满篇表格 / 零观点,AI 味 <80 分就打回重写 | python tools/detect_ai_smell.py --text "收到,遵命,为您服务。综上所述,我已完成。" => AI 味评分: 0/100(机器味重) 命中: 客服腔 / 零观点 装完会部署到 out/persona.md 与 out/user_profile.json,不覆盖你已有的版本。 错了会记,记了会学(错误台账) 智能体最容易重复犯同样的错。cc-Harness 加了一个错误台账,把「踩过的坑」变成「下次的规则」: 手动记一条(症状 / 根因 / 解法 / 分类) python tools/error_ledger.py add --symptom "上传后附件没变" --cause "盲选第0个file input" --fix "遍历input核对归属" --tag browser python tools/error_ledger.py stats # 按标签/状态统计 python tools/error_ledger.py learn # 同类错误≥2次 → 建议规则行 python tools/error_ledger.py learn --apply # 直接追加到 DISCIPLINE - 自动捕获:gateway.py 里工具最终失败(自愈后仍失败)会自动记一条(tag=tool) - 存储:out/review/errors/error_ledger.jsonl,append-only,永不删 - 闭环: esolve --id N 标记修好;learn 把高频错误提炼成规则 技能怎么才会被「想起来」(重要) 光把 SKILL.md 放进目录,模型不会自动去读——这是实测最容易翻车的地方。cc-Harness 的做法: 1. 生成索引:python tools/skills_index.py → 产出 skills/INDEX.md(技能 / 用途 / 触发词 / 加载命令) 2. 冷启动必读索引:装好的 AGENTS.md 里写死「第 N 步读 skills/INDEX.md」 3. 触发词纪律:用户话里出现索引里的词 → 必须先 python tools/gateway.py skill <name> 加载全文,禁止凭记忆做 4. 自检监管:verify_all 会校验索引是否与 SKILL.md 同步,改了技能忘刷索引直接红 一句话:技能不是「放着就会用」,得有索引 + 触发词 + 校验三件套。 设计哲学(其实都是踩坑踩出来的) 1. 未落盘 = 未做:改完不验证、不写断点,就等于没干过。 2. 单页死守:填表页绝不跳站,跳走就丢内存态(血泪)。 3. 只认接口回包:页面「看起来保存了」不算数,抓到 2xx + status=1 才算。 4. 失败两次就停:第三次开始基本是瞎猜。 5. 不硬凑分数:做不到的维度标注「受限」,比吹牛省事。 目录结构 cc-Harness/ ├─ install.ps1 # 安装(带备份) ├─ uninstall.ps1 # 卸载 ├─ skills/ # 技能包 │ ├─ apply_form/SKILL.md │ ├─ doc_build/SKILL.md │ └─ deploy_verify/SKILL.md ├─ tools/ # 工具 │ ├─ gateway.py registry.json │ ├─ mcp_server.py │ ├─ verify_all.py │ ├─ checkpoint.py │ ├─ ctx_search.py │ ├─ fanout.py │ ├─ watchdog.py │ └─ code_lens.py └─ docs/ ├─ how-it-works.md └─ faq.md 常见问题 Q:能装到 macOS / Linux 吗? 工具本身是 Python 的,跨平台没问题;install.ps1 是 PowerShell 的,Mac/Linux 请手动复制 skills/、tools/ 并追加 AGENTS.md 规则块。欢迎 PR 一个 install.sh。 Q:会改我的配置吗? 只追加 AGENTS.md 的标记块,其余不动,且全部先备份。 Q:有风险吗? watchdog.py 会读你的断点/回执;gateway.py 会执行你注册的工具。请你自己看一遍再跑——开源不等于免检。 License MIT。随便用,出事别找我。(认真的:这是工程脚手架,不提供任何担保。) 致谢 灵感来自 Claude Code 的「技能 + 工具 + 自检」体验,以及一只被上下文压缩反复折磨的智能体。🫠 关于名字 cc 指 Claude Code 化(描述性引用),不是 Anthropic 的缩写或官方项目代号;仓库与本项目均与 Anthropic 无关。 免责声明 / Disclaimer 本项目是独立社区开源项目,与 Anthropic、DeepSeek 没有任何隶属、背书或赞助关系。 This is an independent community open-source project. It is not affiliated with, endorsed by, or sponsored by Anthropic or DeepSeek. "Claude" 与 "Claude Code" 是 Anthropic 的商标;"DeepSeek Harness" 属 DeepSeek。本项目仅作技术说明性引用,不暗示任何官方关联。
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★ 4,330已汉化DeepSeek 客户端
74.5
网文长卷lingfengQAQ/webnovel-writer
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★ 7,826已汉化DSH
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花束设计alchaincyf/huashu-design
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★ 28,638已汉化DSH
71.7
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AutoSwarm: Unify Your Agents. Unify Your Context (Codex · Claude Code · DeepSeek Harness · Muse · Grok · WorkBuddy· nanobot · and more)
★ 2,349已汉化DSH
71.6
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★ 2,129已汉化DSH
71.4
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★ 6,311已汉化DSH
71.4
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