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DeepSeek Harness
J-Space Suite
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i18n

J-Space Cognition Suite (V3.6) 是一款专为 DeepSeek Harness (DSH) 设计的推理时认知控制插件。它能在复杂、长周期任务中增强 LLM（尤其是 DeepSeek-V4-Pro / Flash 和 Kimi 模型）的推理保真度、上下文持久性和验证纪律。

🌟 为什么选择 J-Space？

在长时间的多步推理、编码和自主工作流中，大型语言模型经常遭受四种主要的推理时损耗：
1. 工作集过载：活跃约束过多，稀释了注意力。
2. 表征漂移：全局不变量、架构定义或目标在步骤之间逐渐变异。
3. 失控重试：重复失败的路径而不携带诊断假设。
4. 过早完成：将流畅的对话输出误认为已验证的执行。

J-Space 将模型可访问的工作记忆转变为一个结构化、主动管理的内部工作区，而无需更改模型权重或进行微调。

⚙️ 6 大核心认知机制

| 模块 | 机制 | 影响 |
| 广播中枢 | 共享约束一次性推导并广播 | 防止跨文件和跨步骤的表征漂移 |
| 密集追踪 | ✓ / ? / ✗ 符号寄存器，带无损纯文本展开 | 强制逐步证伪和严格的自我验证 |
| 定向聚焦 | 工作区限制为 1-2 个活跃概念 | 消除工作集认知过载 |
| 桥接推理 | 在得出结论前强制进行中间桥接 | 消除结论先行的合理化 |
| 自我监控 | 自主检测推理退化 | 触发回滚并给出明确诊断 |
| 工作区账本 | 持久状态外化（jspace.py） | 在任务接缝和子代理之间保持持久记忆 |

🚀 安装

兼容所有操作系统（macOS、Linux、Windows）。

方法 1：DSH CLI（推荐用于本地和服务器）

在您的 DSH 配置文件或项目工作区内，运行：

Install directly from GitHub
dsh plugin add github:kolawong/dsh-plugin-j-space

Or link from a local folder
dsh plugin add ./dsh-plugin-j-space

方法 2：手动设置（本地 / 服务器 / 容器）如果你手动克隆到你的用户目录（~/.dsh）：

macOS / Linux：
1. Clone into your DSH plugins directory
mkdir -p ~/.dsh/plugins ~/.dsh/skills
git clone https://github.com/kolawong/dsh-plugin-j-space.git ~/.dsh/plugins/dsh-plugin-j-space

2. Symlink skill to the global skill directory
ln -sfn ~/.dsh/plugins/dsh-plugin-j-space/skills/j-space ~/.dsh/skills/j-space

3. Restart DSH
On local desktop/CLI: restart your 'dsh web' or app process
On systemd server: systemctl restart deepseek-harness

Windows（PowerShell）：
1. Clone into your user profile DSH plugins directory
New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$HOME\.dsh\plugins", "$HOME\.dsh\skills"
git clone https://github.com/kolawong/dsh-plugin-j-space.git "$HOME\.dsh\plugins\dsh-plugin-j-space"

2. Create directory junction for skill
New-Item -ItemType Junction -Path "$HOME\.dsh\skills\j-space" -Target "$HOME\.dsh\plugins\dsh-plugin-j-space\skills\j-space"

3. Restart your DSH process

🎛️ 4 种运行模式与激活策略

你可以在 DSH Web UI（Settings ➔ Plugins ➔ J-Space）或 ~/.dsh/settings.yaml 中切换运行模式：

j-space:
mode: on-demand # Options: on-demand | always-on | auto | off

- 🎯 按需（on-demand）[默认]：在用户明确提示或复杂多步推理期间自动激活。
- ⚡ 始终开启（always-on）：全局认知工作区注入到每一轮上下文中。
- 🤖 自动（auto）：根据任务复杂度和代码深度自主触发。
- ⛔ 关闭（off）：完全禁用认知框架。

💬 使用示例

在 DSH 对话或 Taskboard AI 抽屉中：

- 隐式激活：在 on-demand 模式下，当你要求进行架构重构、缺陷追踪或定理证明时，模型会自动加载 j-space。
- 显式触发： “使用 J-Space 认知框架来规划和验证这次数据库迁移。”
“激活 J-Space Dense Track 来审计 auth 模块的跨文件一致性。”

🌐 国际化（i18n）

插件 UI 卡片（client.js）内置自动语言检测（English / 中文），无需任何配置即可自动适配你的 DSH 区域设置和浏览器语言。

🔬 科学背景与原始署名

本项目基于对语言模型内部表征的实证研究，并将 Tiger3807861189 的原始开源项目 J-Space Cognition Suite V3.6 打包为标准 DeepSeek Harness 插件。

科学基础
- Gurnee et al., Anthropic (2026) — 关于特权内部表征工作区（“poised-to-say” 表征）的研究。

引用
@software{j_space_cognition_suite_2026,
author = {Tiger3807861189},
title = {J-Space Cognition Suite: Model-Agnostic Inference-Time Control Suite},
year = {2026},
version = {3.6.0},
url = {https://github.com/Tiger3807861189/J-Space-Cognition-Suite-V3.6}
}

📄 许可证与开源合规

根据 Apache License, Version 2.0（“许可证”）授权。

- 您可以在 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 获取许可证副本。
- 包含来自 J-Space Cognition Suite V3.6 的上游工作 (c) 2026 Tiger3807861189。
- 有关完整的署名详情，请参阅 LICENSE 和 NOTICE 文件。