需求优化器 ly14278/dsh-prompt-brief

dsh-prompt-brief

给 DeepSeek Harness 输入框加一个「优化」按钮：把一句口语化的想法，改写成能直接交给设计、研发落地的结构化产品需求。

点一下按钮 → 弹出「原文 / 优化结果」左右对比 → 接受（回填输入框）/ 重新生成 / 取消。

独立实现：按钮、对比弹窗、改写规则与示例提示词都在本仓库内从零编写，只使用 DSH 公开的插件契约（dsh.bundle.patch、dsh.client、exports["./typert"]、Typert Remote 描述符、ctx.llm），不包含任何第三方产品的代码或私有接口。产品形态上「一键把需求写清楚」是通用交互范式，本项目的取舍与输出结构见下文「设计思路」。

效果

原文与优化结果的左右对比弹窗

输入（口语）：

我想买一个东西，这个东西在京东、拼多多等商城都有卖，但我不知道这会儿是不是历史最低价格，我希望有一种工具，在历史低价或者价格在某个区间时就主动提醒我去购买

点「优化」后得到（结构化，可直接发送）：

一个多平台商品价格监控工具，帮助用户自动追踪京东、拼多多等商城商品价格，在达到历史低价或预设区间时主动推送购买提醒

核心功能：
- 商品添加：用户粘贴京东、拼多多等平台的商品链接，设置期望价格区间或勾选历史低价触发规则，完成监控任务创建。
- 价格自动追踪：工具定时拉取已监控商品的实时价格，自动对比历史价格数据判断是否达成触发条件，留存全周期价格波动曲线。
- 降价提醒推送：当商品价格命中用户预设的区间阈值或刷新历史最低价时，通过浏览器弹窗 + 站内消息主动向用户推送购买提醒通知。
- 价格趋势查看：用户可点击已监控商品卡片，查看该商品最长 90 天的历史价格走势图表，直观判断当前价格的性价比。

视觉参考： 什么值得买的商品优惠信息展示逻辑，小米商城的简洁卡片式布局，Chrome 插件类工具的轻量化操作交互风格。

设计规范：
- 配色：主色 #FF6700（京东品牌关联橙，用于确认按钮、核心提醒标识），辅助色 #E02020（拼多多品牌关联红，用于降价提醒高亮），背景 #F5F7FA，文字 #333333，强调 #52C41A（绿色用于标注历史最低价格状态）
- 风格：轻量化卡片式流式布局，卡片圆角 12px，元素间距 16px，信息层级清晰无冗余，响应式适配桌面端与移动端

输出结构固定为：一句话定位 → 核心功能（3–6 条） → 视觉参考（用户提到时） → 设计规范（用户提到或明显必要时）。

示例里的品牌、配色、圆角都来自用户原话——插件不内置任何品牌预设，也不会把示例内容套到无关需求上。

工作流程

四步：写一句口令 → 点优化 → 左右对照 → 接受或重来

按钮在哪

输入框右侧的优化按钮

按钮挂在 conversation.input.right 槽位，位于发送按钮左侧，和 dsh-better-input 的 ✨ 图标是两套独立按钮，可以共存。

设计思路

- 为什么是这四段：定位回答「做给谁、做什么」，功能回答「研发怎么拆任务」，视觉参考与设计规范回答「做出来长什么样」。四段之外的客套话一律删掉，所以结果可以直接粘进输入框发送。
- 为什么要三选项：改写是建议而不是替换。接受才写回输入框，重新生成用于换一版措辞，取消则完全不动用户原文。
- 为什么信息密度优先：改写最大的风险是把用户的约束写丢（平台、数值、限制条件）。系统提示词里把「不得删改用户事实」放在硬性规则第 2 条，宁可多写一条功能也不压缩信息。

安装

插件是纯 JS 包，无构建、无运行时依赖（react / react-dom 由 DSH 基座提供），安装 = 放进 profile 的 node_modules 并让 profile 加载它。

方式 A：作为 bundle 挂载（推荐）

1. 把本目录复制/链接到 profile 的 node_modules：

例：desktop profile $profile = "$env:USERPROFILE\.dsh\profiles\desktop" Copy-Item -Recurse -Force .\* "$profile\node_modules\dsh-prompt-brief"

2. 在 $profile\package.json 的 dsh.profile.bundles 末尾加一行 "dsh-prompt-brief"：

json
"dsh": { "profile": { "bundles": [
"@deepseek-ai/dsh-base",
"@deepseek-ai/dsh-web-app",
"…其他插件…", "dsh-prompt-brief" ] } }

包内自带的 cordis.patch.yml 会把插件作为 root entry 插入，无需手改别处。

3. 重启 DSH Desktop（或重启你启动的 dsh web），刷新页面。

方式 B：只改 patch 层（不动 package.json）

把包复制进 node_modules\dsh-prompt-brief，然后在 $profile\cordis.patch.yml 末尾追加： yaml
- insert:
- id: dsh-prompt-brief
name: dsh-prompt-brief

重启后生效。本机 desktop profile 目前用的就是这种方式。

注意：两种方式只选其一。同时存在会重复插入同一个 entry。

使用

1. 在输入框里写一句话或几句话（不用讲究措辞）。
2. 点输入框右侧的「✦ 优化」按钮（在「发送」按钮前面，和 dsh-better-input 的 ✨ 图标是两套独立按钮）。
3. 弹窗左右对比原文与优化结果：
- 接受：结果写回输入框，你可以继续编辑后发送；快捷键 Ctrl+Enter。
- 重新生成：重新请求一次，弹窗保持打开。
- 取消：不做任何改动，保留你自己的输入；快捷键 Esc，或点遮罩空白处。
- 优化后内容可直接「复制」，不覆盖输入框。
4. 出错时弹窗显示真实原因，并可「重试」。

配置（可选，全部可省略）

在 profile 的 cordis.patch.yml 里给 dsh-prompt-brief 加 config: 即可覆盖： yaml
- id: dsh-prompt-brief
name: dsh-prompt-brief
config:
provider: deepseek-account # 留空 = 用当前 profile 的默认模型 model: deepseek-flash reasoningEffort: off # 改写任务不需要长思考；留空自动判断 timeoutMs: 90000 maxInputChars: 12000 extraInstructions: "" # 追加到系统提示词末尾的自定义要求

默认行为：不填 provider/model 时依次尝试 profile 的默认模型（agent-default-model）→ 第一个可用 provider 的首个模型。

卸载

1. 从 dsh.profile.bundles 删掉 "dsh-prompt-brief"，或删掉 cordis.patch.yml 里那条 insert。
2. 删除 $profile\node_modules\dsh-prompt-brief。
3. 重启 DSH、刷新页面。

改完代码怎么生效

Host 半侧（lib/index.js、lib/typert.js）是进程启动时加载的，改完必须：

1. 把改动的文件重新同步到 profile 的安装目录（$profile/node_modules/dsh-prompt-brief/lib/）——Desktop 的 profile 里是一份真实拷贝，不是软链；
2. 完全退出 DSH Desktop 再打开（只刷新页面不够），然后点按钮验证。

浏览器半侧（lib/client.js）由 Web 服务按 rev 现取，刷新页面即可看到按钮外观变化，但同样建议整机重启一次，避免新旧代码混用。

排错

- 点按钮报 cannot get property "llm" without inject：PromptForgeService 没有声明 static inject = ['llm']，或方法里在「被 Gateway 重新 extend 过的 Context」上直接取 this.ctx.llm。本插件已用两重保护：类上声明 static inject = ['llm']，并在构造期用 ctx.inject(['llm'], …) 把 llm 引用抓到实例上（requireLlm()），方法内不再依赖 this.ctx 的提供者链。
- 报 LLM 服务还没就绪：profile 里没有可用的 llm 服务（缺 @deepseek-ai/dsh-llm 或尚未登录账号）。
- 报 找不到可用的模型：在插件 config 里显式填 provider 与 model。
- 按钮不出现：确认 package.json 的 dsh.client.inject 三个包名正确、lib/client.js 存在且是 window.__ModuleLoader__.load(...) 形态，然后刷新页面（必要时重启）。

实现结构

| 文件 | 作用 |
| lib/index.js | Host 半侧：export const name、可选 Config、apply(ctx)；注册 Typert Remote Service PromptForgeService（namespace promptForge），用 ctx.llm 调当前模型流式生成。 |
| lib/typert.js | Host face manifest：{ package, face: 'host', schemas, model, invocations }，被 @deepseek-ai/dsh-typert-loader 通过 exports["./typert"] 自动发现并注册，Gateway 据此做参数边界校验与派发。 |
| lib/client.js | 浏览器 bundle：window.__ModuleLoader__.load({ id, factory }) 形式，向 conversation.input.right 槽位注册按钮，弹窗用 createPortal 挂到 document.body。 |
| cordis.patch.yml | 包自身的 loader patch：把插件插成 root entry。 |
| docs/images/ | README 用的示意图（由 scripts 之外的本地脚本绘制，不参与运行时）。 |

调用链：按钮 → remote.promptForge.optimize(text, context, signal)（客户端 Typert 描述符）→ Gateway 校验 → PromptForgeService.optimize() → ctx.llm.prepareCall() + prepared.stream() → 文本返回弹窗。

设计取舍

- 纯手写、零构建：lib/*.js 就是最终产物，不依赖 tsdown/esbuild/网络，改动直接生效。
- 不改动 DSH 本体：只用公开的插件契约（dsh.bundle.patch、dsh.client、exports["./typert"]、Typert Remote 描述符）。
- 与 dsh-better-input 的区别：那个插件的 ✨ 是「润色/改写一句话」，没有「重新生成」和双栏对比；本插件的输出是固定结构的完整产品需求（定位 + 核心功能 + 视觉参考 + 设计规范），并且提供 接受 / 重新生成 / 取消 三段式确认。两者可以共存，按钮文案与图标不同。
- 模型侧约束：系统提示词强制「只输出成品正文、不丢用户信息、不臆造冲突事实、不输出代码块/JSON」，因此结果可以直接粘进输入框发送。

更新日志

见 CHANGELOG.md。

从 Release 安装（不需要 npm）

每个版本都会把预构建的 dsh-prompt-brief-<version>.tgz 附在 GitHub Release 上，也可以直接指向仓库： bash

Release 上的预构建包

dsh plugin --profile desktop add https://github.com/ly14278/dsh-prompt-brief/releases/download/v0.1.0/dsh-prompt-brief-0.1.0.tgz

或者直接从仓库装（走源码，无需构建步骤）

dsh plugin --profile desktop add github:ly14278/dsh-prompt-brief

发布到 npm / 插件市场

包已经按 npm 包习惯准备好（files 白名单只发 lib/、cordis.patch.yml、README.md、LICENSE）： bash
cd packages/dsh-prompt-brief
npm login
npm publish --access public

发布后，别人装插件只需要一条命令： bash
dsh plugin --profile desktop add dsh-prompt-brief

（dsh plugin 会把 pnpm 追加参数转发到 profile，等价于在 profile 目录里 pnpm add dsh-prompt-brief。）

插件市场的条目格式见 docs/awesome-dsh-plugin-entry.yml，提交目标是 awesome-dsh-plugin 的 data/plugins/ly14278__dsh-prompt-brief.yml。
市场收录后，在 DSH 的「插件 → 发现」里能直接搜到并一键安装。

仓库

- GitHub：<https://github.com/ly14278/dsh-prompt-brief>
- 问题反馈：<https://github.com/ly14278/dsh-prompt-brief/issues>

许可

MIT © 2026 ly14278，见 LICENSE。