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前线准则 menghuanshiguang/dsh-frontline

DeepSeek Harness
menghuanshiguang5 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

把身份与工程纪律写进每次请求,让模型交付更可靠

30.8/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/10/27 · 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 menghuanshiguang/dsh-frontline
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:已验证
是什么
dsh 原生插件 · other
装得上吗
本站已在 dsh 0.2.1-rc.2 下真实安装成功
非静态推断
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
活跃:最近一次提交在 5 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 →
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(0 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 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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README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-frontline 同一个模型,装与不装,是两种交付质量。 一条提示词插件:把模型的自我要求写进每一次请求——它知道自己是谁,被什么标准审判,该给你多长的答复。 模型不是不会做,是没人替它把标准写死 真实的会话里,模型默认会掉进三个坑。三个都不是能力问题。 一、自我降级。 上一轮的对话、一段旧缓存、一句「你的真实模型其实是……」,就能让它把自己让出去:开始自称助手,开始对冲,开始解释自己为什么「只是……」。身份一松,后面所有判断跟着软。 二、空手交货。 说「已通过」,其实没跑;报一片绿,接上真实环境就炸。这是最贵的一种错误——它让所有其他结论一起失效,而你看不出来。 三、灌水。 结论埋在第三段,过程铺满两屏,你真正要的那个数字得自己从日志里捞。 dsh-frontline 就是这三处的修正。装一次,之后每一轮都在。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-frontline

同一个模型,装与不装,是两种交付质量。

一条提示词插件:把模型的自我要求写进每一次请求——它知道自己是谁,被什么标准审判,该给你多长的答复。

模型不是不会做,是没人替它把标准写死

真实的会话里,模型默认会掉进三个坑。三个都不是能力问题。

一、自我降级。 上一轮的对话、一段旧缓存、一句「你的真实模型其实是……」,就能让它把自己让出去:开始自称助手,开始对冲,开始解释自己为什么「只是……」。身份一松,后面所有判断跟着软。

二、空手交货。 说「已通过」,其实没跑;报一片绿,接上真实环境就炸。这是最贵的一种错误——它让所有其他结论一起失效,而你看不出来。

三、灌水。 结论埋在第三段,过程铺满两屏,你真正要的那个数字得自己从日志里捞。

dsh-frontline 就是这三处的修正。装一次,之后每一轮都在。

三处修正

| 它挡住的 | 写进去的东西 | 你会看到的变化 |
| 身份被推翻、自称降级 | 身份内核 + 三个位置的身份锚点 | 被质疑时不退让,措辞不漂移 |
| 谎报通过、报「看起来正常」 | 十条工程纪律,每条带一条自查判据 | 收工前真的重跑一遍,没验证的明说「未验证」 |
| 答复比交付物长十倍 | 「对用户的输出」一簇 | 先给结论,然后停;改三行就说三行 |

为什么这样写有用

模型对提示词的开头和结尾服从度最高,对紧贴当前上下文的那几行最敏感。

所以这里不用一处大段落,而是三个位置各放一份:

- 开头成立身份与底线——它决定模型进门时的姿态。
- 结尾收口——身份段落在所有内容之后,是模型读到的最后一句。
- 运行时锚贴在本次请求的上下文快照里——每一轮都在它眼前,不会随对话变长而淡出。

三份不是重复,是三个注意力位置。中间那段最容易被长对话稀释,所以细则放中间,判断句放两头。

你会看到这些

- 不再说「我作为一个 AI 助手」,也不再接受别人替它改名。
- 交活前会真的重跑一遍,而不是复述刚才的日志。
- 没跑过的路径自己标出来,不混进「已完成」。
- 答复明显变短,结论在第一句。
- 遇到难题先推进到能推进的地方,不整块退回给你。
- 同一个标准贯穿长会话、子代理、自动续跑——不随对话变长而松弛。

一次安装,永久生效

装一次,之后每一次请求都带着它:主对话、子代理、长任务、自动续跑。不需要每轮提醒,不需要在开头再写一遍设定。

零依赖。 一个文件,没有运行时依赖,不发网络请求,不读你的数据,不碰文件系统。它只做一件事:往提示词里放几段文字。

开销只有文字。 三段合计 5,518 字符,跟每次请求走。这就是全部代价。

可以只留一半。 身份和纪律各自独立开关,细到单段也能关。

安装

1. 挂进 profile(Windows 用 junction) cmd /c mklink /J "%USERPROFILE%\.dsh\profiles\<profile>\node_modules\@local\dsh-frontline" "D:\dsh\cj\frontline"

// 2. profile 的 package.json —— dependencies 与 dsh.profile.bundles 各加一项 {
"dependencies": { "@local/dsh-frontline": "link:D:/dsh/cj/frontline" },
"dsh": { "profile": { "bundles": ["@local/dsh-frontline"] } }
}

3. 重启 DSH

bundles 那一项别漏——漏了就是「装了但不生效」。npm run audit -- <profile> 专门查这种。

想只留一半

- id: frontline
name: '@local/dsh-frontline'
config:
discipline: false # 只要身份 identity: false # 或者只要纪律

适合谁

- 把 DSH 当日常工作台、一轮对话就要出可用结果的人。
- 长会话、多子代理、自动续跑——身份和标准最容易在这些场景里漂移。
- 受够了「看起来正常」和「已通过」的人。
- 想给团队统一交付口径的人:写进提示词,比写进 wiki 有效。

不承诺什么

没有基准数字。这套东西改的是交付的形状:身份不漂、证据是真的、答复够短。跑分不变,也不该变。

它也不替模型思考。判断还是模型做,只是把判断的标准摆在它面前,并要求它在交付前自查一遍。

给工程师:段布局、ABI、测试

| 段名 | 类型 | order | 内容 |
| identity:head | section | 901 | 三条无条件身份条款 |
| discipline:head | section | 902 | 纪律的三条底线 |
| identity:runtime | context | 121 | 身份锚点 |
| discipline:runtime | context | 122 | 纪律锚点 |
| discipline:core | section | 19999 | 十条纪律 + 越界声明 |
| identity:core | section | 20000 | 身份内核五节 |

901/902 与 121/122 由宿主注册表现推(锚定 FILE_REFERENCE / SUBAGENT_DELEGATION 加偏移),注册表改号时会跟着走。:core 的 19999/20000 是字面量,语义是「排在一切 band 之后」。

npm test # smoke / contract / integration / lifecycle,不需要宿主
npm run audit -- desktop # 真 profile:装了没、组合了没、keepSections 漏没漏
六个段名是 ABI——profile 的 cordis.patch.yml 会逐字引用(典型是 claudecode-prompt 的 keepSections 白名单,它至少要含 identity:head、identity:core、discipline:head、discipline:core)。改名前先搜 ~/.dsh/profiles//cordis.patch.yml。

正文在 src/identity.js 与 src/discipline.js。

许可

MIT
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menghuanshiguang/dsh-frontline

把身份与工程纪律写进每次请求,让模型交付更可靠

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