反射弧 onesmash/dsh-reflex

dsh-reflex

给 ds-bot 加一条反射弧：大多数时候保持安静，只在值得占用大模型注意力时才叫醒它。

DSH（DeepSeek Harness）的兄弟插件，与 ds-bot 并存，不改动 ds-bot 任何代码。

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它解决什么

大模型不适合做轮询的事。每 5 分钟醒一次问「有事吗」，绝大多数答案是「没有」，而每次都要花钱、占配额、还要处理一遍上下文。

dsh-reflex 的做法是把判断上移到便宜的地方：便宜的层一直跑（采集事实、本地决策模型打分），只有跨过阈值时才唤醒贵的层。所以叫「反射」—— 不经过大脑的判断。

dsh-reflex：便宜的两层一直跑，贵的一层只在必要时被唤醒

纯文本版（同一张图，终端友好）

┌─── 一直跑，几乎不花钱 ───┐ ┌─ 只在必要时 ─┐ 数据源 ──► L0 事实层 ──► L1 决策层 ──► L2 推理层
(脚本) (汇总存储) (本地决策模型) (ds-bot / 大模型)
│
└─ 大多数时候：什么都不做，保持安静

三层各做什么

| 层 | 职责 | 成本 | 实现 |
| L0 | 采集事实，落盘成可追溯的时间线 | 极低 | 脚本驱动，自动发现 collectors/.sh |
| L1 | 判断「这条值不值得占用 L2 的注意力」 | 极低（本地决策模型，一次前向） | 脚本驱动，自动发现 targets/.sh |
| L2 | 真正需要判断「要不要打扰人、以什么形式」的事 | 高 | 唤醒 ds-bot 里的 Bot |

为什么要分层：判断「要不要打扰人」这件事本身是大模型的活，但它不该在每一次采集后发生。L1 用本地决策模型（SemIf 读答案槽 logits，约 0.3 秒、不联网）先筛一遍，把 99% 的「不值得」挡在 L2 之外。

一次唤醒长什么样

L1 判定命中后交给 L2 的是一条结构化通知（字段名来自内置 target 的真实渲染），要不要打扰人、以什么形式，由 L2 定：

L1 判定命中后叫醒 L2，由 L2 决定怎么处理

与 ds-bot 的关系

- 独立 cordis 插件，通过 cordis.patch.yml 以 insert 方式挂载
- 与 ds-bot 同进程运行（拿到 sessionController 用于投递），但零修改原版
- 初始化失败会降级为日志记录，不拖垮宿主（兄弟插件的硬要求）

安装

dsh plugin --profile <你的 profile> add github:onesmash/dsh-reflex

dsh plugin 把参数转发给 profile 目录里的 pnpm：它拉取并安装这个包，并因为本包在 package.json 里声明了 dsh.bundle，同时把 dsh-reflex 追加进该 profile 的 dsh.profile.bundles。依赖随包一起装在 profile 里，不需要额外步骤。

不启动、先验证层已生效：

dsh --profile <你的 profile> --dump-config # 应出现 "# == dsh-reflex"

然后在同一个 profile 的 cordis.patch.yml 里给插件留配置块：

- id: dsh-reflex
config:
l0:
sources: [disk, swap] # 启用哪些采集源
l1:
targets: [disk] # 启用哪些判定目标
targetBot: Chief # 唤醒哪个 Bot
quietHours: { from: '18:00', to: '09:00' }

重启 DSH 生效（脚本源/脚本 target 无需此配置：collectors/、targets/ 里的脚本落盘即自动启用，热发现，<name>.paused 或删文件即退出）。日志里会看到：

dsh-reflex installed: L0=60000ms L1=60000ms target="Chief" sources=[disk,swap] targets=[disk,x-timeline]

本地开发：指向你的 checkout

改这个插件本身时，用路径安装 —— pnpm 会建符号链接，改动直接随源码走：

dsh plugin --profile <你的 profile> add /绝对路径/dsh-reflex

这种方式下依赖要装在 checkout 里：linked 安装保留自己的 node_modules， Node 按仓库真实路径解析依赖，所以要单独跑一次：

cd /绝对路径/dsh-reflex && pnpm install

（从 GitHub 安装没有这个问题 —— 包和依赖一起装进 profile。）

配置

全部配置项都可以在 profile patch 的 dsh-reflex.config 下覆盖。关键项：

| 项 | 默认 | 说明 |
| l0.intervalMs | 60000 | 采集周期 |
| l0.sources | [disk] | 启用的源；内置 disk/swap，其他靠 collectors/*.sh |
| l0.homeDir | ~/.dsh/dsh-reflex | 工作目录（可用环境变量 REFLEX_HOME 覆盖） |
| l1.intervalMs | 60000 | 判定周期 |
| l1.targets | [disk] | 启用的内置判定目标；脚本 target 无需在此声明（落盘即 drop-in 启用） |
| l1.threshold | 0.8 | 本地模型打分阈值 |
| l1.hardRule | {lowAvailableGB:20, highUsedPct:90} | 硬规则（如磁盘告警），可穿透安静时段 |
| l1.targetBot | Chief | L1 命中后唤醒谁 |
| l1.cooldownMs | 1800000 | 同状态冷却，避免重复唤醒 |
| l1.quietHours | null | 安静时段：内容类命中不打扰，攒到时段结束合并成一条 |
| l1.profile | '' | 用户画像，组装判定 context 用 |

决策后端可切换（backend 字段）：本地 SemIf（默认，不联网）或托管 Jev。适配层在 tools/semif-adapt.py。

数据源：由你自己写

插件仓库里没有 collectors/ targets/ tools/ —— 这三样是你的东西（接哪些源、什么判定口径、回执走哪个渠道），因人和环境而异，不属于框架。它们只活在运行目录（默认 ~/.dsh/dsh-reflex/）里。

插件启动时会扫描：

~/.dsh/dsh-reflex/
├── collectors/ <name>.sh → 自动注册为采集源（配 <name>.env.json 提供参数） ├── targets/ <name>.sh → 自动注册为判定目标 ├── tools/ 判定脚本可以调用的工具 ├── facts/ L0 采集到的原始事实（按源/日期分文件） └── dsh-reflex.log

完整契约、模板、验证清单见 DATASOURCE.md —— 也可以作为 skill 自动加载（skill/reflex-datasource/）。

目录结构

index.js 宿主侧: L0 调度 + L1 判定 + 唤醒投递 client.js 面板侧: 配置表单 cordis.patch.yml 挂载声明 DATASOURCE.md 数据源开发契约 skill/ 随插件分发的能力包 tests/ 回归测试

第三方

skill/ 下有两份随插件分发的第三方内容，各自保留原许可与署名：

| 包 | 来源 | 许可 |
| skill/semif-decide/ | SemIf 源码快照 | MIT |
| skill/typesafe-ai/ | TypeSafe 官方 agent skill | MIT |

两者均为 seed-only 策略：只在你本地缺失时安装，已存在则跳过，不会把你自己装的上游版本降级。

License

MIT

判定调优（reflex-tuning）

L1 的阈值和判据不该拍脑袋。插件随包分发 reflex-tuning skill（自动部署到 ~/.agents/skills/reflex-tuning/），提供一条可回放的调优闭环：shadow 影子记录 → 历史 facts 回放 → 分层标注 → 阈值拟合 / 判据 A/B / 风险证书 / 校准 → 唤醒策略（单条目暂存合并）与策略仿真。target 通过 REFLEX_TUNING_DIR 引用脚本，运行目录不再放副本。契约见 skill/reflex-tuning/SKILL.md，实验记录见 docs/threshold-fitting.md。