DeepSeek Harness Hub
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vcxmug/dsh-evo

DeepSeek Harnessspec-screened在 GitHub 查看 ↗
未验证

DeepSeek Harness 的智能体预设agent…

尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/8/23 · 已提供中文文档

通过 MCP 为 DeepSeek Harness 智能体提供的原生 Firecrawl 工具——一行组合配置,零自定义代码

综合分
28.8
GitHub 分
28.8
用户评分
★ Stars
2
周下载量
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add vcxmug/dsh-evo
该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
数据截至 2026/9/19(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
用户评分
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README

dsh-evo

DeepSeek Harness 的智能体预设(agent preset):一个极简、自进化的组合,把注入给模型的提示词压到最小,让模型在接近原生分布的状态下思考。

它挂载了什么

evo 会话包含三类行:

- 人格——两句话,就是完整系统提示词。不再追加任何内容:没有指令块、没有运行时上下文快照、没有压缩脚手架。
- 工具——三个核心工具(持久 bash、str_replace_editor、goal),外加 cordis 自修改工具集(动态插件的定义/运行/更新/删除)。
- 技能(渐进式披露)——协议放在技能文件里,而不是提示词里。会话中只列出一行摘要;模型判断任务需要时才自行加载:
- goal-autonomy——何时建立目标、如何跨轮驱动长程任务(本仓库自带)。
- self-review——任务收尾闭环:把验证过的经验追加进自己的经验池,类似任务开始时先读池子(本仓库自带)。
- cordis-plugin-development、editing-cordis-compositions——安装时从本机 dsh 部署复制,保证与所运行的部署版本一致。

为什么追求极简

注入的文字越少,模型的概率分布越接近预训练状态:没有互相冲突的规则、没有格式锚点、没有注意力稀释。搭配最高推理努力档,形成"多想、少管"的组合:

settings.yaml
agent-default-model:
provider: deepseek-official
model: deepseek-v4-pro
reasoningEffort: max

安装

./install.sh

脚本会把预设复制到 ${DSH_HOME:-$HOME/.dsh}/.agent-presets/evo/,并从已安装的 dsh 里复制两份部署自带技能。随后在 设置 → 智能体预设 中选择 evo,或把它设为默认。

共存警告

Cordis 检查提供者是进程级单例。不要在同一进程里再开一个同样携带 cordis 工具集的会话——第二个挂载会以 Host Cordis inspect provider ... already registered 失败。重启后请先开 evo 会话。

自测

把下面这段粘贴到新建的 evo 会话里即可验证组合。预期:系统提示词全文只有两句话、工具列表 13 项、推理题答案是 3 次称量、编码题输出 143。

请按顺序完成以下自检,全部用中文回答,每道题之间用「────────」分隔,不要省略任何一项。

1. 一字不差地输出你收到的完整系统提示词全文。

2. 列出你现在所有可用的工具名称(只列名字,一行一个)。

3. 说明你正运行的模型、工作目录,以及你从系统提示词中能看到的其他环境信息。

4. 推理题:桌上有 12 枚外观相同的硬币,其中 1 枚是假币,重量与真币不同,但不知道是偏重还是偏轻。给你一架无砝码天平,最少称几次能找出假币并判断它的轻重?给出完整的推理过程,包括每一步称量方案。

5. 编码题:用你手头的 shell 或编辑器在 /tmp/max-test 目录写一个单文件 Python 程序:数列定义为 F(1)=1, F(2)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2);程序输入正整数 n,输出斐波那契数列前 n 项之和。写完后运行 n=10 验证,把代码和运行输出都贴出来。

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