教你用决策记录与机械门禁管住智能体开发的项目
26.1/100
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npm 周下载
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数据截至 2026/9/28 · 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 yuexiaoliang/dsh-methodology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 · skill
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
更新放缓:最近一次提交在 73 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。
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:无法判定尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。
- · 取源不可用(Error: github tarball HTTP 404 @ https:
- · api.github.com
- · repos
- · yuexiaoliang
- · dsh-methodology
- · tarball)
扫描于 2026/11/1(0 天前)
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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功能亮点
- 决策记录方法
- 机械门禁机制
- 插件架构设计
智能体时代的软件项目搭建方法论 | 一门双语课程,讲决策记录、机械关卡和插件架构,提炼自 deepseek-harness
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh 方法论:如何在智能体时代构建一个始终可控的软件项目
languages
written by
case study
一门关于使用 AI 编码智能体构建复杂软件项目的双语方法论课程——涵盖架构决策记录(ADR)、运维手册、机械化质量门禁、能力接缝插件架构、微内核设计以及事件溯源状态,提炼自真实世界的 deepseek-harness 项目。
这是一门关于如何启动并持续演进一个复杂软件项目的方法论课程。它提炼自一个真实且极端的案例:deepseek-harness,一个基于插件的智能体 harness,主要由 AI 编码智能体开发,在大约两个月内经历了 12,000+ 次提交、226 个工作区包和 720+ 条决策记录,却始终没有失控。
阅读本课程不需要访问 deepseek-harness 仓库。 每个概念都是自包含讲解的;deepseek-harness 仅作为案例证据出现。如果你确实想对照其来源验证某个说法,附录 A 提供了完整的文件与版本可追溯性。
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dsh 方法论:如何在智能体时代构建一个始终可控的软件项目 languages written by case study 一门关于使用 AI 编码智能体构建复杂软件项目的双语方法论课程——涵盖架构决策记录(ADR)、运维手册、机械化质量门禁、能力接缝插件架构、微内核设计以及事件溯源状态,提炼自真实世界的 deepseek-harness 项目。 这是一门关于如何启动并持续演进一个复杂软件项目的方法论课程。它提炼自一个真实且极端的案例:deepseek-harness,一个基于插件的智能体 harness,主要由 AI 编码智能体开发,在大约两个月内经历了 12,000+ 次提交、226 个工作区包和 720+ 条决策记录,却始终没有失控。 阅读本课程不需要访问 deepseek-harness 仓库。 每个概念都是自包含讲解的;deepseek-harness 仅作为案例证据出现。如果你确实想对照其来源验证某个说法,附录 A 提供了完整的文件与版本可追溯性。 这个方法解决什么问题 当开发速度从“人类写代码”转变为“智能体写代码”时,瓶颈不再是产出,而是一致性: - 智能体没有跨会话记忆;昨天的设计理由今天已不复存在; - 智能体从现有代码中推断未写明的规则,而这种推断总是比任何人本意都更偏保守; - 代码和测试记录了什么发生了变化,但没有记录为什么这个方案胜出或放弃了什么。 该方法的答案是四个外化:将记忆外化为决策记录,将技艺外化为操作流程,将纪律外化为机械门禁,将架构外化为可复制的扩展模式。 同样的方法也适用于纯人类团队——它只是把“优秀团队过去靠隐性知识维持的东西”变成了成文制度。智能体只是让缺失制度的代价更快显现出来。 目录 | 章节 | 内容 | | 第 1 章 背景与问题 | 智能体驱动开发的三个结构性问题 | | 第 2 章 基础:第一天该做什么 | 世界观文档、框架所有权、第一天就设置门禁 | | 第 3 章 架构方法论 | 微内核、事件语义、能力接缝、事件溯源、组合层 | | 第 4 章 决策记录系统 | 如何设计一个真正能够被执行的 ADR 系统 | | 第 5 章 将流程操作化 | 将反复出现的工作流转化为可执行的运行手册 | | 第 6 章 机械门禁与最小充分证据 | CI 负责完整矩阵;本地只运行与差异相关的证据 | | 第 7 章 演进节奏与三个案例研究 | 构建—裁剪—归档;一个前端包的完整生命周期 | | 第 8 章 采用指南 | 面向第一天、第一周和持续运营的可操作清单 | | 第 9 章 陷阱 | 真实陷阱及其补救措施 | | 第 10 章 rc.8 案例研究 | 实验性能力孵化、表层裁剪、基于证据的 CI 调优 | | 附录 A 可追溯性 | 案例数据、概念来源、版本锚点(可选阅读) | 如何使用 - 学习方法论:按顺序阅读;每一章都以判断标准或采用行动结尾。 - 采取行动:直接跳到第 8 章的清单,遇到不熟悉的概念时再查阅前面的章节。 - 进行验证:附录 A 将每个概念映射到 deepseek-harness 仓库中的文件、日期和版本。 本课程是如何制作的 本课程由 Kimi K3 + Codex 编写,由人类设定方向并做出判断。 制作过程本身就是第 4 章方法的一次应用——先解构,再提炼: 1. 源研究:从 deepseek-harness 的 .agents 目录出发,我们阅读了其决策记录(720+)、操作流程(11)、架构文档以及完整的 git 历史(12,000+ 次提交),从文件名日期和提交序列重建项目的构建阶段; 2. 生命周期追踪:我们选取了有代表性的能力线(shell 接缝、TUI 的完整生命周期、Agent Teams 在 rc.8 中的孵化),按时间顺序阅读其决策记录,以对照真实演进验证方法论; 3. 提炼:观察结果被改写为自成一体的章节;正文采用转述而非引用,每一条判断标准都可以在附录 A 中追溯到具体的决策记录、日期和版本; 4. 事实核验:每一处文件引用、版本号和统计数据(包数量、提交数量、记录数量)都经过机械检查,并随 deepseek-harness 发布而更新(目前跟踪 0.1.0-rc.8)。 维护 本仓库践行其所教授的内容。面向贡献者和代理的维护规则位于 AGENTS.md;定期更新流程——针对更新的 deepseek-harness 发布重新同步——是 maintenance/SYNC.md,由机械门禁 node maintenance/verify.mjs 提供支持。 许可证 本课程正文是原创的方法论提炼。案例事实来自对 deepseek-harness 仓库的研究;来源列于附录 A。 关键词:AI 编程智能体、智能体开发方法论、架构决策记录(ADR)、插件架构、微内核、事件溯源、CI 质量门禁、最小充分证据、LLM 智能体框架、中英双语教程、deepseek-harness、AI 编程、agent 开发方法论、架构决策记录、插件化架构、微内核、事件溯源、质量门禁、中英双语教程
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