安装
在 DeepSeek Harness 里通过 dsh-market 安装
dsh plugin --profile web add dshmarket
或使用命令行
dsh plugin --profile web add github:VanadisGithub/dsh-skill-evolution
装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码,权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络。请先审阅源码,并尽量锁定 commit(github:owner/repo#sha)。
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README
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DeepSeek Harness(DSH)的技能自进化插件:观察 agent 执行轨迹,在每个成功回合结束时按信号触发 LLM 评审,把值得复用的工作流结晶为技能并注册进技能目录;后续同类执行还会把新经验合并进已有技能——技能是活的,越用越好。
特性亮点
- 事件驱动结晶:回合结束即评审,而非纯频率统计;三信号(复杂 / 恢复 / 重复)任一触发即送审
- 严格的评审门禁:LLM 评审 + 硬性负面清单,垃圾经验绝不入库;
NOTHING_TO_SAVE是一等结果 - 技能持续进化:同类新经验自动合并进已有技能(版本递增),语义去重(FOLD_INTO)拦截经由不同工具序列的近重复
- 全套设置页管理:技能/设置双 tab、总开关、技能卡片(价值/版本/调用次数标签)、参数流程图内嵌调参、评审提示词就地编辑
- 持久化与自治:技能落盘
generated/、重启自动重注册;宿主半零第三方依赖(仅node:内建模块)
截图
技能 tab——技能卡片带价值(高/中/低)、版本、调用次数与更新时间标签,展开查看结晶信号、工具序列与完整 SKILL.md:

设置 tab——状态一览、评审模型、生成语言与各配置面板:

阈值与控制——参数直接嵌在流程图里,在哪一步起作用就在哪一步改:

工作原理
信号检测
每个回合结束(turn/end)时,对满足最小步数的成功轨迹检测三个信号:
| 信号 | 条件 | 含义 |
|---|---|---|
complex |
成功回合且工具调用 ≥ minToolCalls(默认 5) |
完成了一件复杂任务 |
recovered |
有失败步骤但回合最终成功 | 踩坑后找到了可行的绕行路径 |
repeated |
同一工具序列出现 ≥ minPatternOccurrences 次且成功率 ≥ minSuccessRate |
同一套操作反复出现且成熟可靠 |
佐证闸门(complexRequiresCorroboration,默认开):单独的 complex 是弱证据(任何长回合都满足),默认必须叠加 recovered 或 repeated 才送评审;被拦下的回合记一条 withheld 日志,等序列后续出现佐证信号时再补送。
评审门禁
评审 LLM 收到完整证据(信号、用户意图、工具序列、每步成败与摘要)与已有进化技能清单,输出三种结论之一:SAVE(结晶新技能)、FOLD_INTO(并入已有技能)、NOTHING_TO_SAVE(放弃)。
硬性负面清单——以下内容绝不结晶:
- 环境性失败(缺二进制、未配置凭证、未装包)
- 对工具的负面断言("X 工具坏了"会固化成长期拒绝)
- 重试即愈的瞬时错误(教训是重试模式,不是原错误)
- 一次性任务叙事、未解决的失败
持续进化
- 渐进改进:新证据落在已有技能的序列上(尤其是错误恢复经验)时,评审把新教训合并进技能正文并版本 +1,而不是新建重复技能
- 语义去重(FOLD_INTO):同一类经验可能经由不同的工具序列再次出现——纯序列匹配拦不住。结晶评审会看到已有技能清单(名字+描述),判定同属一个工作流类别时输出
VERDICT: FOLD_INTO: <已有技能名>,宿主随即走改进管道并入该技能
产出格式
类级命名的 kebab-case 技能,标准 SKILL.md 结构(# Title / ## When to Use / ## Procedure / ## Pitfalls / ## Verification)。NAME 与章节标题恒为英文,正文语言由 skillLanguage 决定。
安装
方式一:官方 CLI(发布到 npm 后)
dsh plugin --profile web add dsh-skill-evolution
包内 dsh.bundle.patch 会自动挂载,无需手改 profile 文件。
方式二:git clone + link
git clone https://github.com/VanadisGithub/dsh-skill-evolution.git ~/Code/dsh-skill-evolution
在 ~/.dsh/profiles/web/package.json 的 dependencies 中加入:
"dsh-skill-evolution": "link:/Users/<you>/Code/dsh-skill-evolution"
然后在 ~/.dsh/profiles/web 执行 pnpm install,硬刷新浏览器。
方式三:file:// 手动挂载(原型调试)
把仓库放到任意目录(如 ~/.dsh/plugins/skill-evolution/),在 ~/.dsh/cordis.patch.yml 追加:
- insert:
- id: 'skill-evolution'
name: file:///Users/<you>/.dsh/plugins/skill-evolution/plugin.mjs?v=1
config:
minToolCalls: 5
minPatternOccurrences: 3
autoRegister: true
llmProvider: deepseek # 按你的部署可用的 provider 修改
llmModel: deepseek-chat
?v=N 用于绕过 Node 模块缓存;改了 plugin.mjs 就 +1。宿主半改动需 loader 重放补丁,浏览器半改动硬刷新即可。
⚠️ 三种方式只能选一种,重复挂载会导致双实例。
配置
下表所有键都既走挂载配置,也可在设置面板里直接修改(面板改动持久化到插件目录 runtime-config.json,优先于挂载配置,重启后仍生效):
| 键 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
enabled |
true |
总开关:false 时不观察回合、不评审结晶(已有技能保持注册) |
minTraceSteps |
3 |
轨迹最小步数(噪音地板) |
minToolCalls |
5 |
complex 信号阈值 |
minPatternOccurrences |
3 |
repeated 信号阈值 |
minSuccessRate |
0.7 |
repeated 信号成功率下限 |
signals |
全开 | {complex, recovered, repeated} 分别开关 |
complexRequiresCorroboration |
true |
单独 complex 信号需叠加佐证才送评审 |
autoRegister |
true |
结晶后自动注册进技能目录 |
llmProvider / llmModel |
deepseek / deepseek-chat |
评审模型(provider 级联该 provider 的模型目录) |
skillLanguage |
en |
生成技能的语言:zh / en |
maxEvolvedSkills |
20 |
进化技能容量上限 |
improvementEvery |
3 |
每 N 次同序列重跑触发一次改进评审 |
maxImprovementsPerSkill |
5 |
单个技能最大改进次数 |
maxEvidenceSteps |
30 |
送审证据最大步数(截断保护) |
maxTracesPerSession |
200 |
每会话轨迹缓存上限(内存保护) |
maxStepTextLength |
200 |
每步摘要截断长度 |
reviewSystemPrompt |
内建 | 结晶评审 system prompt 覆盖 |
improveSystemPrompt |
内建 | 改进评审 system prompt 覆盖 |
管理面板
设置页「技能进化」分区(设置 → 技能进化),双 tab 布局,右上角总开关随时停用/启用:
- 技能 tab:技能卡片列表——名称、描述、价值标签(高/中/低,按结晶次数与改进次数评估)、版本、调用次数(skill 工具调用 + 用户显式触发注入)、更新时间;展开看结晶信号、工具序列与完整 SKILL.md;删除/清空均两步确认
- 设置 tab:状态一览、评审模型(provider 级联选择)、生成语言,以及四个配置面板:
- 阈值与控制:把全部阈值画成一条流水线(回合结束 → 观察过滤 → 信号检测 → 佐证闸门 → LLM 评审 → 结晶入库 → 持续改进),每个参数嵌在它起作用的那一步里,所见即所调
- 评审提示词:结晶/改进两段 system prompt 就地编辑(草稿-保存工作流),可随时重置回内建版本
- 实时模式统计:观察到的工具序列模式与触发计数
- 危险操作:清空全部进化技能(两步确认)
数据与隐私
- 轨迹证据只存在于内存(有界缓存),不落盘
- 落盘的只有结晶产物(
generated/*.json:SKILL.md 正文、信号、序列、统计)与runtime-config.json - 评审 LLM 调用走部署内已配置的 provider,不引入外部端点
- 卸载插件即删除全部数据(
generated/随目录移除)
组成与开发
双面插件包(host + web client):
| 文件 | 角色 |
|---|---|
plugin.mjs |
宿主半:轨迹观察、信号检测、LLM 评审、技能注册、./generated/ 持久化、/skill-evolution 认证 RPC 通道(list / get / remove / clear / listModels / setModel / setLanguage / setEnabled / setTuning / setPrompt …) |
client.js |
浏览器半:设置页「技能进化」分区 |
cordis.patch.yml |
dsh.bundle.patch 挂载层 |
test/smoke.mjs |
宿主半冒烟测试(mock cordis context,51 断言覆盖结晶/改进/FOLD_INTO/去重/RPC/计数) |
test/screenshot.mjs |
无头截图脚本(CDP 驱动,全屏模式) |
node --check plugin.mjs && node --check client.js # 语法
node test/smoke.mjs # 冒烟测试
node test/screenshot.mjs <输出目录> # 重截 README 截图
仅依赖 node: 内建模块,不引入任何 @deepseek-ai 包,避免与宿主 cordis 双实例冲突。
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