dsh-continual-evolve

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DeepSeek Harness（dsh）的持续自进化插件：一套版本化、可审计、可回滚的 harness 状态层——提示词补充、记忆、技能、子代理规格——从会话轨迹中沉淀而来。

模型提议，代码保证。 每一项机械化安全属性——schema 校验、原子写入、快照、版本、审计、接受决策——都由代码强制，从不依赖提示词自觉。

为什么

Agent 在每个会话里积累可复用经验（重复失败、持久事实、可复用流程），下个会话就忘掉。本插件把这些经验变成一等公民的持久状态：

• local 会话级 / global 跨会话 双作用域与合并语义——配合机械化晋升守卫，只有可携带、有分量、非重复的知识才能进全局
• 确定性回滚：逆操作编辑由已应用结果生成——不靠 LLM 重新猜测
• benchmark 闭环：候选沉淀先经冻结用例 + 独立评分者评估再接受（rubric 加密落盘）
• store 卫生：/evolve consolidate 把写入时冲突提示与零使用陈旧条目变成一次批准、完全可逆的批量归档——加 merge 可将近重复内容并入幸存原条目

工作原理

1. 沉淀——模型经 evolve_add 创建条目，或自动 review 门禁从会话轨迹提议（回合间隔 + 压缩检查点）。
2. 守卫——代码强制校验：编辑 schema、blast-radius 与作用域一致性、晋升政策（项目专属标记 / 过薄内容 / 近似重复检测 / 凭据筛查保持全局库干净——密钥类内容在所有写入出口被拒，含 mount 物化）。全局 create 与既有条目高度相似（≥0.8）时写入即拒；中等重叠带 conflictHint 供后续合并。
3. 审批——全局写入需明确人工批准；local 归宿提议先征询后落地。
4. 应用与注入——原子应用带快照与审计事件。prompt 补充与委派规格注入系统提示词（封顶、按相关性排序、被证伪条目降权、空 store 零 token）；memory/skill 以目录索引出现。
5. 验证与回滚——benchmark 用冻结用例为候选打分；被拒候选确定性回滚，并自动沉淀为 draft 回归用例（auto_regression 基准）。

安装

# 从 npm（安装即激活——自带 bundle patch）
dsh plugin add dsh-continual-evolve

# 或从源码（首次 GitHub 安装需批准 allowBuilds 构建步骤）
dsh plugin add ZK-Andy/dsh-continual-evolve

安装或更新后重启 dsh web。

使用

会话内命令：

| 命令 | 效果 | |---|---| | /evolve | 帮助 + 当前 local store | | /evolve list · history · rollback <id> | 查看与回滚（加 global 操作跨会话库） | | /evolve plan [msg] | 对 store 运行 LLM 规划器 | | /evolve wrapup | 收尾本会话 local 条目：晋升 / 归档 / 保留 | | /evolve archive · unarchive · demote <id> | 从注入中隐藏（数据保留可恢复）——demote 针对全局噪声 | | /evolve consolidate [apply] [merge] | 报告（或应用）冲突提示 + 零使用陈旧全局条目的批量归档；merge 将近重复内容并入幸存原条目 | | /evolve failures | 失败类聚合（门禁 + benchmark） | | /evolve log [tail N] [session <id>] | 插件日志 | | /evolve export · import <path> | 备份 / 恢复 store | | /evolve mount · unmount <skillId> | 把可执行技能热挂载为 live 插件 | | /evolve goal [objective · done · block] | 回合驱动的自进化目标 | | /evolve benchmark … | 用例生命周期、运行、接受决策 |

模型工具：evolve_list / add / update / delete / rollback。

第三方消费：每次进化落地（门禁或手动）都会向 reviews.jsonl 追加结构化 evolve_complete 事件（shape 见 src/evolve-event.ts），与人类可读的审计记录并存。

注入形态：prompt 补充与委派规格带内容注入（每 kind ≤6 条 × 180 字符，按相关性排序）。memory/skill 以目录索引出现（[kind:id] 标题，15 行封顶 + 折叠计数行）——全文经 evolve_list 获取。空 store = 零注入 token。

配置

| 键 | 默认 | 含义 | |---|---|---| | baseDir | 解析后的 DSH home | evolve/ 存储根目录 | | autoReview | false | 启用自动 review 门禁 | | reviewIntervalTurns | 6 | 回合间隔路径的门禁节奏 | | maxReviewInputChars | 40000 | 交给门禁的轨迹切片 | | reviewBudgetTokens | 4096 | 门禁调用输出预算 | | notifyOnAutoReview | true | 门禁应用后发可见跟进通知 | | requireGlobalApproval | true | 全局写入需明确批准 | | localFate | true | 门禁审计本地条目并提议晋升/归档（先征询，绝不静默） | | fateIntervalTurns | 跟随 reviewIntervalTurns | 归宿评估的最小回合间隔 | | goalBlockedWrapupTurns | 3 | 连续阻塞目标的门禁轮数触发一次归宿评估（0 关闭） | | promotionBlockPatterns | POSIX 路径、session id、~/.dsh | 内容命中即判定项目专属，永不晋升全局 | | promotionMinChars | 100 | 低于此长度的整体晋升留在本地 | | injectionDirectoryLines | 15 | 每次构建的目录行数上限，超出折叠为计数行 | | sectionOrder | 118 | 系统提示词 section 顺序 | | skillsDir | <dshHome>/skills | 技能条目物化为 SKILL.md 的根目录 | | rubricKey | 自动生成本地密钥文件 | benchmark rubric 的 AES-256-GCM 口令（DSH_EVOLVE_RUBRIC_KEY 可覆盖） | | logToFile / logLevel / logMaxBytes | true / 1 / 5 MiB | 插件自带 JSONL 文件日志带轮转 | | autoRollbackOnReject | true | benchmark 拒绝后自动确定性回滚 | | autoCase | true | 失败的进化尝试自动沉淀为 draft 回归用例（auto_regression 基准） | | reviewModel | agent 自身 | 门禁可选更便宜的模型（"provider/model"） |

profile patch 示例：

- id: continual-evolve
  config:
    autoReview: true
    reviewIntervalTurns: 6

开发

pnpm install && pnpm build   # 依赖 + tsc -> lib/
pnpm test                    # vitest（573 例）
pnpm test:coverage           # v8 覆盖率，CI 强制阈值
pnpm lint                    # oxlint src test

目录结构：

├── src/                   # 引擎、工具、命令、门禁、fate、benchmark、usage…
├── test/                  # vitest 测试套件（36 个文件）
├── lib/                   # 构建产物（tsc）
├── docs/
│   ├── design.md          # 完整设计文档（硬化矩阵）
│   ├── FAQ.md             # 真实踩坑记录
│   ├── gap-analysis.md    # 对照 prime-agent /refine + penguin-harness
│   ├── research/pi-dsh-competitor-gap-analysis.md  # pi/dsh 生态竞品差距分析
│   ├── experiment-bootstrap.md
│   ├── archive/           # 已完结的一次性报告
│   └── research/          # penguin 报告 + prime-agent 注释源码
├── examples/README.md     # 种子 benchmark 用例
└── .agents/               # AI 协作层（AGENTS.md、技能、ADR 笔记）

文档与出处

• 设计：docs/design.md · 踩坑：docs/FAQ.md · 差距分析：docs/gap-analysis.md · D2 实验:docs/experiment-bootstrap.md
• 血统：penguin-harness（概念；Apache-2.0）——报告见 docs/research/penguin-harness-self-evolution.md；prime-agent /refine（工程形态；MIT）——注释参考源码见 docs/research/prime-agent-refinement.ts。本包是面向 DSH 插件表面的原创实现。

License

MIT。独立项目——与 DeepSeek 无关联。