dsh-evolve-modes

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DeepSeek Harness Evolve Modes English｜中文 让 Agent 的工作方式可组合、可审查、可持续改进，最终实现 Agent Self Evoling。 dsh-evolve-modes** 是 DeepSeek Harness 的独立 Web 插件。它在输入区提供一个紧凑的工作流控制项，让你组合 Agent 的工作状态、思考策略、质量门禁和自进化行为。 插件不 fork DeepSeek Harness，不复制 Agent loop，也不修改核心代码。安装后，当前任务使用的组合始终显示在输入区旁；全局“自进化模式”设置则负责管理跨会话的学习提议和已批准规则。 当前版本 `0.4.0` 支持 DeepSeek Harness `0.1.1-rc.2`。仍使用 Harness `0.1.0-rc.6` 时，请安装插件 `0.3.1`。 快速安装 推荐通过 npm 将固定版本安装到 DeepSeek Harness Web profile： 如果已经全局安装 DSH CLI，可以使用简写： 重启 Web profile 后，自进化模式控件会出现在输入区工具旁。打开顶层 **自进化模式** 设置即可管理全局学习规则。 需要审计源码或进行开发时，可以安装固定 Git revision： Git 安装包会执行安装期代码，请只安装可信 revision。 功能简述 输入区会显示当前组合，例如： 点开控制项即可分别调整四个维度： 维度 | 选项 | 作用 | --- | --- | --- | **工作状态** | 正常 · 计划 | 立即完成任务，或进入官方 DSH 计划工作流。 | **思考策略** | 标准 · 第一性原理 · Grilling | 正常回答、显式梳理第一性原理，或通过分轮追问压力测试需求和决策。 | **质量门禁** | 关 · 对抗性审查 · 验收审查 | 不增加审查，独立寻找风险，或对照任务和已批准计划验收结果。 | **自进化** | 关 · 开 | 自动分析会话，生成待人工审阅的规则提议，自动优化AGENTS.md（但不改动 AGENTS.md）| 这不是互斥的“人格模式”，而是每个任务都可以重新组合的一组工作决策。 自进化模式 自进化用于从多个已完成的 Agent 协作中识别稳定的用户身份、偏好和工作要求。它默认是 **Propose（提议）**，只提出候选规则，不会自动改变后续行为。 默认设置 设置 | 默认值 | 说明 | --- | --- | --- | 自进化 | `Propose` | 新会话和没有明确保存自进化选择的旧会话默认开启。 | 学习批次 | `3` | 每累计完成 3 次父 Agent 回复后启动一次学习。可在全局设置中调整为 `1..100`。 | 待审阅提议上限 | `100` | 超过上限时不会继续堆积提议，可在全局设置中调整为 `1..1000`。 | 学习范围 | 已开启自进化的源会话 | 不再配置项目范围；当前会话打开自进化，就会纳入学习范围。 | 规则作用域 | 全局 | 应用后的规则跨会话生效，不绑定项目目录。 | 学习数据如何被整理 每个源会话最多取最近 **100 条学习消息**。 保留每轮完整的用户消息，以及该轮最后一个可见的助手消息。 助手消息只作为上下文；超过 **2000 个字符**时保留开头 1000 个字符和结尾 1000 个字符，中间以 `...` 代替。 提议的证据必须逐字来自用户消息。助手的推断、一次性任务细节、实现结果、沉默或“没有再次提到”都不能单独成为规则证据。 学习请求是隔离的 每次学习都使用插件专用的单一 learning persona/system prompt，并把当前批次作为一条结构化 JSON 用户消息传入。学习请求： 不继承父会话历史； 不继承父 Agent 的工作型上下文； 不创建学习子 Agent； 不携带工具； 不加载源会话工作目录中的 `AGENTS.md` 或 `CLAUDE.md`； 只分析可能长期有效的身份信息、偏好和工作要求。 学习失败会记录在设置页，未完成的批次会保留，方便之后重试；不会阻断父 Agent 的正常回复。 提议必须经过人工确认 在顶层 **自进化模式** 设置页中可以：