DeepSeek Harness Evolve Modes

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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。

快速安装

推荐通过 npm 将固定版本安装到 DeepSeek Harness Web profile：

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @graysilver/[email protected]

如果已经全局安装 DSH CLI，可以使用简写：

dsh plugin --profile web add @graysilver/[email protected]

也可以直接安装对应的 GitHub Release 包：

dsh plugin --profile web add https://github.com/GraySilver/dsh-evolve-modes/releases/download/v0.3.1/graysilver-dsh-evolve-modes-0.3.1.tgz

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：

dsh plugin --profile web add github:GraySilver/dsh-evolve-modes#<trusted-commit>

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：

正常 · 标准 · 关 · 进化 开

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	正常回答，或显式梳理目标、事实、假设、约束、推导和验证。
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

完成 3 次父 Agent 回复
        ↓
隔离的学习请求
        ↓
待审阅提议
        ├─ 应用 → 写入全局 learned instructions
        └─ 忽略 → 不改变后续行为

在顶层 自进化模式 设置页中可以：

• 调整学习批次大小和待审阅提议上限；
• 查看每条提议的类别、推断类型和原始用户证据；
• 应用或忽略提议；
• 手工新增、修改和删除全局规则；
• 查看学习运行记录和失败原因；
• 从每次变更前自动创建的备份中恢复。

已批准规则会写入带有 <dsh-evolve-modes-learned-instructions> 标记的 system prompt section，并在 Trajectory 中投影相同内容。插件只使用自己的持久化存储，不会写入 AGENTS.md、CLAUDE.md 或任何项目文件。

为任务选择组合

你需要……	推荐组合	适合原因
快速完成日常工作	正常 · 标准 · 关	保持执行节奏，不增加额外流程。
做高影响决策	计划 · 第一性原理 · 关	先研究并暴露假设，再进入 DSH 的计划审批流程。
有把握地交付实现	正常 · 标准 · 验收审查	完成实现后，由独立审查 Agent 对照任务目标检查结果。
挑战高风险答案	正常 · 第一性原理 · 对抗性审查	显式展开推理，再寻找遗漏、反例、回归和缺少依据的结论。
沉淀稳定的个人偏好	正常 · 标准 · 关 · 进化 开	按默认每 3 次回复一批识别长期规则，只生成提议，不自动启用。

质量门禁

对抗性审查

在父 Agent 回复完成后启动独立审查 Agent，检查未满足要求、缺少依据的结论、遗漏、回归、反例和安全风险。它只报告证据、缺口和后续行动，不会静默改写、重试或修复父回复。

验收审查

对照任务、候选答案以及存在时的已批准计划进行验收。报告固定区分：

Met
Gap
Unverified
Evidence
Concrete follow-up

审查报告会显示在对应的助手回复下方。质量审查每个完成的父回复增加一次模型调用和相应延迟，但不会自动执行项目的 test、lint 或 build 命令。

第一性原理与计划

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