HorusJiang/dsh-jev-tools
Jev judgment, not generation: prune long tool output, screen fetched pages for injected instructions, and gate completion claims inside DeepSeek Harness.
Project Overview项目介绍
dsh-jev-tools is a native plugin for DeepSeek Harness that wires TypeSafe's System One decision model Jev into long-running agent sessions. The package declares a dsh.bundle field in its package.json, which the DSH loader reads; installation is performed with dsh plugin --profile web add dsh-jev-tools, after which the package name is appended to dsh.profile.bundles for that profile. Plain npm install dsh-jev-tools only drops the tarball into node_modules and never runs a single byte because npm ignores that custom field, so the documented DSH install path is the only one that mounts the plugin. The product exists exclusively for DSH and does not target Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot, OpenCode, Cline, or any other agent runtime.
The plugin surfaces five capabilities: per-segment pruning of oversized read, grep, glob, web_fetch, and web_search outputs once they exceed 2000 tokens; prompt-injection screening of fetched pages with reminders rather than blocks; skill picking on the first prompt assembly of a turn when the catalog has at least 15 entries, scoring against the latest user message (falling back to the most recent three when it is too short); the jev_ask tool for typed multi-choice questions; and jev_gate, a delivery gate the model calls before declaring completion, which is the only capability that inverts the project's otherwise pervasive fail-open posture so that ambiguous paths collapse to escalate instead of silent pass-through. A prune.shadow dry-run mode runs the judging and bookkeeping but mutates nothing, and slash command /jev-status reports enablement, key source, endpoint, counts, ledger path, and skip reasons such as task-too-vague, too-small, budget-turn, no-saving, no-skills, catalog-too-small, and unauthorized. It targets DSH power users who care about context hygiene and output bloat in long-horizon workflows and who already hold a TYPESAFE_API_KEY from <https://console.typesafe.ai/keys>.
Dependencies are minimal, tests run via node --test with no framework, and the license is MIT; the project requires Node 24 or newer and publishes through npm trusted publishing in two deliberate steps so a compromised workflow cannot ship unilaterally. Without an API key the plugin is fully inert, makes zero network requests, and the five capabilities can each be toggled independently in the settings page with immediate effect. The default endpoint is https://api.typesafe.ai with the path /v1/systemone appended by the plugin, so self-hosted Jev-compatible hosts or gateway-fronted deployments must override baseUrl. Limits include text-only input, a 64k token ceiling per request, no image or audio handling, no reasoning or arithmetic, and probabilities that are good for ranking but uncalibrated, so they must not be used as accuracy thresholds. Edits under lib/ require restarting dsh web to re-import ESM modules when the profile points at the development directory, and the bundled ledger persists per-judgment metadata to $DSH_HOME/storages/dsh_jev_tools/ keeping the most recent 1000 entries in both memory and disk with a separate counter line for cumulative input tokens.
dsh-jev-tools 是面向 DeepSeek Harness 的原生插件,把 TypeSafe 的 System One 判定模型 Jev 接进长会话流程。它通过 package.json 声明的 dsh.bundle 字段被 DSH 加载器识别,安装命令为 dsh plugin --profile web add dsh-jev-tools,随后被注册到目标 profile 的 dsh.profile.bundles 列表中。该插件仅服务于 DSH,不支持其他代理或平台。
插件提供四项核心能力:在 read、grep、glob、web_fetch、web_search 等工具结果超过 2000 tokens 时逐段精简;对 web_fetch、web_search 抓回内容做提示词注入筛查;在每轮首次组装 prompt 且技能目录 ≥ 15 个时按用户消息推荐至多一项技能;以及供主模型主动调用的 jev_ask 与 jev_gate 工具。它适用于需要在长会话中控制上下文污染与输出膨胀的 DSH 重度用户,使用前需在 <https://console.typesafe.ai/keys> 申请 TYPESAFE_API_KEY。精简、注入筛查、技能推荐三项默认 fail-open,仅 jev_gate 反转为 fail-closed,以避免"失败到通过"的危险错判。
依赖方面,插件要求 Node 24 及以上,依赖极少且无测试框架,仅 243 个 node --test 用例。MIT 协议、npm trusted publishing 二步发布(需 2FA 审批)。未配置 API key 时完全惰性、零开销;默认端点为 https://api.typesafe.ai,路径 /v1/systemone 由插件追加,可替换为自建 Jev 兼容主机。设置页每个能力可单独关闭,立即生效。输入仅文本、单请求 64k tokens 上限,无图无音频;概率非标定,仅作排序用。开发修改 lib/ 后必须重启 dsh web,开发目录模式与版本安装模式判定见 docs/dev-workflow.md §15。台账持久化到 $DSH_HOME/storages/dsh_jev_tools/,内存与磁盘各保留最近 1000 条。
请帮我安装这个 DSH 插件。安装前先完成【兼容性检查 + 安全性检查】,检查通过再动手。
插件:dsh-jev-tools(HorusJiang/dsh-jev-tools)
仓库:https://github.com/HorusJiang/dsh-jev-tools
本站详情页:https://www.yhbd.top/plugins/horusjiang-dsh-jev-tools/
本站登记:类型 plugin · 归类 原生 DSH 插件 · 许可证 MIT · ⭐ 12 · 最近提交 2026-10-03 · 主语言 TypeScript
按下面顺序执行,每步先把结论告诉我,再进入下一步:
【1 兼容性检查】
① 我这边:DSH 版本、Node 版本、操作系统、当前 profile(web / desktop)。
② 读它的 README、package.json、插件 manifest,列出它要求的 DSH 版本 / Node 版本 / 操作系统 / 外部依赖 / 需要另外先装的运行时。
③ 逐条比对,结论只写「满足 / 不满足 / 未知」三种;不满足的给出可行替代方案。
④ 检查是否和我已装的插件冲突:命令名重复、skill / tool 重名、端口占用、重复注册的 MCP server。
【2 安全性检查】
① 仓库可信度:和上面「本站登记」是否一致;star / fork 数、创建时间、最近提交,是否归档或长期停更。
② 安装脚本:逐行看 package.json 的 preinstall / install / postinstall,以及 install.sh、setup.ps1 之类脚本。出现 curl|bash、下载后直接执行、混淆代码、访问与插件功能无关的域名,立刻停下来告诉我,不要继续装。
③ 依赖:列出新增依赖,标出无人维护、或与知名包拼写近似的可疑包(typosquatting)。
④ 权限与副作用:它会读写哪些目录、访问哪些域名、需要哪些 DSH 权限(filesystem / network / shell / clipboard 等),以及怎么卸载和回滚。
⑤ 如果它要求 sudo / 管理员权限,或权限明显超出功能所需,先停下来问我。
【3 安装】
上面两步没有「不满足」和「高危项」时才执行;用官方推荐方式安装,不要自行提权。
【4 汇报】
用表格输出:检查项 / 结论 / 依据 / 是否需要我决策。拿不准的一律写「未知」并说明要我怎么确认——不要猜,也不要替我决定。
Send this message to DSH in your current session: it verifies compatibility and security first (answering met / not met / unknown item by item) and only installs once everything checks out — it will stop and ask you if it finds a high-risk item. The box scrolls; the copy is the full prompt. CLI install commands may not be accurate across systems, so DSH is the safer route.把上面这条消息直接发给当前会话里的 DSH:它会先核对兼容性与安全性(逐条给「满足 / 不满足 / 未知」),确认没问题再安装,有高危项会停下来问你。框内可滚动,复制到的是完整提示词;安装命令不一定准确,发给 DSH 更稳。
- 12 stars - an early-stage project星标 12,属于早期项目
DSH walks through these 9 checksDSH 会逐条核对这 9 项
Compatibility兼容性
- DSH, Node, OS and profile requirementsDSH 版本 / Node 版本 / 操作系统 / profile 是否满足要求
- External dependencies and runtimes (Electron / Python / Docker, ...)外部依赖与运行时(Electron / Python / Docker 等)是否齐备
- Conflicts with installed plugins: command names, skill / tool names, ports, duplicate MCP registration与已装插件是否冲突:命令名、skill / tool 重名、端口占用、重复 MCP 注册
Security安全性
- Repo matches the facts registered here; archived or abandoned?仓库是否与页面登记一致,是否归档或长期停更
- Safety of preinstall / install / postinstall and install.sh / setup.ps1preinstall / install / postinstall 与 install.sh、setup.ps1 是否安全
- curl|bash, download-then-execute, obfuscation, unrelated domains → stop immediatelycurl|bash、下载即执行、混淆代码、无关域名 → 立刻停止
- Typosquatting or unmaintained packages among the new dependencies新增依赖里有没有 typosquatting 或无人维护的包
- Requested permissions vs. what the feature actually needs申请了哪些权限、是否超出功能所需(filesystem / network / shell / clipboard)
- Any sudo / admin requirement, plus uninstall and rollback是否要求 sudo / 管理员权限,以及卸载与回滚方式
Anything uncertain must be marked unknown with a note on how to confirm it. This site's signal screen is a static snapshot, not a security audit.拿不准的必须标「未知」并说明要我怎么确认。本站的信号筛查是静态快照,不能替代安全审计。
Or use CLI install (for developers)或使用命令行安装(适合开发者)
CLI Install命令行安装
dsh plugin --profile web add dsh-jev-tools
把 HorusJiang/dsh-jev-tools 加入你的 DSH 配置(web profile)即可启用。
READMEREADME
dsh-jev-tools
English | 中文
一个 DeepSeek Harness 插件:把 Jev 接进长会话,在工具结果进入上下文之前做判定。
它像什么:大模型的预诊台
医院的预诊台听你说症状,几秒钟判断你大概率该挂哪个科。它不知道你得的是什么病,也不给你治病——分诊完,具体的活儿交给专科。
Jev 就是这样一个预诊台,只是分诊的对象换成了「这段内容该不该进上下文」。它是 TypeSafe 的 System One 判定模型:给它一份 state 和几个带类型的问题,它还你选项与概率——不生成文本,也不给理由。所以它快、便宜,输出可以直接被代码消费。见官方文档。
有两点得先说清楚,还有一点得由你负责:
- 它不是另一种大模型。 按 TypeSafe 的说法,预训练语言模型有三条后训练路线——RLHF 训出聊天机器人,RLVR 训出推理模型(数学这类任务很强,但更慢更贵),RLCD 训出 Jev 这类判定模型。同一个底座,换了个训练目标。见 AI primer。
- 它不能替代主模型。 预诊台不看病;写作、推理与工具调用仍然全部由主模型完成。
- 选项是你定义的。 医院的科室表是固定的,Jev 的答案空间却由每次调用现给——分得对不对,一半取决于你把选项设计得对不对。
功能
| 能力 | 触发点 | 做什么 |
|---|---|---|
| 精简工具输出 | read grep glob web_fetch web_search 的结果超过 2000 tokens |
逐段判定与当前任务的相关性,保留相关的段落;保留是散布的,而不是砍掉一整块连续中段 |
| 注入筛查 | web_fetch / web_search 抓回的正文 |
判定其中有没有针对 AI 的指令,越过阈值时附一条提醒 |
| 技能推荐 | 每轮首次组装 prompt,且技能目录 ≥ 15 个 | 按最新一条用户消息(过短时回退到最近三条),选出至多一个最匹配的 skill |
jev_ask |
模型主动调用 | 任意带类型的问题,直接拿回带概率的答案 |
jev_gate |
模型主动调用 | 宣布「做完」之前,逐条核对声明有没有证据支持 |
Showing the opening section of the README — the full document lives in the repository以上为 README 开头摘要,完整文档在仓库内 · View the full README on GitHub →在 GitHub 查看完整 README →
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