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学习研究 插件

dsh-batch-regression

PangYiMing/dsh-batch-regression

DSH plugin: run a command N rounds, judge by median/distribution — 批量回归取统计结论

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5 天前

PROJECT TOPICS

项目标签

INSTALL REFERENCE

安装参考

未验证
dsh plugin --profile web add github:PangYiMing/dsh-batch-regression

该命令指向仓库当前默认分支;尚无绑定当前 commit 的完整验证结果。

PROJECT README

README

dsh-batch-regression

DeepSeek Harness 插件 · 批量回归 / DSH plugin for batch regression stats

"数据忽高忽低,到底信哪个"——对同一命令跑 N 轮取中位数和分布,用统计而不是单次结果下结论。

"Numbers keep jumping — which one do I trust?" Run the same command N rounds and judge by median/distribution instead of a single result.

真实方法论 Methodology(实测沉淀)

结论 说明
取中位数,不是平均 平均会被极值拉偏;中位数更稳
至少 5 轮 少于 5 轮的统计没意义
差距 > 20% 结论才稳 改前/改后对比,差距 >20% 才下结论
控制变量 同一台机器、同一时段、关掉浏览器/IDE 等大头进程
承认抖动来源 Apple Silicon P/E 核动态调度会让单次耗时翻倍;笔记本连续跑十几分钟会热降频

重要教训:cpulimit/nice/taskpolicy 在 Apple Silicon 上实测全失效——消抖靠"多轮取中位数 + 控制变量",不靠限制 CPU。

使用 Usage

ROUNDS=5 METRIC=time ./scripts/runner.sh "node bench.js"
# samples=5  median=1234ms  (min=1102ms max=1987ms)

ROUNDS=10 METRIC=success ./scripts/runner.sh "npm run build"
# PASS=9/10

什么时候用 / 不用

场景
性能数据抖动,取可信中位数 ✅ 本工具
改前/改后对比耗时分布 ✅ 本工具
偶现问题看复现率 ✅ 本工具(METRIC=success
单次就能判定的事 ❌ 直接跑
定位"哪次提交引入退化" ❌ 用 git bisect(见 dsh-bisect-debug
UI 视觉回归 ❌ 用 dsh-screenshot-diff

执行纪律

  1. 取中位数不是平均。
  2. 至少 5 轮。
  3. 控制变量:同一台机器、同一时段、关掉大头进程。
  4. 承认局限:本地耗时受 P/E 核调度和热降频影响,结论用"差距>20%才稳"标注置信度。
  5. 中间失败不中断:某轮 fail 记 FAIL 继续,不因单轮失败停。

安装 Install

# 发布到 npm 后
dsh plugin --profile demo add dsh-batch-regression

# 或从 GitHub 安装
dsh plugin --profile demo add github:PangYiMing/dsh-batch-regression

许可证 License

MIT

CLASSIFICATION EVIDENCE

分类依据

项目类型插件
功能分类学习研究
规则置信度

系统优先读取 GitHub Topics,再与站内分类词典和词根规则比对。当前命中: benchmarking、regression-testing、statistics。