last30days-skill-cn
Jesseovo
last30days-cn 是一个 AI Agent 技能(Skill),能够自动搜索中国互联网 8 大主流平台最近 30 天的内容,综合分析后生成有据可查的研究报告。
PROJECT TOPICS
INSTALL REFERENCE
dsh plugin --profile web add github:TLNing260310/dsh-researcher
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
项目研究 Project Research — a read-only build-shaping agent preset for DeepSeek Harness.
Understand the project before deciding what to do with it. 先理解项目现状,再决定要不要动手。
只读 Build-Shaping Agent:在任何修改发生以前,建立项目真实状态模型,判断下一步到底值得构建什么——每个主要发现以 BUILD / DON'T BUILD / INVESTIGATE 收束,"不知道"是合法输出。它是 Plan Mode 的认知上游,是重大开发方向进入 Plan 之前的决策层,而不只是"迷茫时看看"。零修改保证不靠提示词祈祷,而靠四层机制(永拒桩工具 + 沙箱只读 + 审批永不升级 + 写代码不进入注意力面)。
AI 的每一次修改看起来都合理,但系统架构逐渐漂移。
AI 辅助开发放大了代码生产速度,却没有同步放大理解速度:每一个 diff 局部看起来都合理——修一个 bug、加一个功能、换一个依赖——但十次、一百次"合理"的修改叠加之后,项目可能已经偏离最初目标,架构发生结构性漂移,而作者往往是最后一个意识到的人。本模式为这个现实问题而存在:在任何修改发生以前(以及在任何修改把项目推离轨道以前),重建项目的全局真实状态——它声称什么、实际实现什么、测试证明什么、在现实世界中处于什么位置、下一步到底值不值得继续构建。
Coding agents accelerate implementation. Research Mode restores understanding.
Researcher(本模式) What should we build, if anything? → evidence + diagnosis + direction
↓ BUILD 项
Plan How should we build it? → implementation specification
↓
Coding Agent Build it. → working implementation
↓
Verifier / Eval Did it actually work? → evidence ───→ 回到 Researcher
实施成本被 Agent 快速压低后,软件生产的瓶颈正在从 "How do we build it?" 移到 "What should we build?"——本模式拥有后者的全部预算。本定位与 v0.2.0 的七项修改受 Andrew Ng《The AI Engineering Skills Map》启发(含四个能力的逐项映射与方法论保留意见,详见 docs/ai-engineering-skills-map.md)。
DISCOVER → RECONSTRUCT(项目模型)→ EVIDENCE MAP(C0–C4 + 裁决)→ DIAGNOSE(问题链)
→ TRADEOFF ANALYSIS(12 维度)→ EXTERNAL RESEARCH(含 GitHub 复用项目)→ COMPARE
→ CHALLENGE(反证检索)→ SHAPE → CLASSIFY(BUILD/DON'T BUILD/INVESTIGATE)
→ SELF-EVAL(10 项自查)→ HANDOFF(仅 BUILD 项交 Plan)
管道是逻辑线性、状态可回边的:证据台账(research_checkpoint 状态工具)是唯一事实源,项目模型/诊断/分类都是它的派生视图。新证据推翻旧判断时只局部失效 + 重算脏节点,绝不整管重跑、绝不重读已读文件;假设带版本演化(H1 v1 → invalidated),报告呈现演化轨迹。
tool-restrict 默认 STRICT——桩注册、指引段遮蔽、可见性预检任一失败即拒绝启动会话(响亮报错),不再静默退化为 sandbox-only;compat 模式可选。research_checkpoint 工具维护主张台账 + 假设/视图依赖图(revision + dirty set),只写 DSH 会话日志、零文件系统写入;todo_write 降级为索引。0.1.0-rc.6,其余版本告警并说明 fail-closed 行为。Windows (PowerShell):
git clone https://github.com/TLNing260310/dsh-researcher.git
cd dsh-researcher
.\install.ps1
macOS / Linux (bash):
git clone https://github.com/TLNing260310/dsh-researcher.git
cd dsh-researcher
./install.sh
脚本把 researcher/ 目录复制到 ${DSH_HOME:-~/.dsh}/.agent-presets/researcher。也可以手动复制。
不用 git 也行:GitHub 仓库页 Download ZIP → 解压 → 把其中的 researcher/ 文件夹复制到 ${DSH_HOME:-~/.dsh}/.agent-presets/,立刻出现在预设选择器(无需重启)。
社区索引约定:本仓库以 GitHub topic
dsh-plugin打标。搜索topic:dsh-plugin可发现同类 DSH 插件/预设;内置一键安装的市场方案已提案上游:Discussions #2994。
read-only 预设保留 ask,由你逐次把关升级请求)。write/edit 显示为 "DISABLED in research mode" 的永拒桩;会话前后 git status --porcelain 一致。十四节《项目体检报告》:执行摘要(含 BUILD/DON'T BUILD/INVESTIGATE 分类汇总)→ 研究范围与方法(含自查摘要)→ 项目模型重建(Mission/User/Problem/Value/Architecture/State/Evidence/Constraints + 初始假设→反证→修正假设)→ 架构地图 → 技术实现水平 → 证据台账(claim 卡片:层级 + 裁决 Known/Likely/Claimed/Unknown/Contradicted) → 宣传与实现差距 → 竞品矩阵 + GitHub 可复用项目候选清单 → 优势 → 问题与权衡(Problem-Before-Solution 链 + 12 维度扫描) → 未验证假设 → 候选改进点(预分类)→ 建议与分类 + 交接包(仅含 BUILD 项,粘贴到 Plan 会话即可接手) → 置信度、自查结果与附录。
researcher/
├── preset.yml # 显示名与描述
├── agent.cordis.yml # 组合:工具行 + persona + 限制行
├── plugins/tool-restrict/index.js # write/edit 永拒桩 + 指引段遮蔽(随预设分发)
├── skills/project-research-methodology/SKILL.md # 六模块 + 十一部 + 自查清单
├── skills/research-report-template/SKILL.md # 十四节报告骨架
└── README.md # 模式文档
0.1.0-rc.6(本预设的只读机制依赖该版本的 agent scope 分层与事件路由)。agentPresets.standingKeyFor 挂载校验与源码级验证;真实会话的端到端验收见"使用"第 4 步。read-only+never 命名预设MIT © 2026 TLNing260310
CLASSIFICATION EVIDENCE
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: research。