deepseek-harness
deepseek-ai
DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.
PROJECT TOPICS
INSTALL REFERENCE
dsh plugin --profile web add github:dhicoc/dsh-wuyun-liuqi
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
五运六气(运气学)AI Agent 技能包的 DeepSeek Harness(dsh)插件版。
把dhicoc/wuyun-liuqi-skills(39★,MIT)完整封装成一个 dsh Cordis 插件,随包分发、随插件加载,无需手动维护候选清单。
wuyun-liuqi、6 个 modules/* 子技能、2 个 perspectives/* 注家视角、22 个 scripts/lib/neijing_snapshot/* 《黄帝内经》推理模式技能,以及若干 rag-knowledge-base/distilled/* 单书蒸馏研读技能(五书五层互补链)。skill seam(ctx.skills)注册一个 provider,harness 启动时自动把全部技能注入可用技能库。resourceBase 指向其自身目录,技能正文里引用的 routing.yaml、rules/、scripts/ 等配套文件随包分发,相对路径可解析。本仓库内容仅用于 中医传统理论(运气学说)的学习、研究与辅助推算。运气学说非现代医学诊断标准,临床输出须附加免责声明(见 skills/case-journal/precedent-disclaimer.md)。一切未授权或误导性使用与本仓库无关。
本仓库已声明 dsh.bundle manifest(见 cordis.patch.yml),因此可直接用一行命令安装并激活:
# 从 GitHub 安装并激活(推荐)
dsh plugin add github:dhicoc/dsh-wuyun-liuqi
本插件也已发布到 npm(包名
@dhicoc/dsh-wuyun-liuqi),但激活仍需上面这行dsh plugin add——它从 GitHub 拉取并写入 dsh profile;单独npm install不会把技能注册进 dsh。
安装后 harness 即可通过 ctx.skills 发现全部 36 个五运六气技能;让 agent 调用示例:
"用 wuyun-liuqi 这个 skill,给我 2026 年的五运六气年度分析(调用 yunqi_report.py 风格的输出)"
node _selftest.mjs
# 输出:36 个候选、无重名、userInvocable / modelInvocable 计数、get() 取正文验证
dsh-wuyun-liuqi/
├── src/index.ts # 数据驱动的 Cordis 插件:递归扫描并注册全部 SKILL.md
├── lib/index.js # 编译产物(已提交,install 免编译即可用)
├── cordis.patch.yml # dsh.bundle 补丁(声明 Cordis 插件 id + npm 包名)
├── skills/ # 从源仓库打包的全部技能内容(SKILL.md + 配套文件)
│ ├── SKILL.md # 主技能 wuyun-liuqi
│ ├── modules/ # 6 个子技能(ganzhi-basics, yunqi-calc, ...)
│ ├── perspectives/ # 2 个注家视角(刘完素 / 张介宾)
│ ├── scripts/lib/neijing_snapshot/ # 22 个《黄帝内经》推理模式技能
│ ├── rag-knowledge-base/ # 跨书运气学检索语料(asset1~asset38 + index.json + 术语库)—— 插件的「灵魂」
│ ├── routing.yaml, rules/, references/, workflows/, ...
│ └── ...(其余支撑文件)
└── package.json
注:源仓库的
.claude/、.cursor/跨工具副本与生成报告(reports)未打包进本插件以控制体积;但rag-knowledge-base/(跨书检索语料,约 28MB / 270+ 文件)已随包分发——它才是这个技能包的「灵魂」,让rag_search.py能跨 68 书做运气学出处与医案实证检索。技能正文指令同样完整保留。
插件内置 skills/rag-knowledge-base/,由 scripts/rag_search.py 检索。蒸馏技能(单书研读框架)与 RAG(跨书检索)互补:蒸馏管单书通读效率,RAG 管跨书出处与临床实证。
# 跨书检索示例(在 skills/scripts/ 下运行)
python rag_search.py 壬寅 --json
# -> 命中 asset9 等:壬寅岁图、木运太过、少阳相火司天...(含 score / ref / preview)
# 取单书研读框架(内置的蒸馏研读产物)
python rag_search.py --key gejue_cjk|sitian --json
MIT — 与源仓库 dhicoc/wuyun-liuqi-skills 一致。
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: skill。