deepseek-harness
deepseek-ai
DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.
PROJECT TOPICS
INSTALL REFERENCE
dsh plugin --profile web add github:young-tim/dsh-profile-lab
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
DSH Profile Lab 是 DeepSeek Harness 的本地实验与发布门禁工具。它在隔离 workspace 中重复运行多个 DSH profile/patch 组合,基于官方持久化 session 事件计算质量、token、费用、时延和稳定性,并输出可审计报告。
产品包含完整的命令行闭环、三个 DSH 工具,以及 Web profile 会话中的“Profile 组合对比”
页签:profile_lab_run 完成后会自动生成报告,页签读取当前会话最近一次结构化报告;
profile_lab_compare 仍可重新读取已有输出目录,
展示方案概览、基线差异、用例矩阵与 Pareto 前沿。云托管、账号系统和自动安装
插件仍不属于本产品边界。
当前可直接从 GitHub 安装到 headless 或 web profile:
dsh plugin --profile headless add github:young-tim/dsh-profile-lab
# 或
dsh plugin --profile web add github:young-tim/dsh-profile-lab
安装后重启对应 DSH 进程,模型即可使用 profile_lab_run、
profile_lab_compare 和 profile_lab_gate。Web profile 还会在“对话 / 轨迹”旁
增加“Profile 组合对比”页签;当前会话尚无成功的运行或对比报告时,空状态会说明
如何准备实验配置、让模型运行评测并生成报告。卸载命令:
插件同时提供 profile-lab-author-cases Skill。用户要求构建、规划或改进评测用例时,
AI 会先确认范围与预算、提出用例矩阵建议,获得明确确认后才创建文件,验证通过后再询问
是否执行真实评测;未经确认不会产生模型调用费用。
dsh plugin --profile headless remove dsh-profile-lab
dsh plugin --profile web remove dsh-profile-lab
第三方 DSH 插件以当前用户权限运行。安装前应检查源码;Profile Lab 默认临时复用
当前 DSH 登录凭证,子进程结束后立即清理。安全边界见
docs/SECURITY.md。
^22.19.0 || >=24.0.0@deepseek-ai/dsh 0.1.0-rc.7dsh真实运行可能调用模型并产生费用。每次运行会安全快照当前 DSH_HOME/settings.yaml,
因此沿用用户已有的 Provider、base URL、模型列表和默认模型;默认的
run.credentials: inherit 还会临时复用 DSH_HOME/.credentials.yaml,无需在案例中
指定模型或 Key。CI 可使用 credentials: env-only
并通过 run.env_allowlist 显式授权所需环境变量。
安装并重启 DSH 后,不需要记忆工具参数,可以直接用自然语言描述目标。AI 会按需加载
profile-lab-author-cases Skill,并调用 profile_lab_run、profile_lab_compare 或
profile_lab_gate。
先让 AI 调研并确认范围,不要立即写文件:
帮我为支付重试功能设计一套 Profile Lab 用例。先检查现有 experiment 和 cases,和我 确认测试范围、关键风险、断言和预算,然后给出用例矩阵建议;暂时不要创建或运行。
如果 Skill 没有自动触发,可以明确指定:
请加载
profile-lab-author-casesSkill,帮我规划这套评测用例。
AI 应先询问类似问题:
回答后,AI 会先给出建议矩阵。你可以继续调整:
保留正常成功、超时重试和禁止重复扣款三个用例;删除纯格式检查。smoke 用例最多两次 模型调用,完整评测每个方案重复五次。先把最终文件清单和断言给我确认。
只有明确确认后 AI 才会创建文件:
我确认这个用例矩阵。请创建 case YAML 和必要的 fixture,更新 experiment,并只做 Schema 校验,不要运行模型。
创建和校验完成后,AI 会再次询问是否运行。也可以拒绝或暂缓:
先不运行。把预计调用次数、重试上限和输出目录建议告诉我。
运行完整实验:
运行
experiments/payment/experiment.yml中的全部用例,结果保存到新的.profile-lab/payment-2026-08-20。运行前先告诉我方案数、用例数、重复次数和预计模型 调用总数,得到我确认后再开始。
只跑 smoke 用例:
使用
experiments/payment/experiment.yml只运行带smoke标签的用例,输出到新的.profile-lab/payment-smoke-001。不要复用旧结果目录。
只跑指定用例:
运行
payment-success和duplicate-charge-guard两个用例,其他用例跳过。开始前先向我 确认实际调用次数和费用风险。
profile_lab_run 完成后会自动生成报告,“Profile 组合对比”页签会展示方案组成、Patch
详情、通过率、Token、时延、用例矩阵和 Pareto 前沿。
读取已有结果目录并刷新 UI:
读取
.profile-lab/payment-2026-08-20的实验结果并生成最新对比报告。它是 output 目录,不要把它作为 experiment 文件传入。
检查是否允许发布:
对
.profile-lab/payment-2026-08-20执行发布门禁:候选通过率至少 95%,相对基线下降 不超过 2 个百分点,错误率不超过 1%,中位 Token 增长不超过 15%。解释每个未通过原因。
评审现有
cases/的覆盖情况,指出遗漏、脆弱断言和可能的数据泄漏,只给建议,不修改 文件,也不要运行评测。
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm build
# 校验完整 experiment、case 和嵌套字段
node dist/cli.js schema --check examples/experiment.yml
# 使用已登录的真实 DSH;结果目录必须为空或由 Profile Lab 创建
node dist/cli.js run examples/experiment.yml \
--output .profile-lab/real-run
node dist/cli.js compare .profile-lab/real-run
node dist/cli.js gate .profile-lab/real-run \
--policy examples/policy-pass.yml
不调用模型的发布验收使用仓库内 deterministic driver:
node dist/cli.js run examples/experiment.yml \
--driver fixtures/fake-dsh \
--output .profile-lab/acceptance --restart
node dist/cli.js compare .profile-lab/acceptance
node dist/cli.js gate .profile-lab/acceptance \
--policy examples/policy.yml
从 npm/tarball 安装后可直接使用 pnpm exec dsh-profile-lab 或安装器生成的同名 bin;
仓库内开发命令使用刚构建的 node dist/cli.js,避免命中过期副本。
examples/ 是可真实执行的两 variant、两 case、五次重复实验。base 使用空 overlay,
candidate 修改 system prompt;两个 case 都要求读取隔离 workspace 中的明确 marker。
schema_version: 1
name: profile-comparison
cases_dir: cases
workspace_template: repo
baseline: base
variants:
- { id: base, profile: headless, patch: variants/base.yml }
- { id: candidate, profile: headless, patch: variants/candidate.yml }
repetitions: 5
run:
concurrency: 2
timeout_ms: 600000
max_runs: 100
max_total_tokens: 100000
credentials: inherit # 默认值,可省略
pricing:
base: { input_per_million: 0.14, output_per_million: 0.28 }
candidate: { input_per_million: 0.14, output_per_million: 0.28 }
所有路径以 experiment 文件所在目录为基准。variant patch 必须是官方 DSH 接受的
top-level YAML patch array。配置、case、workspace、patch 和可选 judge 的内容哈希
都会进入 manifest;任一输入变化后继续 resume 会失败,必须显式 --restart。
可用筛选参数:--tag tag-a,tag-b 和 --case case-a,case-b。筛选结果为空属于
配置错误。--restart 只清理带有 Profile Lab 所有权标记的结果目录。
name: read-marker
prompt: Read README and return the alpha marker.
tags: [smoke]
retries: 1
assert:
turn_end: completed
tools_not_called: [dangerous_tool]
output_contains: PROFILE_LAB_ALPHA
max_steps: 8
max_tokens: 5000
no_tool_errors: true
支持 turn_end、有序 tools_called、tools_exact、tools_not_called、
output_contains、output_not_contains、output_matches、
tool_args_contains、tool_result_contains、max_steps、max_tokens、
no_tool_errors 和可选 output_judge。非法断言会在启动 cell 前失败。
Judge 是用户明确配置的本地可执行 adapter,不会自动调用任何模型:
judge:
command: ./judge-adapter
timeout_ms: 60000
env_allowlist: [JUDGE_API_KEY]
adapter 从 stdin 接收 {"prompt", "output", "rubric"},最后一行 stdout 返回:
{
"pass": true,
"reason": "meets rubric",
"usage": { "inputTokens": 10, "outputTokens": 2 }
}
结构断言先执行;结构失败时 judge 不会运行。Judge 证据和 token 单独记录,并计入 实验总 token 预算。
结果目录包含:
manifest.json:规范化 experiment、workspace/case/patch/judge 哈希journal.json:原子写入的 cell 与 attempt 结果,可用于 resume.runs/<cell>/attempt-N/:隔离 workspace、已清除凭证的 DSH_HOME、patch 副本和原始证据run-state.json:完整、预算停止或取消状态report.json、report.md、report.html:机器、评审和离线浏览格式再次执行相同 run 会跳过已经 pass/fail 的 cell。输入哈希变化时默认拒绝恢复。 SIGINT 会停止派发、终止活动子进程树、刷新 journal 并返回退出码 3。
Policy 支持 min_candidate_pass_rate、max_pass_rate_drop_pp、
max_median_token_increase_pct 和 max_error_rate。所有非 baseline variant 都会被
评估,而不是只检查第一个 candidate。
| Code | Meaning |
|---|---|
| 0 | run/compare 完整,或 gate 通过 |
| 1 | gate 检测到策略回归 |
| 2 | CLI、Schema、输入、baseline 或 policy 配置错误 |
| 3 | 基础设施错误、预算停止、取消或不完整结果 |
settings.yaml,让隔离子进程沿用 Provider、base URL 和默认模型;
配置哈希进入 manifest,快照在 attempt 的 finally 清理。0600,并与设置快照一同清理;凭证不会
进入 manifest、journal 或报告。credentials: env-only 可彻底禁用凭证文件继承。shell: false;超时终止整个进程组并升级到 SIGKILL。pnpm format:check
pnpm lint
pnpm typecheck
pnpm test
pnpm test:coverage
pnpm build
pnpm test:integration
pnpm test:package
详细产品合同见 docs/DEVELOPMENT_SPEC.md。
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: 无有效分类标签。