dsh-reflex

给 ds-bot 加一条反射弧：大多数时候保持安静，只在值得占用大模型注意力时才叫醒它。

一个 DSH（DeepSeek Harness）的兄弟插件，与 ds-bot 并存，不改动 ds-bot 任何代码。

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它解决什么

大模型不适合做轮询的事。每 5 分钟醒一次问"有事吗"，绝大多数答案是"没有"，而每次都要花钱、占配额、还要处理一遍上下文。

dsh-reflex 的做法是把判断上移到便宜的地方：便宜的层一直跑（采集事实、本地决策模型打分），只有跨过阈值时才唤醒贵的层。所以叫"反射" —— 不经过大脑的判断。

                 ┌─── 一直跑，几乎不花钱 ───┐   ┌─ 只在必要时 ─┐
  数据源  ──►   L0 事实层  ──►  L1 决策层  ──►   L2 推理层
  (脚本)       (汇总存储)     (本地决策模型)     (ds-bot / 大模型)
                                    │
                                    └─ 大多数时候：什么都不做，保持安静

三层各做什么

为什么要分层：判断"要不要打扰人"这件事本身是大模型的活，但它不该在每一次采集后发生。L1 用本地决策模型（SemIf 读答案槽 logits，约 0.3 秒、不联网）先筛一遍，把 99% 的"不值得"挡在 L2 之外。

一次唤醒长什么样

L1 判定命中后交给 L2 的是一条结构化通知（字段名来自内置 target 的真实渲染），要不要打扰人、以什么形式，由 L2 定：

与 ds-bot 的关系

• 独立 cordis 插件，通过 cordis.patch.yml 以 insert 方式挂载
• 与 ds-bot 同进程运行（拿到 sessionController 用于投递），但零修改原版
• 初始化失败会降级为日志记录，不拖垮宿主（兄弟插件的硬要求）

安装

dsh plugin --profile <你的 profile> add github:onesmash/dsh-reflex

dsh plugin 把参数转发给 profile 目录里的 pnpm：它拉取并安装这个包，并因为本包在 package.json 里声明了 dsh.bundle，同时把 dsh-reflex 追加进该 profile 的 dsh.profile.bundles。依赖随包一起装在 profile 里，不需要额外步骤。

不启动、先验证层已生效：

dsh --profile <你的 profile> --dump-config    # 应出现 "# == dsh-reflex"

然后在同一个 profile 的 cordis.patch.yml 里给插件留配置块：

- id: dsh-reflex
  config:
    l0:
      sources: [disk, swap]        # 启用哪些采集源
    l1:
      targets: [disk]              # 启用哪些判定目标
      targetBot: Chief             # 唤醒哪个 Bot
      quietHours: { from: '18:00', to: '09:00' }

重启 DSH 生效（脚本源/脚本 target 无需此配置：collectors/、targets/ 里的脚本落盘即自动启用，热发现，.paused 或删文件即退出）。日志里会看到：

dsh-reflex installed: L0=60000ms L1=60000ms target="Chief" sources=[disk,swap] targets=[disk,x-timeline]

本地开发：指向你的 checkout

改这个插件本身时，用路径安装 —— pnpm 会建符号链接，改动直接随源码走：

dsh plugin --profile <你的 profile> add /绝对路径/dsh-reflex

这种方式下依赖要装在 checkout 里：linked 安装保留自己的 node_modules， Node 按仓库真实路径解析依赖，所以要单独跑一次：

cd /绝对路径/dsh-reflex && pnpm install

（从 GitHub 安装没有这个问题 —— 包和依赖一起装进 profile。）

配置

全部配置项都可以在 profile patch 的 dsh-reflex.config 下覆盖。关键项：

决策后端可切换（backend 字段）：本地 SemIf（默认，不联网）或托管 Jev。适配层在 tools/semif-adapt.py。

数据源：由你自己写

插件仓库里没有 collectors/ targets/ tools/ —— 这三样是你的东西（接哪些源、什么判定口径、回执走哪个渠道），因人和环境而异，不属于框架。它们只活在运行目录（默认 ~/.dsh/dsh-reflex/）里。

插件启动时会扫描：

~/.dsh/dsh-reflex/
├── collectors/     <name>.sh → 自动注册为采集源（配 <name>.env.json 提供参数）
├── targets/        <name>.sh → 自动注册为判定目标
├── tools/          判定脚本可以调用的工具
├── facts/          L0 采集到的原始事实（按源/日期分文件）
└── dsh-reflex.log

完整契约、模板、验证清单见 DATASOURCE.md —— 也可以作为 skill 自动加载（skill/reflex-datasource/）。

目录结构

index.js              宿主侧: L0 调度 + L1 判定 + 唤醒投递
client.js             面板侧: 配置表单
cordis.patch.yml      挂载声明
DATASOURCE.md         数据源开发契约
skill/                随插件分发的能力包
tests/                回归测试

第三方

skill/ 下有两份随插件分发的第三方内容，各自保留原许可与署名：

两者均为 seed-only 策略：只在你本地缺失时安装，已存在则跳过，不会把你自己装的上游版本降级。

License

MIT

判定调优（reflex-tuning）

L1 的阈值和判据不该拍脑袋。插件随包分发 reflex-tuning skill（自动部署到 ~/.agents/skills/reflex-tuning/）， 提供一条可回放的调优闭环：shadow 影子记录 → 历史 facts 回放 → 分层标注 → 阈值拟合 / 判据 A/B / 风险证书 / 校准 → 唤醒策略（单条目暂存合并）与策略仿真。target 通过 REFLEX_TUNING_DIR 引用脚本， 运行目录不再放副本。契约见 skill/reflex-tuning/SKILL.md，实验记录见 docs/threshold-fitting.md。