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dsh-anchored-standard-plus

DeepSeek Harness 的 agent preset：把 DeepSeek V4 Pro 从"被降智"的 Standard 轨迹里救回来。

TL;DR：V4 Pro 在 DSH 里"变笨"，很多时候不是模型差，而是开局条件没对上它的 agent RL 训练接口。这个 preset 让新会话的第一请求精确复刻官方 minimal 的 RL 条件（一句话 system prompt + bash + str_replace_editor），把会话锚进高分轨迹；第一轮之后工具自动放开，能力不丢。顺手修了两个日常问题：晋升后你的插件工具直接可见、长对话不掉格式。

English abstract: A DeepSeek Harness agent preset that reproduces the official minimal "exact RL prompt and schemas" on the first request (bash + str_replace_editor + one-sentence system prompt, no auto-injected context), locking DeepSeek V4 Pro into the high-ability trajectory, then re-opening tools after promotion. Adds resident deployment-plugin tools and a per-turn format/continuity guard for long conversations.

效果演示

两阶段生命周期：首请求 RL 锚定 → promotion → resident 工具放开：

线上验证证据：从真实会话 JSONL 读到的 request/header 快照（脱敏）：

关键词：DeepSeek V4 Pro 降智修复 · DSH agent preset · RL scaffold 锚定 · we need / let me 轨迹指纹 · resident tools · 长对话格式守卫

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目录

• 为什么 V4 Pro 会"降智"
• 本项目怎么解决
• 快速开始
• 怎么确认生效了
• 使用建议
• FAQ
• 实验依据与边界
• 与上游的差异
• 配置参考
• 项目结构
• License

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为什么 V4 Pro 会"降智"

社区实测（xiaobright/modeltest，同一道完整工程维护题、同一环境）：

开局条件	Ability
DSH standard	91
DSH PTC（code 模式）	92
DSH minimal（官方 RL 条件）	99 / 96
anchored-standard（首轮 minimal、随后全量工具）	98 / 99

关键不是"工具越少越好"——而是 DeepSeek V4 Pro 针对 agent RL 训练时，训练分布就是 官方 DSH minimal 的那套接口。官方源码的快照测试直接把它命名为 "sends the exact RL prompt and schemas"：

• system prompt 只有一句：You are a helpful software engineer assistant.
• 首请求只暴露两个真实工具 schema：bash + str_replace_editor
• 不自动注入 AGENTS.md 摘要、技能目录等上下文

当会话第一请求落进这个分布，模型会选中"计划-集体（we）"的策略区，并且轨迹会锁定、 延续；之后即使把完整工具目录放回来，它也不会漂回 Standard 的"Let me 复读机"轨迹。 反之，开局直接给 Standard 的 25+ 工具和控制面，V4 Pro 很容易掉进另一个策略区—— 表现就是用户体感上的"降智"。

顺带破除一个常见误区：we need / let me 只是轨迹指纹，不是能力开关。真正决定 进入哪个策略区的是首请求的完整条件分布（persona + 工具 schema + 注入上下文）， 不是往提示词里塞几个 we need 单词。

本项目怎么解决

dsh-anchored-standard-plus 是一个自包含的 agent preset，复制到 ~/.dsh/.agent-presets/anchored-standard/ 即可用。它做三件事：

1. 首请求精确锚定：一句话 RL persona（complete: true + 抑制运行时上下文）
   • 精确的 bash / str_replace_editor 工具对 + 剥离 AGENTS/技能目录注入。
2. 晋升后逐步放开：首次工具调用或首次回复后，进入 resident 目录 （bootstrap 对 + dev_tool_search / skill_search / skill_load）， 重型工具按需解锁，而不是一次性倒出全部工具把轨迹拉回去。
3. 两个本地增强（相对上游）：
   • residentTools：antigravity_agent / antigravity_agent_status / vision / web_search 晋升后直接可见，不用等模型自己想起来去搜索解锁；
   • format-guard：从第二个真实用户消息起，每轮注入一条固定的格式/连续性守卫， 长对话不再悄悄丢表格、丢基准数据、凭记忆重算日期干支。

快速开始

方式 A：npm（推荐）

npm install -g dsh-anchored-standard-plus
dsh-anchored-plus                 # 安装到 $DSH_HOME/.agent-presets/anchored-standard
# 已存在：dsh-anchored-plus --force     # 旧目录自动备份
# 先预览：dsh-anchored-plus --dry-run

方式 B：GitHub 手动复制

DSH_HOME="${DSH_HOME:-$HOME/.dsh}"
git clone https://github.com/54xkeee/dsh-anchored-standard-plus.git
cp -R dsh-anchored-standard-plus/preset "$DSH_HOME/.agent-presets/anchored-standard"

启用

1. 重启 DeepSeek Harness（或依赖 preset 目录热加载）；
2. 新建一个空白会话，预设选 Anchored Standard (experimental)； 或把 settings.yaml 的 agent-presets.default 设为 anchored-standard；
3. 模型选 DeepSeek V4 Pro（deepseek-vision-official / deepseek-v4-pro）， reasoningEffort = max。

不要给已经产生内容的会话中途切换 preset——轨迹在第一请求就锁定了。

怎么确认生效了

导出会话 JSONL，看三处：

检查点	预期值
首份 request/header 的 system	恰好是 You are a helpful software engineer assistant.
首份 request/header 的 tools	恰好是 bash, str_replace_editor
首块 reasoning	We / We need 开头，let me = 0

晋升后的 header 应包含：

bash, str_replace_editor, dev_tool_search, skill_search, skill_load,
antigravity_agent, antigravity_agent_status, vision, web_search

第二个真实用户消息之后，消息流里应出现一条固定格式守卫 （source.plugin = format-guard）；第一条用户消息不会注入，以保护首请求锚定。

本地健康检查：

npm run check

真实会话示例（脱敏）：把一篇"便携式矢量网络分析仪设计与实现"毕设论文整理成开题 PPT 的 长会话，首请求精确锚定、晋升后插件直接可见、203 次工具调用全程 let me = 0。 见 docs/case-vna.md。

使用建议

按任务类型选择开局，是这门"玄学"里最不玄的部分：

任务类型	建议 preset	依据
维护 / 修 bug / 读代码再动手 / 长工程	anchored-standard（本仓库）	Project2 维护题：minimal 99/96、anchored 98/99
从零写新项目 / 绿场构建 / 交付导向	code（PTC）或 standard 系	Mario 绿场题：code 10/10 vs anchored 6/10
简单问答、短任务	随便	简单任务各条件都饱和，测不出差别

三条铁律：

1. 新会话第一句话就是真实任务，别用"你好 / 1+1"暖场——首请求决定轨迹，暖场会把锚定机会浪费在废话上。
2. 首块不是 We 开头、或出现 Let me：别抢救，直接新开会话。中途换提示词救不回来（社区 P3/P6 实验已证）。
3. 能力验收只看交付：简单问答看 we need 只能做体检，不能证明能力。分数差异只有在足够复杂的长任务上才显现（简单任务会饱和）。

FAQ

Q：这不是就是官方 minimal 吗？ A：不是。minimal 全程只有两个工具，很多插件和重型工具用不了。本 preset 首轮是 minimal 条件，第一轮之后逐步放开：resident 目录 + 你的插件 + 按需解锁的重工具， 能力与轨迹兼得。

Q：往 system prompt 里塞 we need 提示词（比如 oh-we-need）有用吗？ A：能改措辞，不等于进入优势策略区。we need 是轨迹指纹；真正开关是首请求的 persona + 工具 schema + 无注入上下文三者合起来。只抄指纹、不抄接口，效果不稳定。

Q：为什么第二轮模型找不到我的插件了？ A：晋升后是"常驻 + 按需"目录，不是全量 25+ 工具。本仓库已把 antigravity_agent / antigravity_agent_status / vision / web_search 设为常驻； 其它重工具（subagent / workflow / jobs 等）模型应先用 dev_tool_search 搜索并解锁， 解锁后从下一请求起持续可用。要再加常驻工具，编辑 agent.cordis.yml 的 residentTools 列表即可。

Q：为什么长对话后面格式和细节掉了？ A：模型后期会偷懒降级格式、凭记忆重算之前验证过的数据。本仓库的 format-guard 从第二轮起每轮注入同一条固定守卫（缓存友好），要求：保持上一轮的 Markdown 结构、 不凭记忆重算、继续引用之前的基准表。

Q：改完文件没生效？ A：DSH 会缓存已加载的 preset 模块。改 agent.cordis.yml 配置通常热重载； 改本地 .mjs 模块内容时，保险做法是换文件名 + 改引用或重启 DSH。 这也是本仓库模块带版本后缀（-v3、-v5）的原因。

实验依据与边界

• 高分证据：xiaobright/modeltest V4.1b：同一题同环境，minimal 99/96、anchored-standard 98/99、standard 91、PTC 92。
• 轨迹机制：yjh051108/dsh-router-standard 的 persona 相变实验：首请求选择策略区，轨迹 path-committed，中途切换无效。
• 诚实边界：n 很小、同一道题反复验证；Mario 绿场题上 anchored 只有 6/10 （code 10/10）。所以这不是"永远更强"的银弹，而是"把 V4 Pro 放进它被训练过的 接口里，按任务选开局"。措辞（we / let me）是指纹，不是能力证明。

与上游的差异

能力	上游 dsh-anchored-standard	本仓库
首请求 RL 锚定	✅	✅ 完全保留
晋升后 resident 目录	✅	✅ 保留
部署插件晋升后常驻	❌ 全部按需解锁	✅ antigravity_agent / antigravity_agent_status / vision / web_search
每轮格式守卫	❌	✅ format-guard（参照 router-standard 的 near-field 模式）
npm 一键安装	❌	✅ npx dsh-anchored-plus

配置参考

preset/agent.cordis.yml 中本仓库相关的新增/改动：

- id: tool-bootstrap
  name: ./tool-bootstrap-v3.mjs        # 上游 tool-bootstrap.mjs（重命名绕过 DSH 模块缓存）
  config:
    bootstrapTools: [bash, str_replace_editor]
    promoteOn: either
    suppressedContextSources: [agent-instructions, skill-catalog]
    residentTools: [antigravity_agent, antigravity_agent_status, vision, web_search]
    compactionTools: [read, write, edit, glob, grep, todo_write, ask_user_question]

- id: format-guard
  name: ./format-guard-v5.mjs          # 每轮格式守卫

其余配置与上游一致；未知键会在 preset 挂载时报错。

项目结构

preset/                 自包含 preset：复制到 ~/.dsh/.agent-presets/anchored-standard/
  agent.cordis.yml      组合定义（anchor + residentTools + format-guard）
  tool-bootstrap-v3.mjs 首请求锚定 / 晋升 / 上下文剥离
  format-guard-v5.mjs   逐轮格式守卫
  dev-tool-search.mjs   重工具按需搜索与解锁
  skill-search.mjs      技能按需搜索与加载
  instruction-hint.mjs  晋升后的一次性指令文件提示
  compaction-epoch.mjs  压缩边界与再晋升
  custom-bash.mjs       Windows 下的 bash 兼容实现
bin/dsh-anchored-plus.mjs   npm 安装 CLI
verify/check.mjs        零依赖健康检查（npm run check）
docs/case-vna.md        真实长会话脱敏示例

兼容性

• DeepSeek Harness 0.1.0-rc.6、Node.js 24（本仓库实测环境）
• 上游开发基准：DSH 0.1.0-rc.5 + commit 47f9438

License

MIT。本仓库 fork 自 xiaobright/dsh-anchored-standard （MIT），后者包含 DeepSeek Harness Standard preset 的改编副本。归属与致谢见 NOTICE 与 LICENSE。

本仓库不含任何 API key、账号 JSON、内部绝对路径或用户隐私数据。