DeepSeek Harness plugin

maglev-for-dsh

Maglev for DSH: 面向 DeepSeek Harness 的研发对齐插件(29 技能 + spec 工具 + 结晶事件 + Maglev GUI)

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Source facts

Repository
Idea-Maglev/maglev-for-dsh
Latest update
Aug 18, 2026
Category
Tools & Capabilities
GitHub stars
0
Format
plugin
Catalog evidence
Upstream dsh.bundle evidence
Evidence path
package.json#dsh.bundle
Checked against
0.1.0-rc.8
Upstream check date
2026-08-20

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Distinguish statements documented by the repository, inferences from source code, and unknowns. If evidence is insufficient, say so explicitly. Do not guess or simply repeat the README.

GitHub: https://github.com/Idea-Maglev/maglev-for-dsh
Plugin: maglev-for-dsh
Author: Idea-Maglev

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README.mdSource · read only

Maglev for DSH

> Maglev 面向 DeepSeek Harness(dsh)的独立插件制品:让软件研发团队和个人,在 dsh 里做长期可控的项目迭代,迭代中天然沉淀知识资产,从而降低项目对特定的人和 AI 体系的依赖

它是什么

一个自包含的 dsh 插件。装上它,dsh 就拥有:

1. 29 个 Maglev 技能:收敛 → 设计 → 验证 → 结晶主链路 + 治理纪律 + 知识沉淀。技能随插件自动注入maglev-bundled provider),任意项目(无需本地 .agents/skills)都能发现并使用 2. Maglev GUI: - 结晶卡片:每次迭代沉淀了什么,以卡片形式弹在会话流里 - 真相卡片:AI 读到的项目现状(能力域/主题/契约状态),对人可见 3. spec 工具与验证门禁:spec 完整性检查 + 结晶前机械门禁,把"验证"从模型自觉变成机械约束

flowchart LR
    U["dsh 用户"] -->|"pnpm dsh plugin add"| M["Maglev for DSH"]
    M --> S["29 技能<br/>自动发现"]
    M --> G["Maglev GUI<br/>真相卡片 + 结晶卡片"]
    M --> T["spec 工具<br/>验证门禁"]
    S --> W["可控迭代 + 知识沉淀 + 降依赖"]
    G --> W
    T --> W

它解决什么问题

dsh 提供了强大的执行能力(agent 循环、工具、沙箱、多代理编排),但缺少软件研发的流程语义——需求 → 设计 → 验证的阶段门、验收证据、不可变 Spec、流程纪律都不存在。Maglev for DSH 补上这一层:

  • 可控迭代:结晶必须过 spec 完整性门禁,不通过就不能沉淀(机械强制,不靠 AI 自觉)
  • 知识沉淀:每次迭代结晶写回 specs/ 知识分层,并产生会话事件(结晶卡片)
  • 随时接手:真相卡片让新接手的人快速看懂"项目是什么、做到哪了"

安装

> 前提:dsh 是 developer preview,没有全局 dsh 命令。所有 dsh 操作都在 dsh 源码 checkout 目录下pnpm dsh <子命令> 执行。

# 在 dsh checkout 目录下,把插件装进 web profile(profile 不存在会自动创建)
pnpm dsh plugin --profile web add @idea-maglev/maglev-for-dsh

# 启动 web(用默认 web profile,加载 maglev)
pnpm dsh web

启动后打开页面(默认 http://127.0.0.1:3080),即出现 Maglev 卡片(真相卡片 + 结晶卡片)。

> 本地开发(从源码安装,改动即生效):pnpm dsh plugin --profile <name> add ./maglev-for-dsh(link 本地 checkout)。

使用

在会话里让 AI 调用工具即可:

  • maglev_reality_status:读项目现状(能力域/进行中主题/愿景/契约),产生真相卡片
  • maglev_crystallize:把已验证结论结晶到 specs/,产生结晶卡片(先过门禁)
  • maglev_spec_check:spec 完整性机械检查

完整流程(安装 → 初始化/接入 → 日常迭代 → 对仓库的影响 → 场景举例)见 [使用手册](docs/usage.md)。

它与 Maglev、dsh 的关系

  • Maglev(源仓库):方法论与技能的原型,仅作参考,非运行时依赖(本插件零依赖,见下)
  • dsh:执行层宿主(agent harness),插件运行其上
  • 本仓库:从 Maglev 一次性派生的自包含插件制品,与 Maglev 源零运行时依赖,技能资产独立演进

> 技术注记:本插件 host 侧不直接依赖 @deepseek-ai/dsh-tools(工具定义手动构造),避免 dsh-tools 多实例导致的工具调度器符号分裂(详见 docs/thinking/2026-08-15-dsh-tools-instance-split.md)。技能通过 ctx.skills.registerProvider 注入(dsh 的 bundled skill 机制,rank 600 低于项目技能,项目优先),因此任意环境安装即用。

自证原则(dogfooding)

本仓库本身就是通过 Maglev 机制构建和治理的:它的演进走 Maglev 主链路,知识沉淀在 specs/ 三层(00_vision / 10_reality / 20_evolution / 90_archive),决策记录在 docs/thinking/

> Maglev 用自己构建自己,用自己治理自己。 只有本仓库自己跑通了"迭代 → 结晶 → 知识沉淀"闭环,才有资格论证插件真实有效。

仓库结构

路径用途
index.tsdsh host 插件入口(3 个 spec 工具 + 结晶门禁 + 会话事件)
src/client/dsh client 插件(真相卡片 + 结晶卡片)
.agents/skills/29 个固化技能(产品资产)+ _internal 协议主体
specs/本仓库自己的知识分层(dogfooding 自证)
docs/thinking/设计决策
scripts/maglev-python 运行时、verify_skills 验证工具
assets/dsh workflow 预设

验证

固化技能与 dsh 的兼容性、host/client 插件端到端链路均已实证(见 docs/validation.mdspecs/10_reality/README.md):

python3 scripts/verify_skills.py          # 校验 29 技能符合 dsh 发现协议
python3 scripts/spec_integrity_check.py   # spec 完整性检查

许可证

MIT(见 [LICENSE](LICENSE))。