dsh-iris

dsh-iris：DeepSeek Harness 的渐进式能力显露

先给必要能力，需要时再扩展。

Iris 不会删掉 DeepSeek Harness 的能力，只是不把暂时用不到的都塞进模型上下文。

四种模式都从极简启动，需要时扩展能力。

English

👁️ 为什么叫 Iris？

眼睛里的虹膜负责调节进入眼睛的光。dsh-iris 做的是同一件事：DeepSeek Harness 保留完整的能力上限，Iris 根据当前任务，调节模型此刻能看到多少能力。

所以项目叫 Iris。它调节的不是界面，也不会删掉能力，而是 Agent 的能力光圈：Tool、Skill、MCP 和 Plugin 提供的扩展能力都可以继续存在，只在需要时进入当前上下文。

🎯 Iris 想解决什么问题

DeepSeek Harness 可以同时接入原生 Tool、Skill、MCP Tool，以及 Plugin 提供的扩展能力。问题不在于这些能力太多，而在于 Agent 第一轮通常不需要同时看到全部 Tool schema、Skill 说明、MCP 入口和 Plugin 指引。一次给得太多，模型会面对更多无关选项，Prompt 也更长，选择能力时更容易跑偏。

社区常把这个现象概括成：“DeepSeek V4 正式版过拟合极简模式。” 更严谨的说法是：V4 对首轮 Tool 与 Prompt 环境似乎格外敏感，而公开的 Code Agent 评测使用了 DeepSeek Harness 极简模式。

不开 Iris，四种 DSH 模式按原生方式工作。开启后，模式仍然决定 Agent 最终能用什么；Iris 只改变模型此刻看到什么：先给当前任务必需的能力，用到其他能力时再加入。

DSH 模式 → 完整能力上限
                 │
              dsh-iris
                 │
           当前只给必要能力
                 │
       搜索 / 显式需求 / 故障恢复
                 │
             按需加入更多能力

✨ 比别的插件优雅在哪

Iris 不替换 DeepSeek Harness，而是尽量少接管东西。

常见做法	容易接管什么	Iris 的做法
Fork preset、全局改 Prompt	模式人格和完整 Prompt	保留 DSH 原生 preset；发现明确的 Prompt owner 时主动让位
常驻式大能力包	启动时加载并暴露所有 Tool	先登记元数据，真正激活时才加载本地 Provider
第二个 Router Agent / LLM	再造一轮判断和执行	复用当前 Agent loop 和确定性的 DSH 生命周期 hook
另造 Skill / MCP Runtime	加载、执行、重连、清理	路由回 DSH 原生 Skill、MCP、ToolRuntime、approval 和 guard
全局修改 Tool	一个 Agent 的变化影响所有 Agent	只给提出需求的 Agent 挂载和开放能力

所以 Iris 只管“现在给模型哪些能力”，不在 DSH 旁边再造一套 Harness。

🧭 开启后会发生什么

在模式选择器旁选择：

开启 Iris — 四种模式都从极简启动，需要时扩展能力
关闭 Iris — DeepSeek 原生方式

模式	启动体验	需要更多能力时
极简模式	保持 DSH 原生极简模式，不额外增加 Iris Tool	默认不自动激活，继续作为对照组
标准模式	核心能力 + 轻量 Iris 控制入口	加入原生能力组，或惰性加载已配置 Tool
PTC / Code 模式	原生 `run_code` + 小而稳定的 SDK	兼容能力先暂存，下一正常 step 才进入 SDK
创造 / Cordis 模式	先给核心能力	只有明确创造意图出现时，才加入高权限控制能力

同一会话中，Iris 只增加能力，不在相邻 step 里反复隐藏和恢复 Tool。打开 设置 → Iris，可以看到模型当前能用什么、还有什么可以按需加入，以及 Prompt、Schema、SDK 大小和最近的变化。

🔀 找到能力以后，交还给正确的 Runtime

Iris 提供统一发现入口，但不会强迫 Tool、Skill、MCP 走同一条生命周期：

tool:text_word_count     → iris_activate → Agent-scoped 惰性挂载
skill:repo-review        → 原生 skill 路由 → DSH 加载 Skill 正文
mcp:github/create_issue  → 已连接 MCP Tool → DSH 直接执行

iris_search、iris_recommend(query) 只查询元数据。
iris_activate(tool:...) 才会加载、挂载并验证本地 Provider，而且同一 Agent 只 apply 一次。
iris_activate(skill:...) 只返回 DSH 原生 Skill 路由，Iris 不加载或缓存正文。
已连接的 MCP Tool 直接标为可用，Iris 不重复连接 server。
UNKNOWN_TOOL 是确定性的兜底需求信号；Iris 不在 hook 里偷偷重放失败调用。

Agent loop、ToolRuntime、Skill、MCP transport、Code SDK、approval、guard、执行、取消、session 和 Cordis 生命周期仍然归 DSH 管。

🚀 快速开始：普通用户不用改配置文件

把 Iris 安装到 Web profile：

dsh plugin --profile web add dsh-iris
dsh --profile web

然后直接在界面里操作：

1. 在 DSH 模式选择器旁选择 开启 Iris。 2. 打开 设置 → Iris，选择自动、保持原生、自适应、自适应 PTC 或自适应创造策略。 3. 用按钮和下拉菜单设置元数据发现、日志和本地 Provider。 4. 开始会话；只有真的需要某项能力时才搜索或激活。

Provider 配置只是进入能力目录。Bundle 启动、搜索和推荐都不会 import 或 apply 它。

iris_search({ query: "统计字数" })
→ 返回 tool:text_word_count 元数据
→ Provider apply 次数：0

iris_activate({ capabilityId: "tool:text_word_count" })
→ 解析 → 策略 → import → mount → verify → reveal
→ Provider apply 次数：1

text_word_count({ text: "Iris 只在需要时打开。" })
→ 继续走 DSH 原生执行链

无外部依赖的示例见 [examples/local-text-tools](examples/local-text-tools)。

✅ 目前已经能做到

标准、PTC / Code、创造 / Cordis 模式先只给必要能力；极简模式保持原生对照体验。
Agent-scoped Tool 激活、权威验证、single-flight、失败回滚和 teardown 清理。
Tool、可由模型调用的 DSH Skill、已连接 MCP Tool 的统一元数据发现与路由。
PTC / Code 模式只在 step 边界更新 SDK，step 内保持稳定。
故障恢复后通过 additionalContexts 交还下一正常 step，不透明重放 Tool。
中英文 DSH Web 设置页、可写配置控件和实时能力数据。
可复现的 Vanilla DSH vs Iris benchmark；没有真实凭证运行时，[报告](benchmarks/REPORT.md)会写“结果待测”，不会填造数字。

🛣️ 后续能实现什么

后续功能继续遵守“谁拥有 Runtime，谁负责执行”的边界：

用 benchmark 数据调优能力包，而不是先假定“越小越好”；
真实检索遗漏出现后，再增强任务感知的能力推荐；
消费统一的社区 registry，并在明确 approval 后安装；
只在 DSH 提供安全、公开、Agent-scoped seam 时扩展 Skill / MCP 生命周期；
基于跨 session 证据做轻量适应，但不建立第二套 Agent loop。

“已配置但尚未连接的 MCP 惰性激活”仍然明确延期：当前 DSH 没有提供 Iris 所需的 server 枚举与 Agent-owned 生命周期 seam。

🛠️ 开发验证

pnpm typecheck
pnpm lint
pnpm test
pnpm build
pnpm pack --dry-run

📄 License

MIT，见 [LICENSE](LICENSE)。

来源信息

安装

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