DeepSeek Harness 智能体预设

dsh-anchored-standard

一句话介绍： DeepSeek Harness 的实验性 Agent 预设，通过两阶段锚定机制（Minimal 引导 + Standard 工具），在 Project2 评测中达到 98/99 分。

📖 介绍

dsh-anchored-standard 是一个社区项目，提供了一套实验性的 DeepSeek Harness Agent 预设。它的核心思路是：先用 Minimal 条件（真实 Minimal 工具 schema、无自动注入上下文）锚定会话的模型轨迹，待会话持久化后再提升到小型常驻目录，按需解锁更重的 Standard 工具。

项目包含 7 种模式：基础模式（Anchored Standard）、零工具锚定（Zero-Anchored）、自我介绍锚定（Whoami）、预制件模式（Prefab）、永恒 Minimal（Eternal Minimal）、线级思考执行（Wire Think-Execute）、组合锚定（Combo Anchored）。GitHub 星标 3.8k，MIT 开源协议，已有 20 位贡献者参与。

注意： 由于 DeepSeek API 涨价，项目已停止活跃开发，仅维护兼容性更新。

✨ 亮点

1. 两阶段锚定：Minimal 引导 → Standard 工具，兼顾轨迹质量和工具能力
2. 7 种模式：从基础到高级，满足不同需求
3. 评测验证：Project2 评测达到 98/99 分（V4 Pro）
4. 上下文门控：context-gate 插件统一控制注入时机
5. 预制件模式：内置成功轨迹，开箱即用
6. 永恒 Minimal：通过 dshx 网关隐藏完整工具集
7. 零依赖测试：内置测试套件，无需外部依赖

🎯 核心模式

🌍 应用场景

• 提升评测分数：通过锚定机制获得更高的模型表现
• 轨迹控制：让模型保持特定的推理风格
• 工具管理：按需解锁工具，避免信息过载
• 研究探索：研究模型轨迹锚定的机制和效果

👥 实用人群

• DSH 用户：想要更好模型表现的用户
• AI 研究者：研究模型轨迹控制
• 评测竞赛：需要高分的评测场景
• 高级用户：想要精细控制模型行为

🔧 使用方法

安装基础模式：

# Windows PowerShell
$target = Join-Path $env:USERPROFILE '.dsh.agent-presetsanchored-standard'
New-Item -ItemType Directory -Force -Path (Split-Path -Parent $target) | Out-Null
Copy-Item -Recurse -LiteralPath '.preset' -Destination $target

# Linux/macOS
dsh_home="${DSH_HOME:-$HOME/.dsh}"
mkdir -p "$dsh_home/.agent-presets"
cp -R preset "$dsh_home/.agent-presets/anchored-standard"

验证：

npm test

📝 总结评价

这是一个非常硬核的研究项目。它深入探索了 DeepSeek V4 Pro 的轨迹锚定机制，发现了工具 schema、输出预算、注入提醒三个关键杠杆。虽然因为 API 涨价停止了活跃开发，但其研究成果（context-gate、预制件流水线、探测套件）仍然有效且具有模型通用性。对于想深入理解模型行为的开发者来说，这是个很好的学习资源。

GitHub： https://github.com/xiaobright/dsh-anchored-standard