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jev-dsh-decision

jev-dsh-decision 为 Agent Harness 提供结构化决策:在可用工具、Skill 与 Agent 之间选择、评分与评估。

github.com/Devin-AXIS/jev-dsh-decision
335 MIT 作者 Devin-AXIS 更新于

安装

dsh plugin --profile web add github:Devin-AXIS/jev-dsh-decision

解决什么问题

Agent 在规划与执行之外,往往缺一层「结构化判断」:该选哪个工具、哪个 Skill、哪个子 Agent 负责,某份产出是否需要审稿、质量如何。Jev DSH 决策引擎把 TypeSafe AI 的 Jev 决策模型接入 Harness,用一次调用返回选择、概率、置信度与用量,不返回文字推理、不执行推荐动作,也不接管主 Agent 的规划与执行。

核心能力

  • 在当前真实可用且获准使用的工具 / Skill / Agent 之间给出推荐选择。
  • 支持三类结构化问题:choice(单选)、score(等级评分)、noul(是的概率),一次最多 64 个问题,可批量评估互补 Skill。
  • 提供 jev_status(本地配置状态)、jev_check_connection(真实连接测试)、jev_evaluate(结构化评估)三个工具,以及 jev-decision Skill。
  • 网络固定发往 https://api.typesafe.ai/v1/systemone,默认模型 jev-latest;限额 256 KiB 请求、1 MiB 响应、20 秒总时限,仅对 429/529 最多重试两次,无后台自动学习或全局请求拦截。
  • 不自动切换模型、不路由所有请求,错误会脱敏,不返回上游错误正文。

适合谁

  • 直接使用 DeepSeek Harness 的用户:以原生 dsh.bundle 插件安装,独立运行,无需 iPolloWork。
  • 使用 iPolloWork 图形界面的用户:在 Work 中安装一次,供其支持的 OpenCode、DeepSeek Harness、Codex Harness 引擎共用。
  • 想在流程中加入边界清晰的决策与产出质量评估环节、又不希望插件接管主 Agent 的团队。

安装与配置

DSH 原生方式(已安装 DSH):

git clone https://github.com/Devin-AXIS/jev-dsh-decision.git
dsh plugin add /absolute/path/jev-dsh-decision

也可安装现成的 .tgz:dsh plugin add /absolute/path/dsh-jev-decision-model-0.1.2.tgz。随后在 DSH 凭据管理或启动环境中配置自己的 TYPESAFE_API_KEY(不要写进插件源码或聊天记录),重启会话后对 Agent 说「使用 Jev,先检查配置,再测试连接」。插件复用 DSH 的 credentials、tools、skills 服务,自定义配置需保留这些服务。

iPolloWork 方式:在「扩展 → 导入插件包」中导入已签名安装包(发布者为 iPolloWork),在插件详情中填写自己的 TypeSafe API Key,然后在对话中启用「Jev DSH 决策引擎」。

注意

  • 需自备 TypeSafe API Key;check_connection / 测试连接会产生真实且少量用量,本地显示「已配置」不代表密钥已验证。
  • 推荐结果不等于执行授权,涉及外部操作仍遵循当前 Harness 的权限与确认流程。
  • 仓库未声明开源许可证;OpenCode / Codex Harness 目前是 iPolloWork 内的接入方式,本仓库未提供其独立原生安装包。
  • 项目由 iPolloWork 维护发布,Jev 归 TypeSafe AI,README 明确声明不代表 TypeSafe AI、DeepSeek 或其他 Harness 项目的官方背书。
标签 Agent 增强 工具集成

内容根据项目 README 整理 · 版权归原作者所有

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