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dsh-compound-engineering

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dsh-compound-engineering · v0.1.4 · MIT

Every 的 compound-engineering 方法论技能包 —— brainstorm → plan → work → review → compound，让每一次改动都让下一次更容易。DeepSeek Harness 移植版。

Install

dsh plugin add dsh-compound-engineering

Confirm the layer applied with dsh --profile default --dump-config — see the install guide.

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dsh-compound-engineering

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把 Every 的 compound-engineering 方法论搬进 DeepSeek Harness 的技能包。

核心想法：大多数 AI 编程工具让每次任务都从零开始。compound-engineering 改成复利——每次解决的问题都沉淀成仓库里的一份文档，下一次遇到同类问题时直接读到，于是每一轮改动都让下一轮更容易。

brainstorm → plan → work → review → compound
                                      └─ 把这次学到的东西写进仓库

36 个技能全部随包分发，安装后无需任何配置即可使用。

可选依赖 jq。 有六个脚本会调用它：cross-model 系列（ce-work、ce-code-review、ce-doc-review、ce-pov）以及 elevation-dispatch（ce-plan、ce-brainstorm）。没有 jq 时它们都不会中断所在技能，但降级方式分两种：

  • ce-code-review / ce-doc-review / ce-pov：打印 jq not installed; skipping 后退出码 0，该轮多模型审查直接跳过。
  • ce-work 的 cross-model：报 transport unavailable (pre-egress, shared): jq not found 并以退出码 2 结束，外层按“跨模型通道不可用”处理。
  • elevation-dispatch：输出 status:failed 的结果信封，外层降级为内联执行。

你也就失去了多模型交叉复核这一层。想启用就装上：

winget install jqlang.jq    # Windows
brew install jq             # macOS
apt install jq              # Debian/Ubuntu

安装

dsh plugin --profile web add dsh-compound-engineering

web 换成你实际用的 profile 名（headless、tui 等）。这条命令会自动把这个包加进 dsh.profile.bundles，不用手工改配置。

也可以手工两步：在 profile 的 package.json 里加依赖，再把它加进 dsh.profile.bundles。

{
  "dependencies": { "dsh-compound-engineering": "^0.1.1" },
  "dsh": { "profile": { "bundles": ["dsh-compound-engineering"] } }
}

装好后重启 DSH。会话里敲 /ce-plan 就能看到技能。

常用技能

技能 什么时候用
/ce-brainstorm 想法还模糊，先把它逼成明确的方案
/ce-plan 需求清楚，要一份能执行的计划
/ce-work 按计划动手实现
/ce-code-review 提交前找人挑刺（可以并行多模型对照）
/ce-compound 收尾：把这次排查出的非显然结论写进仓库
/ce-debug 卡住了，系统性定位根因
/ce-commit-push-pr 一次走完提交、推送、开 PR

/lfg（let's f***ing go）把 brainstorm 到 PR 的全流程串起来。

其余 28 个技能见 skills/ 目录，或直接问模型"有哪些技能"。

ce-compound 是这套东西的差异点

别处的"记忆"插件记住的是对话。ce-compound 记住的是仓库：

  • 跑起来会先读本机的 dsh 历史会话文件，把当时踩过的坑挖出来
  • 产出写在 <repo>/docs/solutions/ 下，随代码一起提交、一起 review
  • 下次任何人（或任何模型）在同一个仓库工作时都会读到它

它刻意不记录"改了哪几行"——那从 git 里就能看出来。它记录的是"为什么这么改"这类从代码和测试里读不出来的东西。

在 DeepSeek Harness 上的适配

上游是给 Claude Code 等 14 个宿主写的。移植时做了这些事：

平台能力靠"能力"匹配，不硬编码工具名。 上游正文本来就用 "the host's blocking question tool" 这类措辞，所以 36 个技能的正文几乎原样可用。补的只是 DSH 这一档的具体名字（ask_user_question、todo_write、subagent、web_fetch、web_search）。

会话历史多了 dsh 平台。 skills/ce-compound/scripts/session-history/dsh_session.py 能读 DSH 自己的会话文件。这里有个坑值得记：DSH 的 session.v4.jsonl.zstd 是多个 zstd 帧首尾拼接（每次 append 追加一帧），标准的 zstd -d 或 compression.zstd.decompress 只解第一帧就返回，会静默丢掉整个会话。所以脚本自己扫帧边界，逐帧解压。需要 Python 3.14+；更老的解释器上会安静降级成"没有 dsh 会话可读"。

会话历史三个提取脚本只认 dsh。 extract-metadata.py、extract-skeleton.py、extract-errors.py 只解 dsh 会话，原来的 Claude Code / Codex / Cursor / Pi / oh-my-pi 分支全部删掉，净减约 845 行。discover-sessions.sh 保留了其它平台探测（混合工具仓库仍能列文件），但文档里的管道固定带 --platform dsh。dsh 会话只记 cwd 不记 git 分支，所以过滤按工作目录走，不按分支。

dev server 配置优先读 .dsh/launch.json。 ce-polish 需要知道怎么起本地服务，查找顺序是 .dsh/ → .claude/ → .vscode/。

host 身份白名单加了 dsh。 几个 cross-model 脚本原来只认 codex|claude|grok|cursor|opencode|antigravity|omp，如实上报 dsh 会被拒。

任务追踪、子代理、网页抓取都补了 DSH 的对应物。子代理在 DSH 上直接 subagent 派生，不必造一个假的 subagent_type。

Windows 上 ce-work 的 unit 流水线现在能跑通。 这条路线上游只做了 POSIX，改动了四处，移植同类代码时都会撞上：

  • fcntl 不存在。加锁改用 msvcrt.locking，但它是非阻塞的，抢不到锁直接抛异常而不等待，所以封装层做了指数退避重试，最长 30 秒。
  • Windows 上 os.open() 打不开目录（缺 FILE_FLAG_BACKUP_SEMANTICS，内核直接拒绝）。所有 open(path, O_DIRECTORY) + fstat(fd) 式的属主校验，改成走路径版的 GetNamedSecurityInfoW。dir_fd 同样不可用，于是"目录句柄"在 POSIX 上是真 fd、在 Windows 上是路径，由 close_dir_handle() 抹平差异。
  • mode 位是合成的：mkdir 0o700 实测报 0o777，chmod 0o600 实测报 0o666。任何 st_mode != 0o700 的闸门在 Windows 上必然失败。改为比对当前用户 SID，私密性靠加固过的 ACL（icacls /inheritance:r）而不是 mode。
  • CRT 文本模式会把 \n 变成 \r\n、在读到你 0x1A 时截断，所以二进制打开一律带 O_BINARY。

os.lstat() 在 Windows 上能给出稳定的非零 st_dev/st_ino，所以控制器记录的目录 identity 仍然有效可校验。

文本一律显式按 UTF-8 读。 中文 Windows 上 Python 默认 GBK，读上游自己的大部分技能文件都会抛 UnicodeDecodeError。

开发

npm test              # JS 单元 + 集成测试，随后跑 Python 测试
npm run test:py       # 只跑 Python 测试（会话读取器、Windows 兼容）

集成测试需要能找到 DSH 运行时。默认从包名 import，失败则扫描 ~/.dsh/runtime/versions/*；也可以用 DSH_RUNTIME 指过去。找不到运行时时整组跳过，不会报失败。

发版由 tag 驱动：推送 v* tag 会触发 .github/workflows/publish.yml，走 npm 的 OIDC trusted publisher 发布（无需本地 OTP、不在仓库里存 token）。完整流程与已踩过的坑见 docs/releasing.md。

改上游技能后，重新跑这两个幂等补丁脚本：

python scripts/patch-dsh-capabilities.py   # 给技能正文补 DSH 档位
python scripts/patch-host-allowlists.py    # 补 cross-model 的 host 白名单

用 file: 方式开发时，改完源码要刷副本

dsh plugin add file:<本地路径> 走的是 pnpm 的目录依赖，node_modules/ 里放的是拷贝，不是软链。pnpm 会把目录依赖的内容记进 lockfile（resolution: {directory: ..., type: directory}），所以改完源码之后跑 pnpm install、pnpm update、甚至重跑 dsh plugin add 都不会刷新那份拷贝——你会一直跑到旧代码，而且因为技能清单来自旧副本，lib/ 里改了什么都看不出来。

确认是否踩到（哈希不一致就是踩到了）：

md5sum skills/ce-work/scripts/unit_workspace_state.py \
  ~/.dsh/profiles/web/node_modules/dsh-compound-engineering/skills/ce-work/scripts/unit_workspace_state.py

直接重建副本最省事：

python -c "
import shutil, os
dst = os.path.expanduser('~/.dsh/profiles/web/node_modules/dsh-compound-engineering')
shutil.rmtree(dst, ignore_errors=True)
shutil.copytree('<源码目录>', dst,
                ignore=shutil.ignore_patterns('node_modules','.git','__pycache__','*.pyc','test'))
"

副本里的 skills/ 必须和源码一一对应（test/ 不随包分发）。改完 lib/ 后需要重启 DSH 才会重新加载插件。

结构

lib/
  index.js       插件入口：向 ctx.skills 注册 provider
  provider.js    把 skills/ 目录暴露成 SkillProvider
  frontmatter.js 零依赖 YAML frontmatter 解析
skills/          36 个技能（上游原样分发）
cordis.patch.yml 把插件插进 profile 的层栈
test/            单元 + 集成测试
scripts/         上游同步补丁、冒烟测试

本包不引入任何运行时依赖：技能的 YAML 用自带的解析器读，不与宿主的 YAML 版本打架。

许可

MIT，与上游一致。技能的著作权归 Every（Copyright (c) 2025 Every），见 LICENSE。