dsh-behavior-enhancer

DeepSeek Harness 行为管理插件：改变模型怎么调用工具，让复杂任务更稳定，不干预内容本身。 与 dsh-token-optimizer 职责互补—— token-optimizer 管内容（压缩/裁剪/采样），本插件管行为（调用纪律/失败收敛/连续失败介入）。两者互不依赖，可独立安装。

它做什么（30 秒版）

模块	机制	说明
behaviorPrompt	ctx.inject(['systemPrompt']) + systemPrompt.section()	注册静态行为约束段（先读后写、批量前先验证、失败即收敛、同类修改串行）。软约束，强制靠下面模块
parallelConvergence	tools/result + settings.update('agent-loop', {maxParallelToolCalls})	任何工具失败（含命令级失败）→ 并行池上限压到 1；连续 3 次成功 → 恢复用户原值；上下文压力 ≥60%（idle 测量）→ 降档，回落 <54% 滞回恢复。串行状态跨进程持久化，重启自动接管还原
failureGuard	tools/result + agent.followup()	同工具连续失败 ≥2 次 → 向模型注入提示，引导它向用户确认而不是继续重试

失败识别两档：工具级 isError + 命令级签名（stderrAsFailure，默认开）——DSH 的 pwsh 工具只有基础设施错误才标 isError，命令失败（非零退出/stderr 错误）作为普通结果返回；本插件按 [exit code: N] 与 stderr 错误关键词补识别，普通 warning 不误判。

设计依据（DSH 核心源码核实）

• 核心已内置写操作排他：isConcurrencySafe 分类（read/read_image 并行，edit/write/pwsh 等 exclusive 屏障），插件不需要做 per-tool 串行规则；
• 插件唯一动态并行杠杆是池上限 maxParallelToolCalls（settings 活 getter，运行时 update 即生效）；
• "暂停其他进行中的调用"无 API，不支持；工具失败无核心重试，改为"降并行让模型逐步修正"；
• 行为约束段是静态文本，保护 DeepSeek 前缀缓存（实测命中率 99.75%，动态内容会杀缓存）。

安装

dsh plugin --profile web add ./dsh-behavior-enhancer

配置

- id: behavior-enhancer
  name: 'dsh-behavior-enhancer'
  config:
    behaviorPrompt:
      enabled: true
      order: -98
      text: |        # 可整体替换；必须保持静态（禁时间戳/动态值）
        ## 工具调用行为纪律（本会话）
        - 先读后写
        - 批量操作前先验证
        - 失败立即收敛
        - 同类修改串行
        - 证据与诚实
        - 上下文已压缩时先查日志再回答
    parallelConvergence:
      enabled: true
      recoveryThreshold: 3     # 连续成功次数达到后恢复原并行度
      complexRatio: 0.6        # 上下文压力比（idle 测量），超阈值降档
      minParallel: 1
      defaultParallel: 10      # 读不到当前值时的 fallback（核心默认 10）
      contextWindowFallback: 1000000
    failureGuard:
      enabled: true
      maxFailures: 2
      followupMessage: '工具 {tool} 已连续失败 {count} 次。请停止重试，向用户说明失败原因并询问下一步。'
      blockFeedback: false     # 慎用：拦截错误结果正文，模型会看不到失败细节
      feedbackText: '该工具调用失败。请先分析失败原因并修正调用参数后再重试，不要原样重复。'

开发

node test/smoke.mjs          # 单进程全量自检（无需 API），npm test 同

路线图

• 实验分支：给 grep/glob 补 isConcurrencySafe（需 agent 作用域 shadow 包装器，复杂度高，主线不依赖）
• 硬阻塞选项：连续失败后用 userQuestions.ask 阻塞等用户回答（默认走软通道 followup）