dsh-skill-router
Intent-level skill auto-routing for DeepSeek Harness: routes every user message against the skill catalog and injects the matching skill body automatically
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- Language
- JavaScript
- Created
- Aug 16, 2026
- Updated
- Sep 2, 2026
Introduction
dsh-skill-router
意图级技能自动路由插件(DeepSeek Harness)——让 AI 在"该用技能的时候"自动用上技能。
深挖一个问题:DSH 会把
<available_skills>技能目录注入上下文,但是否加载技能完全依赖模型自主判断。 技能一多,模型注意力就会漏掉该用的技能——"该用技能的时候不用"。 dsh-skill-router 在agent/pre-step钩子里对每条用户消息做自动路由,命中即把技能全文注入上下文, 模型无需再手动调skill工具。
特性
- 三级路由:中文感知的启发式打分(bigram 切段去虚词 + 拉丁 token 重叠 + 技能名/触发短语命中)零成本快速命中;强命中全文注入,弱信号交 LLM 判定(hybrid 模式,默认),LLM 未命中时弱信号带按
weakForm回退——默认注入摘要发现块而非全文(吸收 dsh_cot_gw_dyn skill-search 的"发现/加载分离"思想) - 复用官方注入管线:全文命中按
skill-invocation源注入技能全文——与/技能名手势(dsh-tool-skill)完全同一机制,UI 正常展示 - 零侵入:任何异常都不会阻断 agent 循环(路由失败只意味着退回现状);不注册任何工具、不占工具目录
- 防误伤:每 agent 近期已注入技能不重复注入;短消息(继续/嗯)不路由;
/技能名手势由官方负责自动跳过 - 与实验预设兼容:
anchored-standard类组合(无skill加载工具)默认自动让位;cot 系预设(cot-gw / cot-dyn)自动识别——组合存在skill_load/skill_search等按需通道时视为可路由,自动注入与按需发现并存;全新会话首条消息不注入(保住首轮 Minimal 锚定) - 千人千面(v0.4):首次路由自动扫描当前环境实际存在的技能目录与 MCP 工具面(
ctx.tools.schemas枚举mcp__<server>__<tool>)落盘个人基线并周期刷新;弱信号发现块按消息附带匹配的 MCP 工具提示,live 目录不完整时以基线回退
工作原理
用户消息 → 启发式打分(零 LLM 成本)
├─ 强命中(≥minScore) → 直接注入技能全文(不调 LLM)
└─ 弱信号 → LLM 判定(12s 超时/失败回退弱信号带)
├─ 判定命中 → 注入技能全文(createUserMessage + skill-invocation 源)
└─ 回退按 weakForm ─ summary:紧凑摘要发现块(默认)
├ full:全文回退(v0.2 行为)
└ none:不注入
注入发生在 agent/pre-step(与 dsh-tool-skill 同一事件、同一注入管线),模型在同一个 step 就能看到技能正文并直接使用。
安装
方式一:运行时注入(dsh-super-injector)
dev_inject_plugin <本仓库目录>
方式二:profile bundles(持久)
在 profile package.json 的 dependencies 加 link: 依赖、bundles 数组加包名,重启即装配(见 dsh-super-injector 文档)。
配置
| 字段 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
enabled | true | 总开关 |
mode | hybrid | hybrid / heuristic(零 LLM)/ llm(全判定) |
llmProvider / llmModel | 空 | 指定判定模型;留空自动选第一个可用 provider |
maxSkillsPerMessage | 2 | 每条消息最多注入技能数 |
minScore | 0.5 | 启发式强命中阈值 |
weakForm | summary | 弱信号带(LLM 未判定命中)的回退形态:summary 注入紧凑摘要发现块(技能名 + 一行描述 + /name 手势引导;plugin 源,不占全文防重名单,后续强命中可升级全文);full 回退注入全文(v0.2 行为);none 不注入 |
personalBaseline | true | 首次安装/首次路由扫描当前环境技能目录 + MCP 工具面,落盘个人基线并周期刷新(千人千面) |
hintMcpTools | true | 弱信号发现块中包含按消息匹配的 MCP 工具(mcp__<server>__<tool>,来自基线扫描) |
baselineRefreshHours | 24 | 基线刷新周期(小时),到期后下一次路由触发重扫;删除基线文件可立即重扫 |
baselineDir | 空 | 基线落盘目录;留空 = `<DSH_HOME |
llmTimeoutMs | 12000 | LLM 判定超时 |
skipShortMessages | true | "继续/嗯"等短消息不路由 |
respectOnDemandPresets | true | 组合无任何技能加载/发现通道(严格 on-demand,如 anchored-standard)时让位;存在 skill 或 onDemandLoaderTools 中任一工具(standard / cot-gw / cot-dyn)时正常自动路由 |
onDemandLoaderTools | ['skill_load', 'skill_search'] | 视为"已提供按需技能通道"的工具名;cot 类预设的 skill_load / skill_search 命中即默认开启路由。至少 1 个(空数组为无效配置:装配校验失败;程序化直调时自动回退默认值) |
与 cot 系预设(cot-gw / cot-dyn)整合
dsch_cot_gw_dyn 的思维链保护预设移除了 9KB 技能目录注入、改由 skill_search/skill_load 按需发现。两者互补:cot 系解决"能力可达、请求面收敛",本插件解决"模型该用技能时漏用"。本插件升级版(v0.2)自动识别该系预设并正常路由,无需手动改配置。
v0.3 进一步吸收其 skill-search 的「发现/加载分离」思想:cot 实验证明大块全文/目录注入会扰动轨迹,因此本插件在弱信号带(打分偏低且 LLM 未判定命中)默认不再回退注入数 KB 全文,而是注入一个紧凑的 <skill_hints> 摘要块(技能名 + 一行描述 + /name 手势引导),由模型自行决定是否加载全文——与 skill_search 的"摘要发现、按需加载"同一哲学,但保持零工具注册。需要旧行为可设 weakForm: 'full'。
cot-dyn 推荐装配(preset 内嵌,见 dsh_cot_gw_dyn 的整合说明):
- id: skill-router
name: 'dsh-skill-router'
disabled: true # 默认禁用:未安装该包时预设照常可用;安装包后删除此行(或改 false)
config:
respectOnDemandPresets: true # 自动识别(cot-dyn 挂载了 skill_load,默认即开启路由)
onDemandLoaderTools: ['skill_load', 'skill_search']
maxSkillsPerMessage: 1 # 思维链保护:一次只注入一个技能全文
weakForm: 'summary' # 弱信号只给摘要发现块,不塞全文(v0.3 默认值,显式写出便于回退 full)
mode: hybrid
安全设计:preset 内嵌行默认
disabled: true——DSH 装配时完全跳过 disabled 行(不解析包),因此未安装 dsh-skill-router 的机器上预设照常挂载;安装包后删除该字段即可启用。
注:cot-gw 的请求面不含 skill 工具(仅 gateway 可转发),router 的自动注入是其技能可达的补强通道;如希望 cot-gw 保持"零注入"纯度,可对该会话设
enabled: false(或注入时不启用该插件行)。
首次安装:千人千面环境扫描(v0.4)
插件不假设任何固定技能清单。首次路由时扫描当前环境实际存在的能力面,落盘为个人基线:
- 技能目录:
ctx.skills.snapshot()(name / description / whenToUse / 可调用性); - MCP 工具:
ctx.tools.schemas()枚举mcp__<server>__<tool>注册名与描述; - 基线文件:
<DSH_HOME|~/.dsh>/plugins/dsh-skill-router/baseline-<cwd哈希>.json,默认 24h 周期刷新(删除文件即可触发重扫)。
基线用途:
- MCP 工具发现:弱信号发现块按消息打分(与技能同一套中文感知启发式),把匹配的 MCP 工具(
mcp__github__search_issues: …)附进<skill_hints>——每个用户看到的是自己环境里真有的工具与技能,而非通用假设;hintMcpTools: false可关闭。 - 目录回退:live 技能目录不完整(
snapshot.complete=false,如装配早期/热刷新窗口)时以基线技能作候选,路由不空转;全文仍经ctx.skills.get现取。
所有扫描/落盘失败都会静默降级(无 schemas 方法的旧内核 → MCP 提示自动缺席),绝不阻断 agent 循环;personalBaseline: false 可整体关闭。
与实验预设(anchored-standard / router-standard)的兼容性
| 预设 | 关系 |
|---|---|
| 默认 standard | 无冲突:保留 dsh-tool-skill 目录注入,本插件是纯增强 |
router-standard | 无冲突:它做 spec/react 任务模式路由,技能侧保留 dsh-tool-skill |
anchored-standard(及 anchored-wsl) | 默认自动让位:该组合故意移除技能目录注入、改由 skill_search/skill_load 按需发现,且首轮有 bootstrap 门禁。本插件检测到当前 agent 没有 skill 加载工具时默认不注入(respectOnDemandPresets: true);全新会话首条消息也不注入,两条防线共同保住首轮 Minimal 锚定 |
| cot-gw / cot-dyn(思维链保护预设) | 自动识别、正常路由:该系组合没有 skill 工具,但挂载了 skill_load/skill_search 按需通道(onDemandLoaderTools 默认命中)。自动注入的仅是 user 文本(不触碰请求工具面),与 cot 系"请求面收敛 + 文本注入不影响思维链"的实验结论兼容;首条消息仍跳过,保住锚定 |
实测结果
兼容性:同一套 18 场景驱动在三个内核上全量通过——已装 0.1.2-alpha.1(junction 真实依赖)、0.1.2-alpha.3 与最新 0.1.2-alpha.5(registry 官方包离线组装)。v0.4.1 适配 alpha.4 的 breaking change:Session.events 被按需读取 API(snapshotEvents()/eventAt(seq))取代,首条消息检测优先走新 API,旧内核自动回退 events 数组,读取失败保守放行。
用真实会话技能目录(17 个技能)做的功能测试(test-router.mjs,无 LLM 环境验证启发式路径):
| 用户消息 | 自动注入 |
|---|---|
| 帮我写一份公文 | official-document-writing ✓ |
| 把这份 PDF 转成 Markdown | markitdown-skill ✓ |
| 帮我整理一下今天的工作 | daily-work-assistant ✓ |
| 深度调研一下国产大模型市场 | deep-research ✓ |
| dsh 打不开了,帮我诊断 | dsh-maintenance ✓ |
| 写一份向上级报送的专项报告 | report-drafting ✓ |
| 用 gh 查一下这个 PR | github ✓ |
| 继续 / 嗯 | 跳过(短消息)✓ |
| B站视频转文字 / 知乎搜索 / 找海报技能 / 网页截图 | 弱信号 → LLM 判定;未命中时摘要发现块(weakForm: summary 默认)✓ |
开发
# 功能测试(模拟 agent/pre-step,用真实技能目录)
node test-router.mjs
# 升级验证:cot 系预设(含 skill_load 无 skill)自动识别 + 路由注入(20 项断言)
node test-integration.mjs
# 冒烟测试:用 DSH 真实依赖(schemastery/dsh-llm/dsh-skill)真实加载并跑关键路径(18 项)
node smoke.mjs
# 打分调试
node debug-scoring.mjs
smoke.mjs需要能解析@deepseek-ai/*依赖(在 DSH 运行时 node_modules 可见处运行,本机通过node_modulesjunction 指向 DSH 安装目录)。
依赖:@deepseek-ai/dsh-llm(createUserMessage、ctx.llm.stream)、@deepseek-ai/dsh-skill(ctx.skills.snapshot/get、renderSkillContent、isModelInvocable)、@deepseek-ai/schemastery(Config)。
License
MIT