dsh-deliver

dsh-deliver 是一个 Codex Skill，用于把经过明确授权的代码实现任务委托给 DeepSeek Harness（DSH），由 DSH 完成实现、自测和独立 review，最后由 Codex 只读验收。

默认模型是 deepseek-official/deepseek-v4-flash。用户也可以为单次交付显式指定其他 provider/model 路由；DSH worker 和 DSH reviewer 始终使用同一个选定模型。

核心流程

1. Codex 检查目标 Git 仓库、适用指令和完整工作树状态。
2. DSH 在 workspace-write 权限下实施和自测。
3. DSH 最多使用 2 次 fresh subagent review。
4. DSH 与 Codex 共享最多 4 次 review；Codex 开始验收后，剩余机会全部归 Codex。
5. Codex 独立重读 diff、复跑高信号检查，并决定接受或退回证据。

三层决策规则：

• DSH 自行决定局部实现、测试和不改变外部契约的小范围优化。
• Codex 决定可逆的跨模块实现、内部抽象和测试基础设施选择。
• 只有需要大幅改变方案、产品行为、公共契约、数据迁移、外部写入或扩大范围时才询问用户。

安装

全新安装到 Codex 全局 Skill 目录：

git clone https://github.com/ycp424c/dsh-deliver.git \
  "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/dsh-deliver"

更新已安装副本：

git -C "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/dsh-deliver" pull --ff-only

仓库根目录本身就是 Skill，不需要构建或安装额外依赖。

使用

该 Skill 禁止隐式触发。请显式调用：

使用 $dsh-deliver 把这个实现任务交给 DSH 完成并由 Codex 最终验收。

显式指定其他模型：

使用 $dsh-deliver 完成这个任务，DSH worker 和 reviewer 使用 codex-official/gpt-5.6。

模型路由必须使用安全的 provider/model 格式。省略模型时使用 deepseek-official/deepseek-v4-flash。执行器只生成一次性的私有模型 patch，不修改持久化 DSH profile。

默认 Flash 路由按纯文本模型处理。即使使用自定义路由，也不能在没有能力证据时假定它支持图片或截图输入。

前置条件

• 已安装并可执行 dsh CLI。
• DSH 中已配置所选 provider/model 的访问能力。
• 目标目录是 Git 仓库根目录。
• 用户明确授权修改工作区。

工作树存在未提交改动时，Skill 默认停止并要求用户确认。它不会自动 stash、clean、restore 或覆盖已有改动。

安全边界

委托流程不会自动执行以下操作：

• commit 或 push；
• 创建 MR/PR；
• deploy、merge、tag 或 release；
• 数据迁移或外部系统写入；
• 修改全局 DSH 配置；
• 提升到 danger-full-access。

临时 request、direction、task 和模型 patch 使用受限权限，并在流程结束后清理。不要把凭证写入请求文件或命令参数。

高级：直接运行执行器

通常应由 Codex 按 Skill 契约调用执行器。需要手动调试时：

chmod 0600 /path/to/request.md

python3 scripts/run_dsh_delivery.py \
  --cwd /path/to/git-repository \
  --request-file /path/to/request.md \
  --dsh-reviews-used 0 \
  --codex-reviews-used 0 \
  --model deepseek-official/deepseek-v4-flash

运行 python3 scripts/run_dsh_delivery.py --help 查看完整参数。

验证

python3 -m unittest -v tests/test_run_dsh_delivery.py
python3 -m py_compile scripts/run_dsh_delivery.py

测试使用临时 Git 仓库和 fake DSH，不调用真实模型或修改本机 profile。

仓库结构

• SKILL.md：Codex 编排流程和安全边界。
• agents/openai.yaml：Codex Skill 元数据。
• assets/：DSH worker contract 和模型 patch 模板。
• references/：状态、决策和 review 预算契约。
• scripts/：受限 DSH runner。
• tests/：模型选择和 dry-run 回归测试。

License

MIT