前言¶
在 DSH 里做 world-model 相关的调试时，常见的问题比较具体：rollout 目录里哪些路径是 pred、哪些是 gt；帧序列后半段是否变差；pred 和 gt 的差距能不能用数字描述；3D display、pixel/video-gen WM、latent prediction 这几条路线分别该怎么命名；最后怎么把一次观察沉淀到 skills、wm.yaml 或 eval notes。
已有做法通常是手动看图、手动算指标、再手动翻日志。下面介绍 WayneJin0918/dsh-wm。它是 DeepSeek Harness（DSH）的 world-model 工具包，用来 look at a strip、name the route、score the run，并 iterate the research loop。
这是什么¶
WayneJin0918/dsh-wm 的一句话描述是：A playable world-model toolkit for DeepSeek Harness。它由 WayneJin0918 维护，仓库为 WayneJin0918/dsh-wm，许可证为 MIT，要求 Node >= 18，运行时是 deepseek-ai/deepseek-harness。
它是一个 pure JavaScript DSH bundle，资料说明没有 prepare / allowBuilds requirement。DSH 的理念是「一切皆插件」，但社区目录是独立站点，不应理解为官方应用商店。
核心功能¶
查看 rollout 帧¶
wm_inspect 会采样 first / mid / last 或 named indices，写一个 contact sheet，并返回 luma sketch 以及 color/contrast look。
对比 pred 与 GT¶
wm_view 会写一个 self-contained HTML page。页面包含 side-by-side、swipe overlay、abs-diff heatmap、SSIM timeline；当存在 actions.json 时，还会出现 action HUD。
三条 world-model 路线¶
内置路线卡片包括：wm-routes、display-3d、pixel-wm、latent-wm。它们对应 3D display、pixel/video-gen WM、latent prediction。
测量 run¶
wm_rollout_diff 会报告 mean/min SSIM、curve、worst frames 和 diagnosis。打分使用 luminance SSIM + MSE，并且是 pure JS。
发现目录与摘要日志¶
wm_discover 报告 layout、paths、frame counts、warnings。wm_summarize 报告 last loss、NaN、early-stop，并给出 hypotheses。
内置知识与诊断¶
wm_knowledge 和 wm_diagnose 提供 technique cards，覆盖 chunk-AR、memory、KV、exposure bias、revisit、ablation、action following、cache eviction、RSI-in-Harness。
RSI loop¶
skill wm-rsi 使用 DSH trajectory、fork、Creator 和 sunset，用于演进 skills、wm.yaml 和 eval notes。
No-GPU starter path¶
fixtures/sunset 可以从 node cli.js 运行，不需要 checkpoint、cluster 或 GPU。视频输入需要 ffmpeg；PNG/PPM folders 不需要。
安装与启用¶
先安装到独立 profile。下面命令来自已核实资料：
dsh plugin --profile wm add github:WayneJin0918/dsh-wm
如果目标 profile 是 Web 或 Headless，也可以使用：
dsh plugin --profile web add github:WayneJin0918/dsh-wm
dsh plugin --profile headless add github:WayneJin0918/dsh-wm
如果有本地 checkout，可以使用路径安装：
dsh plugin --profile wm add /path/to/dsh-wm
Git installs 不需要 pnpm allowBuilds。需要固定默认时，使用：
github:WayneJin0918/dsh-wm#<sha>
安装后，先查看配置，再启动 profile：
dsh --profile wm --dump-config
dsh --profile wm
如果 Web profile 正在运行，添加 bundle 后要先重启，再开始新会话，以便 skill catalog reload。
典型用法¶
以下命令来自已核实用法示例。经过上面的安装与启用，可以先从 fixtures/sunset 开始。
先跑无 GPU 起点¶
先检查帧，再生成对比页，最后做 pred/gt diff：
node cli.js inspect fixtures/sunset --indices first,mid,last
node cli.js view fixtures/sunset
node cli.js diff --pred fixtures/sunset/pred --gt fixtures/sunset/gt
inspect 对应 wm_inspect，会输出 luma sketch 和 color/contrast look；view 会写 HTML 对比页；diff 会报告 SSIM、worst frames 等信息。
发现 run 目录¶
node cli.js discover fixtures/sunset
node cli.js summarize fixtures/sunset
discover 用于报告目录结构、路径、帧数和 warnings；summarize 用于从日志尾部摘出 last loss、NaN、early-stop 和 hypotheses。
查看路线知识¶
node cli.js knowledge --id wm-routes
node cli.js knowledge --id display-3d
node cli.js knowledge --id pixel-wm
node cli.js knowledge --id latent-wm
做诊断查询¶
node cli.js diagnose "is Sora a world simulator"
用自然语言提问¶
示例问题包括：
Triage fixtures/sunset. What failed, and is it late-horizon?
Look at first, mid, last — what do the pixels do in the second half?
Is Sora a world simulator
适用场景与注意¶
适合的使用场景包括：在 DSH 中查看 rollout 帧、对比 pred 与 gt、整理 run 目录、摘要日志、定位 3D display / pixel WM / latent prediction 路线，以及围绕 skills、wm.yaml 和 eval notes 做 RSI。
需要注意：
1、运行时要求 Node >= 18。
2、视频输入需要 ffmpeg；PNG/PPM folders 不需要。
3、wm.yaml 是 optional manifest，用于声明 pred / gt / log / metrics / actions。没有 manifest 时会使用 heuristics；歧义路径会作为 candidates/warnings 报告，不会凭空生成。
4、peer dependencies @deepseek-ai/dsh-tools 和 @deepseek-ai/dsh-skill 是 optional。
5、插件以当前 dsh 进程权限运行。安装前应检查源码、依赖与许可证；本资料中许可证为 MIT。
6、社区目录是独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系，不应写成官方应用商店。
链接¶
- 社区目录：WayneJin0918/dsh-wm
- GitHub：WayneJin0918/dsh-wm
