前言¶

DSH 生態強調「一切皆插件」。對於智能體開發者來說，一個實際問題是：用戶草稿或一次性任務輸入需要優化，但又不希望直接侵入 agent loop。下面介紹 lizhecome/deepseek-harness-prompt-optimizer。它是一個可安裝的 DeepSeek Harness profile bundle，用一次輔助 LLM 請求來改寫或補充 prompt。

這是什麼¶

先做定位說明：它由 lizhecome 維護，包名是 @lizhecome/dsh-prompt-optimizer，版本爲 0.2.0，許可證爲 MIT。

它解決的核心問題是：在不修改 agent loop 的前提下，爲直接用戶消息增加一次可選的 prompt 優化。Web 側提供發送控件旁的 sparkle 按鈕；Host 側可以在 agent/pre-step waterfall 中對直接用戶消息自動優化；Host 同時暴露 /optimize-prompt <prompt> 操作。

核心能力¶

下面介紹插件的主要行爲。

• Web 按鈕：在發送控件旁提供 sparkle 按鈕。點擊後執行一次輔助請求，並替換未發送草稿。
• 自動優化：Host 插件可以在 agent/pre-step waterfall 中對直接用戶消息自動優化。
• 不修改 agent loop：優化發生在發送前或 step 前，而不是 patch 主循環。
• 投遞方式：支持 append 與 replace。append 保留原始內容並加入優化文本；replace 只投遞優化後的文本。
• 路由解析：優化路由按已配置 provider/model、會話最後路由請求、agent 顯式 provider/model 選項解析。
• 失敗保留：用戶編輯中、傳輸、路由或模型失敗時保留草稿，並把失敗放入按鈕的 accessible status 和 tooltip。
• 一次性繞過：按鈕成功結果若未修改發送，可觸發一次性精確匹配繞過，不額外觸發第二次優化器請求。
• 原樣通過：Multimodal 和 mixed-block 直接用戶消息會原樣通過。

安裝與移除¶

該插件要求 DeepSeek Harness 0.1.0-rc.6 或更高版本。

先 clone 倉庫，再進入目錄，然後按 web profile 安裝：

gh repo clone lizhecome/deepseek-harness-prompt-optimizer
cd deepseek-harness-prompt-optimizer
dsh plugin --profile web add --ignore-workspace-root-check .

經過上面的步驟，Web UI 會獲得發送控件旁的 sparkle 按鈕。

如果希望爲 one-shot 任務啓用自動優化，使用 headless profile 代替 web profile。發送控件按鈕只在 web profile 可用。

如需移除：

dsh plugin --profile web remove --ignore-workspace-root-check @lizhecome/dsh-prompt-optimizer

配置¶

配置項包括：

provider
model
maxTokens
minChars
delivery
failureMode
instruction

provider 和 model 是原子配對。半配置路由、非整型邊界或空 instruction 會在插件加載時失敗。

maxTokens 是輔助調用輸出上限；達到上限的響應會被拒絕爲不完整。

delivery 可爲 append 或 replace。

failureMode 可爲 pass-through 或 fail。turn cancellation 總是傳播。

優化路由按以下順序解析：

1、已配置的 provider 和 model。
2、會話最後路由請求。
3、agent 顯式的 provider/model 選項。

如果無法解析出可用路由，會進入失敗處理。

典型用法¶

Web 按鈕¶

在 web profile 中點擊發送控件旁的 sparkle 按鈕，插件會執行一次輔助請求，並用結果替換當前未發送草稿。

如果優化期間用戶繼續編輯，響應不會被應用，當前草稿會被保留。傳輸、路由或模型失敗時，同樣保留草稿，並把失敗放入按鈕的 accessible status 和 tooltip。

如果按鈕返回的結果沒有被編輯就發送，會觸發一次性精確匹配繞過；如果結果在發送前被修改，就不再滿足該精確匹配條件。

Host 操作¶

Host 暴露同一個操作：

/optimize-prompt <prompt>

該操作用於對給定 prompt 觸發優化。

One-shot 任務¶

對一次性任務，使用 headless profile 代替 web profile 可以啓用自動優化。發送控件按鈕只在 web profile 中提供。

模型與成本影響¶

先說請求次數：每條符合條件的自動優化會增加一個獨立模型請求；按鈕點擊也會增加一個請求；未修改的按鈕結果發送時不額外觸發第二次優化器請求。

再說落盤方式：輔助模型交互不會被存爲單獨的 model event；按鈕結果進入 durable command lifecycle，自動投遞結果進入 main turn。

投遞方式也會影響主請求：append 保留原始 prompt 並加入優化文本；replace 只保留優化後的文本。

適用場景與注意¶

適合使用這個插件的場景：

• 在 DSH Web UI 中手動優化發送前草稿。
• 在 agent/pre-step 之前對直接用戶消息做自動改寫。
• 需要保持 agent loop 不變，同時增加一個可配置的優化點。

需要注意：

• Prompt 優化是語義模型輸出，仍可能歪曲意圖；需要審計時優先使用 append。
• Multimodal 和 mixed-block 直接用戶消息會原樣通過。
• 插件以當前 dsh 進程權限運行。安裝前應檢查源碼與許可證。
• 本項目許可證爲 MIT，包名爲 @lizhecome/dsh-prompt-optimizer，版本爲 0.2.0。

結尾¶

經過上面的介紹，DeepSeek Harness Prompt Optimizer 的價值比較清楚：它提供一個輕量、可配置、不修改 agent loop 的 prompt 優化入口，適合在 DSH 工作流中加入一次輔助改寫。

相關入口：

• GitHub：https://github.com/lizhecome/deepseek-harness-prompt-optimizer
• 目錄線索：https://www.skillhub.cn/plugins/lizhecome/deepseek-harness-prompt-optimizer

這個目錄頁是獨立站點線索，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。