dsh-plugin-fusion：DeepSeek Harness 的融合模式生成工具

在 DeepSeek Harness（DSH）的开发实践中，单次模型调用的输出往往存在随机性，难以保证质量的稳定性。为了解决这一问题，社区提供了 dsh-plugin-fusion。该插件旨在通过多次采样与自校验机制，提高生成结果的可靠性。

这是什么¶

这是一个由 alexpadholol 维护的模型推理插件。它解决的是“单次生成质量不稳定”的问题，核心逻辑是让模型先生成多个候选答案，再由模型自身进行评审并选出最优解。

核心功能¶

1. 多次采样生成候选答案：默认调用 5 次模型，每次使用不同的采样温度（0.2 至 1.8），以获取多样化的回答。
2. 自主评审与选择：插件会统一调用模型对这组候选答案进行评审，并选出最合适的那个。
3. 完整结果返回：最终输出不仅包含被选中的答案，还会返回所有候选答案、被选答案的索引以及评审的推理过程。
4. 零依赖实现：工具定义通过原生 JSON Schema 构建，无运行时依赖，安装后即用。

安装与启用¶

安装命令如下：

dsh plugin --profile web add dsh-plugin-fusion

该插件声明了 dsh.bundle，安装后会自动作为 profile layer 激活。安装完成后，必须重启 dsh web（或当前 profile）才能让工具生效。

典型用法¶

使用时，直接调用 fusion_generate 工具。参数说明如下：

• prompt：必填，发送给模型的请求内容。
• system：选填，用于每次调用的系统提示词。
• count：选填，独立调用次数，默认 5，限制在 1-10 之间。
• provider / model：选填，覆盖默认的模型路由。

适用场景与注意¶

此工具适合需要高质量生成结果且能接受一定推理成本的场景。

注意事项：
* 插件以当前 DSH 进程的权限运行，使用前建议检查源码与许可证（MIT）。
* count 参数有范围限制（1-10），超出范围将无法生效。

短结尾¶

通过引入多次采样与自校验机制，该工具能有效提升输出的一致性与准确性。更多详情可参考社区目录或 GitHub 仓库。