前言¶
在长会话或复杂工作流的智能体开发中，工具返回的结果往往容易失控，不仅消耗大量上下文额度，还可能混入恶意指令。dsh-jev-tools 是一个 DeepSeek Harness 插件，它利用 Jev 判定模型（TypeSafe System One）作为“预诊台”，在内容进入上下文之前进行筛选和判定。
插件介绍¶
该插件由 HorusJiang 维护，分类属于 admin-security。它并不替代主模型，也不生成文本，而是通过概率排序的方式对输入内容进行分类和处理。
核心功能¶
插件提供了以下五项核心能力：
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精简工具输出
对read、grep、glob、web_fetch、web_search的结果进行精简。如果结果超过 2000 tokens，插件会逐段判定相关性，保留相关的段落。保留是散布的，而非连续砍断。 -
注入筛查
对web_fetch/web_search抓取的正文进行筛查，判定其中是否有针对 AI 的指令。一旦越过阈值，会附上提醒，但内容仍会按原样进入上下文（不拦截、不改写）。 -
技能推荐
在每轮首次组装 prompt 且技能目录 ≥ 15 个时，根据最新一条用户消息（或最近三条）选出至多一个最匹配的 skill。 -
jev_ask
模型主动调用。接收任意带类型的问题，直接拿回带概率的答案。 -
jev_gate
模型主动调用。在宣布“做完”之前，逐条核对声明有没有证据支持。这是插件唯一一处将 Fail-open 策略倒过来的地方，任何含糊路径都会触发escalate。
安装与启用¶
安装前请确认已安装 DeepSeek Harness。
dsh plugin --profile web add dsh-jev-tools
注意：--profile 参数必填，它会将参数原样转发给该 profile 目录里的 pnpm。web 对应桌面 / Web 应用，请替换为你实际使用的 profile。也可以在 DSH 的插件页面按包名安装，该路径会一步完成安装并启用。
配置与诊断¶
启用后，插件默认开启所有自动能力。若要调整行为，需配置 TypeSafe API Key。
API Key 配置¶
未配置 key 时插件完全惰性，不生效也不发网络请求。配置方式有三种：
1. 使用官方 SDK 的环境变量 TYPESAFE_API_KEY。
2. 在 DSH 设置中粘贴保存（密钥经凭证域写入，不回显）。
3. 通过环境变量或 .env 文件配置（解析顺序：进程环境 > project-env > user-env > .env > 托管存储）。
配置项¶
主要配置项包括总开关、密钥变量名、判定端点、模型，以及精简与技能推荐开关。其余阈值、白名单等可在配置行中修改。
诊断命令¶
使用 /jev-status 命令查看启用状态、key 来源、判定端点、判定次数以及每一次跳过的原因（如 task-too-vague、budget-turn 等）。
注意事项¶
- 输入限制：仅支持文本输入，无图无音频。
- 模型定位：不是另一种大模型，不替代主模型进行写作、推理或工具调用。
- 概率非标定：输出概率仅用于排序，不是标定概率，不可作为正确率指标。
- Fail-open 策略：除
jev_gate外，其他能力失败时原样放行，判定失败不影响任务。 - 数据边界：部分数据（如工具输出正文、抓取的页面正文、当前任务文本）会发送到配置的 System One 端点（默认
api.typesafe.ai）。 - Key 要求：需要 TypeSafe API Key。
总结¶
该插件为 DeepSeek Harness 提供了基于 Jev 判定模型的输出管理能力，适合需要在上下文管理、安全筛查和技能路由上做精细控制的场景。更多细节可参考GitHub 仓库或社区目录。
