前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 的核心设计理念是“一切皆插件”，它允许通过扩展来定义智能体的行为。在实际的 AI 测试开发中，往往需要管理长期的智能体会话、维护测试用例库以及追踪 Bug。DSH 本身提供的是原子化的执行能力，而如何编排多轮次的探索、回归与修复流程，是很多开发者面临的挑战。
Touchstone 是一个专为 DeepSeek Harness 设计的插件。它将 DSH 从单次命令行工具转变为一个长期运行的自动化测试工作流平台。该插件旨在提供结构化的测试用例管理、Bug 报告生成、以及可视化的开发板视图，帮助开发者在本地环境中完成从探索代码到修复验证的完整闭环。
核心功能¶
Touchstone 提供了一套完整的测试生命周期管理机制，主要包含以下能力：
- Markdown 案例库：测试用例以 Markdown 格式存储，支持人类阅读和编辑。每个案例包含案例文件和状态文件，目录索引 (
INDEX.md) 便于导航。 - Bug 报告作为一等公民：测试失败会被结构化为 Bug 报告（包含严重性、复现步骤、日志证据等），并直接存入
bug_report/目录，可与后续的修复或用例修订任务关联。 - 统一的项目级串行队列：同一项目下，任务、看板卡片和消息共享同一个串行槽位，确保同一时间只有一个智能体会话对代码仓库进行操作，避免冲突。
- 开发板：提供 Kanban 视图，展示任务状态、队列位置和会话信息。卡片可以在独立的
git worktree中运行，保证探索性工作不影响主代码检出。 - 六种任务类型：覆盖完整的 QA 循环，包括探索、回归、压力、修复、重测和用例修订。
- 内置压力测试：支持生成负载场景和驱动脚本，由平台自动执行多轮压测，并输出 Markdown 或 JSON 报告。
- 飞书/即飞通知：支持通过飞书卡片接收推送通知，并可双向回复。
- 语义搜索：基于 RAG（检索增强生成）技术，对案例库进行语义检索。
前置条件¶
在启用 Touchstone 之前，需要满足以下环境要求：
- Node.js：22.19.0 或 24.0.0 及以上版本。这是 DSH 主机和插件模式后端（默认）的最低要求。
- Python：3.12.0 及以上版本。用于独立模式 (
./touchstone.sh start) 或插件模式下的 Python 后端。 - DeepSeek Harness：已安装并运行。
安装与启用¶
Touchstone 的安装流程建议参考其官方 GitHub 仓库。由于具体安装命令在已核实事实中未提供，请通过以下链接获取最新安装说明：
https://github.com/gavinc-cn/touchstone-dsh
安装完成后，在 DSH 的配置中加载该插件即可使用。插件支持两种后端模式：默认的 Node.js 后端和 Python 后端（作为回退选项）。
典型用法¶
Touchstone 的工作流通常分为以下几个步骤：
-
注册项目：
在 Touchstone 中定义一个项目，需要指定源码目录、工作目录（存放案例和报告）、环境标签以及指导智能体遵循的规则。 -
创建任务：
指定任务类型（例如“探索”或“回归”）和结束阶段（例如“报告”）。系统会将任务加入对应项目的串行队列。 -
执行 Rounds：
智能体会以常驻会话的形式运行。每一轮 (Round) 都会基于上下文执行任务，直到达到结束阶段或满足停止条件。日志会实时输出。 -
管理工件：
执行完成后，新的测试用例会保存在工作目录的free_style/下，Bug 报告保存在bug_report/下。这些文件是可读写的 Markdown 文件，可以直接用于代码审查或后续修复。 -
后续任务：
一个 Bug 报告可以触发“修复”任务，修复任务完成代码变更后可触发“重测”任务，或者将失败的用例标记为“用例修订”。
注意事项¶
- 本地运行：Touchstone 在本地运行，使用 SQLite 数据库和文件系统作为存储。除非 DSH 主机主动发起模型调用，否则数据不会离开本地机器。
- 非一次性 CLI：它不是用于一次性执行测试套件的命令行工具，而是设计用于管理多轮智能体交互的持久化平台。
- 权限与安全：插件以当前 DSH 进程的权限运行，请确保在安装前检查源码与许可证。
- 环境依赖：如果使用默认的 Node.js 后端，必须确保 Node.js 版本满足 22.19+ 或 24+ 的要求。
总结¶
Touchstone 为 DeepSeek Harness 提供了一套完整的测试工作流管理能力。它通过结构化的案例库、可视化的开发板和统一的队列机制，解决了 AI 测试中上下文管理、状态追踪和协作的难题。对于希望在本地构建自动化测试闭环的开发者来说，这是一个实用的插件选择。
