前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 的核心設計理念是“一切皆插件”，它允許通過擴展來定義智能體的行爲。在實際的 AI 測試開發中，往往需要管理長期的智能體會話、維護測試用例庫以及追蹤 Bug。DSH 本身提供的是原子化的執行能力，而如何編排多輪次的探索、迴歸與修復流程，是很多開發者面臨的挑戰。
Touchstone 是一個專爲 DeepSeek Harness 設計的插件。它將 DSH 從單次命令行工具轉變爲一個長期運行的自動化測試工作流平臺。該插件旨在提供結構化的測試用例管理、Bug 報告生成、以及可視化的開發板視圖，幫助開發者在本地環境中完成從探索代碼到修復驗證的完整閉環。
核心功能¶
Touchstone 提供了一套完整的測試生命週期管理機制，主要包含以下能力：
- Markdown 案例庫：測試用例以 Markdown 格式存儲，支持人類閱讀和編輯。每個案例包含案例文件和狀態文件，目錄索引 (
INDEX.md) 便於導航。 - Bug 報告作爲一等公民：測試失敗會被結構化爲 Bug 報告（包含嚴重性、復現步驟、日誌證據等），並直接存入
bug_report/目錄，可與後續的修復或用例修訂任務關聯。 - 統一的項目級串行隊列：同一項目下，任務、看板卡片和消息共享同一個串行槽位，確保同一時間只有一個智能體會話對代碼倉庫進行操作，避免衝突。
- 開發板：提供 Kanban 視圖，展示任務狀態、隊列位置和會話信息。卡片可以在獨立的
git worktree中運行，保證探索性工作不影響主代碼檢出。 - 六種任務類型：覆蓋完整的 QA 循環，包括探索、迴歸、壓力、修復、重測和用例修訂。
- 內置壓力測試：支持生成負載場景和驅動腳本，由平臺自動執行多輪壓測，並輸出 Markdown 或 JSON 報告。
- 飛書/即飛通知：支持通過飛書卡片接收推送通知，並可雙向回覆。
- 語義搜索：基於 RAG（檢索增強生成）技術，對案例庫進行語義檢索。
前置條件¶
在啓用 Touchstone 之前，需要滿足以下環境要求：
- Node.js：22.19.0 或 24.0.0 及以上版本。這是 DSH 主機和插件模式後端（默認）的最低要求。
- Python：3.12.0 及以上版本。用於獨立模式 (
./touchstone.sh start) 或插件模式下的 Python 後端。 - DeepSeek Harness：已安裝並運行。
安裝與啓用¶
Touchstone 的安裝流程建議參考其官方 GitHub 倉庫。由於具體安裝命令在已覈實事實中未提供，請通過以下鏈接獲取最新安裝說明：
https://github.com/gavinc-cn/touchstone-dsh
安裝完成後，在 DSH 的配置中加載該插件即可使用。插件支持兩種後端模式：默認的 Node.js 後端和 Python 後端（作爲回退選項）。
典型用法¶
Touchstone 的工作流通常分爲以下幾個步驟：
-
註冊項目：
在 Touchstone 中定義一個項目，需要指定源碼目錄、工作目錄（存放案例和報告）、環境標籤以及指導智能體遵循的規則。 -
創建任務：
指定任務類型（例如“探索”或“迴歸”）和結束階段（例如“報告”）。系統會將任務加入對應項目的串行隊列。 -
執行 Rounds：
智能體會以常駐會話的形式運行。每一輪 (Round) 都會基於上下文執行任務，直到達到結束階段或滿足停止條件。日誌會實時輸出。 -
管理工件：
執行完成後，新的測試用例會保存在工作目錄的free_style/下，Bug 報告保存在bug_report/下。這些文件是可讀寫的 Markdown 文件，可以直接用於代碼審查或後續修復。 -
後續任務：
一個 Bug 報告可以觸發“修復”任務，修復任務完成代碼變更後可觸發“重測”任務，或者將失敗的用例標記爲“用例修訂”。
注意事項¶
- 本地運行：Touchstone 在本地運行，使用 SQLite 數據庫和文件系統作爲存儲。除非 DSH 主機主動發起模型調用，否則數據不會離開本地機器。
- 非一次性 CLI：它不是用於一次性執行測試套件的命令行工具，而是設計用於管理多輪智能體交互的持久化平臺。
- 權限與安全：插件以當前 DSH 進程的權限運行，請確保在安裝前檢查源碼與許可證。
- 環境依賴：如果使用默認的 Node.js 後端，必須確保 Node.js 版本滿足 22.19+ 或 24+ 的要求。
總結¶
Touchstone 爲 DeepSeek Harness 提供了一套完整的測試工作流管理能力。它通過結構化的案例庫、可視化的開發板和統一的隊列機制，解決了 AI 測試中上下文管理、狀態追蹤和協作的難題。對於希望在本地構建自動化測試閉環的開發者來說，這是一個實用的插件選擇。
