前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里跑智能体时，重复的工作流、固定偏好和可核验的成功模式往往只能靠会话记忆或手工整理，既难沉淀，也容易把原始对话、路径和凭证写进本地状态。Missher Evolution 是面向 Harness 的 Cordis 预构建插件，通过 MSE SDK 做「有边界」的学习适配：只保留限定类别的工作流经验、偏好、封闭结果、计数、哈希和经核验的中文指令，不训练模型权重，也不改写 Harness、插件或用户项目。下文按定位、能力、安装与使用边界说明如何在 DSH 中启用与核对。
这是什么¶
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 插件包名 | dsh-missher-evolution |
| 源码版本 | 0.7.0 |
| 维护者 | Missher12 |
| 社区分类 | admin-security |
| 许可证 | MIT |
| 仓库 | Missher-DSH-Evolution |
| 目录页 | SkillHub 插件页 |
插件是 @missher/evolution-sdk 的首个生产级参考适配：Harness 侧把 Cordis 生命周期事件交给适配层，选择、Capture、归因、持久化与维护由与宿主无关的 SDK 完成；SDK 已打进插件生成的 Host 代码，用户无需再单独安装或配置第二个包。同一 JavaScript 包可在 macOS Intel、macOS Apple Silicon 与 Windows x64 上运行，无安装期构建、无原生二进制、无外部守护进程、无 Python 运行时、无消息连接器或远程分析服务。
DeepSeek Harness Desktop 需 >=0.3.8，可使用原生生命周期钩子或可选的 Brain Hub 服务。发布包与统一 MSE 0.7.0 Harness 产物字节一致；它与 Missher-MSE-Learning 的 alpha 产品线各自维护，不是同一插件的两个下载地址。
核心功能¶
学习边界与隐私¶
插件仅学习有界的工作流类别、固定偏好、封闭结果、计数、哈希和经核验的中文指令。持久化数据不包含原始用户消息、助手回复、思考内容、工具参数与结果、绝对路径、URL、邮箱、凭证或 provider/model 路由名；项目身份仅以 SHA-256 作用域哈希表示。状态不与其它 agent 宿主共享。
本地目录独立于每个 Harness home：
$DSH_HOME/missher-evolution/
其中包含经 schema 校验的状态、有界的封闭事件审计、短生命周期跨进程锁与校验过的备份。Store、分类器、锁或 advisor 失败时采用 fail-open，不会因此拒绝正常的 Harness 步骤。
会话与证据¶
0.7.0 保留基于 eventAt 的会话日志与证据绑定的 registered methods。Recall 有单一 owner：存在 missherBrain 时提供 scoped handles；否则原生 agent/pre-step 使用 session.header.cwd，且仅对实际追加到会话的 context 消息计 credit；被拒绝或取消的 context 不会注入。eventAt 在有限尾部扫描，仍支持旧版事件数组。
候选证据可创建 Trial，但晋升为 Active 还需：三次支持的处理成功、两次支持的对照观测、无处理矛盾，且观测 uplift 至少 0.15。这些最小样本不表示统计显著性。指令改写会开启新的证据 epoch，部分接受不能用于评估 trial。设置页快照会区分「已记录任务」与「因果证据」。
Registered Methods 与有限修复提示¶
接受的源日期与未知值检查可保留有界的失败/修复案例元数据。Maintenance 可在现有 AI 预算或明确标识的确定性回退下提议兼容的 registered method；独立的固定 held-out 评估器在方法能 enrich 符合条件的本地规则之前，测试失败、正确输出与不适用的输入——这些离线结果不会授予 Active 状态、真实任务成功或测得模型 uplift。
在可信的首次文件检查失败后，现有下一次 agent/pre-step 延续可收到一条固定修复提示：仍在用户原有权限内，不自行写文件，且需要新的原生检查。只读请求、Stop、封闭轮次、证据变化、规则移除或预算耗尽会抑制提示；无严格最终交付阻断，也无自动最后一轮重启。Brain 路径同样支持该有界延续且不重复规则 recall。
可移植模板使用 SDK 的显式本地 operator 接口；仅 registered method ID 可迁移，目标作用域、校验与声誉从不来自源宿主，每个目标需自己的相关证据与本地评估。
设置页与 Reset¶
装好后入口为：设置 → Missher Evolution。可查看状态、启用或关闭学习、检查规则（review 指检查规则，0.7.0 不提供逐条 reviewRule 批准/撤销或 restore Remote），或发起受保护的 Reset。
Reset 需在设置中完成两次确认；Remote 要求精确当前 state revision 与字面确认 RESET，过期或格式错误的请求会被拒绝。Reset 清除已学规则与计数，保留当前启用偏好。Reset 前会创建并校验备份；计划维护也会创建备份。
安装与启用¶
新手上手顺序¶
- 从 Missher DeepseekHarness Desktop 下载适合本机的应用并完成模型配置。本仓库是可选插件，不是独立桌面应用。
- 阅读通用安装指南及仓库 README，核对宿主与插件版本。桌面版用「插件 → 添加插件」；Web/CLI 使用各自的目标 profile，两种安装位置不要混用。
- 安装后按宿主提示启用并重新加载，进入 设置 → Missher Evolution。更新前保留配置与数据，不要同时启用旧包名与新包名。
- 新机器安装前先读仓库内
AGENT_INTEGRATION.md核对宿主与数据版本；不要把两个产品线的数据目录互相覆盖。
官方安装命令（公开 release）¶
校验 release 校验和后，向指定 profile 添加预构建包：
dsh plugin --profile <profile> add https://github.com/Missher12/Missher-DSH-Evolution/releases/download/v0.7.0/dsh-missher-evolution-0.7.0.tgz
也可从 v0.7.0 发布页 下载安装包。修改已有安装前关闭目标宿主，并保留与插件、Profile 配置及 $DSH_HOME/missher-evolution 匹配的备份。不要覆盖 experimental 0.1.2 review 分支的数据：其 approval schema 与本统一发行版不兼容。同一 DSH_HOME 下不同 Profile 仍共享 evolution 状态，单独 Profile 不能隔离该数据。
发布不等于 DSH Market 可搜；Marketplace 提交与 release 发布是分开的。
本地构建与安装（开发者）¶
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm run build
pnpm pack --pack-destination ./dist
node scripts/verify-package.mjs ./dist/dsh-missher-evolution-0.7.0.tgz
安装到目标 profile：
dsh plugin --profile <profile> add <absolute-path-to>/dsh-missher-evolution-0.7.0.tgz
package 要求 Node >=22.19.0。
典型用法与验证¶
不启动 agent 检查 profile 组成¶
dsh --profile <profile> --dump-config
输出应包含一层 dsh-missher-evolution bundle 与一个已启用的 missher-evolution Host 条目。node scripts/verify-package.mjs <tgz> 会打印固定 JSON，含 ok、文件数、字节数与 SHA-256。
运行时核对¶
以设置页快照为准。模型 review 仅使用规则元数据与最近内存中的 foreground route，无 route 时跳过。
首次使用建议在设置中查看学习状态，再按工作流正常使用 Harness；若功能未出现，先检查应用版本、插件是否启用及加载错误。Git 中的代码更新不会自动替换本机已安装的插件。
适用场景与注意¶
适合谁： 已在 DSH Desktop（或兼容的 Web/CLI profile）上跑 agent，希望在本地沉淀有界工作流经验与偏好、又需要明确隐私边界的开发者或团队。
admin-security 含义： 插件侧重在管理员可控前提下做本地、有界的状态与学习，数据目录与 Reset/备份流程由用户在本机 Harness home 内管理；反馈问题时应附版本、复现步骤与已脱敏错误，不要上传 API Key、真实会话、账号 Cookie 或学习数据库。
权限与安全： 插件以当前 DSH 进程权限运行；安装前应自行查看 源码与 LICENSE，确认与组织策略一致。
跨平台： 以对应版本的验证记录为准；桌面安装包能启动不代表全部插件与外部服务都已验收。
结尾¶
Missher Evolution 把 MSE 0.7 的统一学习模型接到 DeepSeek Harness，在 $DSH_HOME/missher-evolution/ 内做 schema 校验的有界自改进，并通过设置页控制学习与 Reset。更多插件与桌面入口见 DeepseekHarness Desktop 插件列表；本插件详情与 AGENT_INTEGRATION 见 GitHub 仓库 与 SkillHub 目录页。
