前言¶

在 DSH（DeepSeek Harness）里改代码，模型写完一轮 diff 之后，你往往还要自己扫一遍：规则是否遵守、有没有明显疏漏。把评审交给外部 CI 可以，但本地会话里缺一个「我想审就审、结论能落到文件与行号」的入口。阿里 OpenCodeReview（ocr CLI）本身提供规则、文件列表与 unified diff 组成的评审规格，以及按文件返回的结论格式；dsh-open-code-review 由维护者 xinyangGL 开发，把这套能力接进 DSH：注册模型工具与斜杠命令，默认不自动打扰，回合尾部可点按钮或说一句「跑一次评审」，也能配置自动评审或独立只读评审子 agent。

这是什么¶

dsh-open-code-review 是 DeepSeek Harness 的代码评审插件，底层规格与 diff 始终来自本机已安装的 ocr 可执行文件；插件不负责替你安装 ocr，也不会替你把代码发到除你所配置 LLM 以外的任何地方。评审结论以「路径:行 [严重程度] 说明」的形式逐条展示，并区分「真正无问题」与「输出不可解析、超时、未完成」等失败态（不会把半成品伪装成「没问题」）。

分类上在 SkillHub 目录中归为「模型推理」：默认引擎 ocr 会走 OCR 自带 LLM 流水线（按 token 计费）；也可选 delegate 由当前会话模型按 ocr 解析出的规则审 diff（无额外 review token），或启用 reviewer.agent = spawn 时 spawn 独立只读评审子 agent。

• 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/xinyangGL/dsh-open-code-review
• 源码与文档：https://github.com/xinyangGL/dsh-open-code-review

核心功能¶

下面介绍插件在资料中明确登记的能力，便于对照 README 自行验证。

模型工具与命令¶

插件向 DSH 注册两个模型工具：

• ocr_review：执行一次评审
• ocr_status：诊断可执行文件路径、版本、LLM 路由与配置来源

同时提供斜杠命令 /ocr-review。点击回合尾部的「启动代码审核」（v0.11.0 起仅在检测到本回合有文件改动时出现；若宿主无法提供该信号则回退为始终显示）时，会向会话投递指令：模型先跑 ocr_status 检查接线，再跑 ocr_review；进度出现在会话与 Jobs 面板。

三档执行方式（engine）¶

评审规格（规则 + 文件列表 + diff）一律来自 ocr；差异在于谁执行：

另：reviewer.agent = spawn 时，每轮可 spawn 独立只读评审子 agent（自有上下文与模型，仅 read / grep / glob），返回结构化 findings，编码 agent 修复或说明后进入下一轮。

按需、自动与「先评审再测试」¶

• 按需：默认不自动评审；回合改动了文件时出现尾部按钮，或手动 /ocr-review。
• 自动：可在配置中让「写了文件的回合」结束时自动触发（出厂默认不自动）。
• preTest：preTest=remind/gate 可把评审接到「跑测试之前」（提醒或门禁），详见仓库内设计文档。

结论形态与可核对承诺¶

资料强调四条可自检承诺：三种触发时机与三种 engine 下，结论来源与成本在 ocr_status（engine、configSource、stats.byEntry、llm 等）中可见；仅 退出码 0 且 findings 为空 才算干净；delegate 规格带 coverage-receipt，ocr 侧信任其声明的 partial 信号；ocr 运行前首条说明会给出本次规模与时间量级（探测失败则该句缺失）。

失败码示例：OCR_NOT_FOUND、OCR_OUTPUT_UNPARSABLE、OCR_LLM_MISSING、OCR_TIMEOUT 等，并附「下一步」指引。

安装与启用¶

环境要求：Node ≥ 20、本机已安装 ocr CLI（Windows 需指向原生 opencodereview.exe，.cmd / .bat shim 会因无 shell spawn 报 EINVAL）、已安装本插件的 DSH，以及可用模型（llmMode = dsh 为默认时，DSH 可向 ocr 出借模型、密钥与配额，无需额外填 endpoint）。

1、安装 OpenCodeReview CLI¶

node -v
npm i -g @alibaba-group/open-code-review
opencodereview --version

第一步确认 Node 版本不低于 20；第二步全局安装后，opencodereview --version 应输出版本号。

2、安装 DSH 插件并重启¶

dsh plugin --profile <profile> add github:xinyangGL/dsh-open-code-review

安装后重启 DSH。用模型调用 ocr_status 或设置页查看：应报告 ocr 可执行文件与版本、LLM 路由，且不应出现 no valid LLM endpoint configured（在 llmMode = dsh 且 DSH 模型可用时）。

若出现 OCR_NOT_FOUND，按 ocr_status 打印的平台相关安装说明操作，不要猜测路径；必要时在配置中设置 ocrPath。

典型用法¶

手动跑一轮评审¶

在会话中执行 /ocr-review，或在「本回合已改文件」时点击 Start code review / 启动代码审核。按钮副标题会按当前 engine 提示成本量级：ocr 为按 token、分钟级/文件；delegate 为无 LLM 调用、秒级出规格。

用工具自检¶

让模型调用 ocr_status，确认 engine、配置来源与 LLM 路由；再调用 ocr_review 执行评审。结论分层包含：裁决行、本次规模与成本、按 [高][中][低][未分级] 分组的 findings、下一步、溯源等（以 0.12.x 行为为准）。

控制成本¶

若不想为 review 单独消耗 token，在配置中将 engine = delegate。需要 OCR 流水线后滤与覆盖收敛时，使用默认 engine = ocr，并在跑前阅读首条规模/时间预估，必要时中止；不要在未评估耗时的前提下把 ocr 或 auto 原样接进 CI。

配置示例与字段说明见仓库 config.example.json 与 README.zh.md。

适用场景与注意¶

适合：已在 DSH 里用模型改代码、希望评审规格与业界 OCR 规则对齐、且能接受「本地 shell 出 ocr、结论可审计」的团队；需要在提交前或跑测试前多一道可重复、可点到文件行号的检查。

不适合当作：更准/更强/找全 bug、CI 级门禁、安全审计或全仓扫描的替代品；资料明确不承诺这些。

权限与安全：插件以当前 dsh 进程权限运行，会调用本机 ocr 并可能把 diff 与规则上下文交给所配置的 LLM。安装前请阅读源码与 LICENSE，确认 ocr 与模型 endpoint 符合你方合规要求。插件不替你跑测试、不替代 CI。

外部依赖：「无 npm 运行时依赖」指的是 Node 包层面；每一条代码路径仍会 shell 到 ocr 二进制，包括 delegate（仅跳过 ocr 内部的 LLM 调用）。

结尾¶

dsh-open-code-review 把 OpenCodeReview 的评审规格与 DSH 会话接在一起：默认少打扰，需要时用 /ocr-review 或回合尾部按钮即可；结果落在「文件:行 [severity] 问题」，engine 在成本、速度与责任主体之间切换。社区目录（与 DeepSeek / 幻方无官方从属）：

• https://www.skillhub.cn/plugins/xinyangGL/dsh-open-code-review

源码、中文 README 与变更记录：

• https://github.com/xinyangGL/dsh-open-code-review