前言¶

在 DSH 里让智能体做分类、过滤、打分或「等到某条件成立」，常见做法是反复调用大模型，每次把整段日志或列表塞进上下文，既费 token，又让主对话被噪声占满。另一种做法是自己写规则脚本，维护成本高，语义边界也不好表达。

dsh-decision-tools 把判断拆成两个专用工具：一次调用里用本地 Ollama 的 System One 接口输出概率与置信度，材料可通过文件、glob 或其它工具的原始输出传入，不必进入你的会话上下文；需要等待时则用 monitor 轮询来源，只观察、不代为执行操作。

这是什么¶

dsh-decision-tools 是 DSH 社区插件，维护者为 Dinosaur-MC，在目录中归类为工作流。它向智能体注册 decision 与 monitor 两个工具：前者在一次调用内对最多 64 条条目或 64 个不同问题做有界判断；后者按间隔对文件、命令、后台任务或任务事件重复采样，直到 rubric 判定命中或超时。判断走本机 Ollama（/v1/systemone），README 写明 judgement 本身不向云厂商发请求，也无需 API key。

核心功能¶

decision：一次调用，一种模式¶

decision 需要 material，且只能选下面两种模式之一。

Batch：rubric + items（1–64 条）+ type。同一标准独立评判每条。type 为 choice（多选一）、noul（是/否，布尔 value，概率在 probabilities.true）、或 score（0..N-1 刻度）。choice / score 需配合 criteria 提供标签。

Mixed：questions（1–64 个），对同一 material 问不同问题，每项含 name、type、instructions，可选 criteria。

material 支持：内联字符串；{ file: { path, startLine?, endLine? } }；{ glob: { pattern, limit? } }；{ images: [...] } 或 { text, images }；{ tool: { name, arguments? } }。工具输出不会进入上下文，完整文本会落到 material.spillPath。tool 不能与其它 material 形式混用，且会拒绝插件自身工具。图片为工作区内 PNG/JPEG/WebP（1–8 张，单张 ≤16 MiB，合计 raw ≤24 MiB），需具备视觉能力的模型（如 clef / clef-flash）；默认的 tev1 / nimble 会返回不支持视觉。

可选参数包括 depth（quick / normal / deep）、model（固定模型并关闭容量选择与升级）。返回结构含 results[]、coverage（是否截断、失败等）、cost（模型、token、耗时等）和 notes（首行常为模型选择说明）。confidence 表示集中度，不是准确率；低置信时应看 probabilities。

设计要点（README Why）：评分标准（rubric）只发送一次，单次最多判 64 项，避免「每项一次调用」的反模式；材料与工具输出可留在工作区侧，主对话只读答案。

monitor：轮询直到条件成立¶

monitor 对单一 source 按 intervalMs（默认 5000）采样，每次用同一 rubric 询问，累计命中次数。mode 为 once 时在达到 countThreshold 或 timeoutMs（默认 120000）后返回；continuous 则跑到截止时间并返回累计 count。插件不杀进程、不重试、不取消任何外部任务；后台 monitor 可流式进度，并在触发时发一行通知。

source 类型包括：job（后台任务输出）、file、glob、command（通过上游管道重跑 argv）、events（任务事件环缓冲）。必填还有 description（用于标识）。type 目前为 noul；hitThreshold 默认 0.5；background 与 notify 等用于后台与通知（如 Quick start 中的 notify: "inbox"）。

环境与依赖¶

• 启用本插件的 DSH 桌面端（见安装）。
• 本机 Ollama 提供 decision 模型，默认 tev1:0.8b，可在单次调用用 model 覆盖。
• package.json 要求 Node ^22.19.0 || >=24.0.0，DSH >=0.2.0-rc.2。
• 图片判断需视觉模型；无 API key。

默认配置快照：baseUrl = http://localhost:11434，defaultModel = tev1:0.8b，以及四档 ladder；可通过 defaultModel、baseUrl、ladder: [{ model, numCtx }] 调整。仓库提供 node scripts/list-models.mjs 查看已安装模型与可粘贴的 ladder。

安装与启用¶

npm 包发布后，在 web profile 下安装：

dsh plugin --profile web add dsh-decision-tools

从本地 checkout 开发时，可 link 到 profile：

dsh plugin --profile web add link:/absolute/path/to/dsh-decision-tools

确认工具已注册：

cordis_inspect_query(platform="host", provider="Tool", method="listTools")

插件会注册配套 skill decision-usage，按需加载并文档化各参数。当前 package 版本为 0.4.0，许可证 MIT。

典型用法¶

下面示例均来自项目 README Quick start，可直接作为工具调用的参数形状参考。

1）用同一 rubric 过滤列表（batch / noul）

{ "material": "<the list or its context>", "rubric": "Is this a bug report?",
  "items": ["app crashes on save", "please add dark mode"], "type": "noul" }

2）对单个文件问多个不同问题（mixed）

{ "material": { "file": { "path": "build.log", "startLine": 1, "endLine": 200 } },
  "questions": [
    { "name": "ok", "type": "noul", "instructions": "Did the build succeed?" },
    { "name": "why", "type": "choice", "instructions": "What failed?",
      "criteria": { "compile": "compile error", "test": "a test failed", "env": "missing dependency" } }
  ] }

3）评判其它工具输出而不把输出读进对话

{ "material": { "tool": { "name": "git_bash", "arguments": { "command": "npm test" } } },
  "rubric": "Did the test suite pass?", "items": ["the test suite output"], "type": "noul" }

4）截图判断（需 vision 模型）

{ "material": { "images": ["screenshots/checkout-error.png"] },
  "model": "clef-flash:latest",
  "questions": [ { "name": "has_error", "type": "noul", "instructions": "Does this screenshot show an error state?" } ] }

5）后台等待任务结束并收到通知

{ "source": { "kind": "job", "id": "<jobId>" },
  "rubric": "Did the job finish successfully?", "background": true, "notify": "inbox" }

适用场景与注意¶

适合需要在 DSH 工作流里做本地、可重复的语义判断的场景：工单分类、请求路由、候选排序、日志是否表示失败、构建是否成功等。monitor 适合等构建结束、某行日志出现、任务失败等「等到条件成立再通知」的流程；它只观测，不会替你杀任务或改系统状态。

使用前请在本机准备好 Ollama 与合适模型；视觉与纯文本模型不要混用默认可用项。插件以当前 DSH 进程权限运行，command 类 source 会重跑主机命令，tool material 会调用其它工具——安装前建议阅读仓库源码与 MIT 许可证，确认符合你的安全策略。

DSH 生态强调「一切皆插件」；社区目录 skillhub.cn 为独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系，本文介绍的是社区维护的 dinosaur-mc/dsh-decision-tools。

结尾¶

dsh-decision-tools 把「要概率、不要长文」的判断和「轮询直到命中」的等待，收敛到两个与 Ollama System One 对接的 DSH 工具，并尽量让原始材料留在工作区侧。目录页与源码可从这里继续查看：

• 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/Dinosaur-MC/dsh-decision-tools
• GitHub：https://github.com/Dinosaur-MC/dsh-decision-tools