前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）裏跑智能體工作流時，模型或工具鏈常會給出「已完成某操作」的敘述。敘述是否成立，不能只看一句話，還要看結構化記錄裏有沒有對應的事件、前後快照和覆蓋範圍說明。兩者不一致時，開發者需要在依賴敘述之前先看清缺口。
Evidence Check 是 MindForge Guard Labs 面向開發者、強調證據關聯的審查工具。它讀取結構化的合成 Claim–Evidence 記錄，用固定規則引擎給出可追蹤、有邊界的結論，而不是由語言模型隨意裁定「通過 / 不通過」。下面介紹它的定位、能力與在 DSH 中的安裝用法。
這是什麼¶
插件在 SkillHub 上的標識爲 veeduzyl-hue/mindforge-guard-labs-dsh-evidence-check，分類爲 admin-security，維護者爲 veeduzyl-hue。npm 包名爲 dsh-guard-labs-evidence-check，許可證爲 MIT（Copyright © 2026 veeduzyl-hue）。
一句話定位：針對 DSH 場景，對合成 AI 智能體聲明做確定性、與證據掛鉤的審查（Deterministic, evidence-linked review of synthetic AI-agent claims）。它是 MindForge Guard Labs 的獨立社區實驗，不是正式 MindForge Guard 治理產品的一部分。
核心功能¶
審查流程在 README 中概括爲：
Synthetic claims + events + snapshots + coverage
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v
review_synthetic_evidence_input
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v
Pinned evaluation engine
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v
Verdict + reason + evidence references
已覈實的能力要點如下。
證據關聯的結論。 每條 claim 會得到裁定、文字理由，以及支持或衝突記錄的引用。
有邊界的判斷。 區分 SUPPORTED_LIMITED、UNVERIFIED、CONTRADICTED 等狀態，而不是把不確定性壓成簡單的 pass/fail。
確定性審查。 由 pinned 規則引擎評估證據；語言模型不負責「發明」裁定。
本地工具執行。 插件本身無遙測、無自動上傳、無運行時文件系統寫入（DSH 仍可能把對話與工具參數發往你配置的模型提供商，見下文邊界說明）。
面向實驗與教學。 可用結構化虛構用例，測試智能體聲明與記錄觀測之間的關係。示例 A、B 見倉庫 examples/unseen-before-after-A.json 與 examples/unseen-before-after-B.json。
DSH 工具接受名爲 evidenceJson 的字符串（最大 32 KiB），其中需聲明 synthetic:true、帶 SYN-* 形式的 case ID 以及 synthetic targets。引擎返回有邊界的結論，不重寫底層證據。文檔舉例：缺少 post-state 時，文件創建類 claim 可能爲 UNVERIFIED；合成工具事件成功且前後觀測有界時，可能爲 SUPPORTED_LIMITED——這些僅針對示例情形，不是 universal guarantee。
安裝與啓用¶
當前 README 將分發標爲 experimental community beta。建議使用隔離、無憑據的 DSH 測試 Profile；推薦 Node.js 24、DSH rc.5 與 pnpm。官方 CLI 在 Windows/Linux 上對 rc.5 的安裝與配置已通過說明中的測試；live-model rc.5 Agent 與生產級保障仍 未驗證。
從 GitHub beta 安裝¶
先從 GitHub beta release v0.2.0-beta.1 下載 .tgz 與 .tgz.sha256，校驗歸檔哈希後再安裝：
dsh plugin --profile web add ./dsh-guard-labs-evidence-check-0.2.0-beta.1.tgz
dsh --profile web --dump-config
重啓該隔離 Profile 後，僅對 synthetic JSON 使用工具 review_synthetic_evidence_input。GitHub beta 是首個分發渠道；npm registry 與社區 listing 爲 separate channels。
通過 DSH 自定義插件索引發現¶
在 DSH 中啓用實驗項 Custom plugin indexes，打開 Discover → Add index source，填入：
https://raw.githubusercontent.com/veeduzyl-hue/mindforge-guard-labs-dsh-evidence-check/main/plugin-index.json
確認安裝前請覈對 pinned Git commit。這是項目自託管索引，不代表第三方市場背書。
package.json 中聲明的引擎約束爲 Node >=22，DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0，peer 依賴 @deepseek-ai/dsh-tools ^0.2.1-rc.2；與 README 推薦的 rc.5 測試環境一併閱讀即可。
典型用法¶
- 構造或引用倉庫中的 synthetic 用例 JSON（含
synthetic:true與SYN-*case ID）。 - 在已安裝插件的 DSH Profile 中，通過 Harness 工具傳入
evidenceJson（≤32 KiB）。 - 調用
review_synthetic_evidence_input，讀取返回的 verdict、reason 與 evidence references。
若從源碼目錄做本地驗證（需 Node.js 22+），README 給出：
npm test
node scripts/verify-engine.mjs
node scripts/integration-preflight.mjs
項目包含 DSH 工具集成與 npm 包佈局；兼容性說明覆蓋 DSH rc.2/rc.5 的 npm 工具執行，以及官方 rc.5 Profile CLI 在 Windows/Linux 上的安裝配置；Live Agent rc.5 未認證。
適用場景與注意¶
適合： synthetic 智能體工作流實驗、開發者教育、claim–evidence 迴歸測試，以及討論「什麼算可驗證」的對話。
不適合當作： 授權引擎、執行門禁、生產日誌審計或獨立 assurance 認證。
輸入邊界（必讀）。 僅提交 synthetic 輸入；不要提交真實 Agent trace、客戶數據、專有源碼、個人信息或密鑰。synthetic:true 由用戶提供，插件無法獨立證明輸入不含敏感內容。裁定受現有證據限制，不建立真實世界因果關係、完整效果覆蓋或 formal MindForge Guard admission。詳見倉庫 docs/PROVENANCE_AND_ASSURANCE.md、docs/PRIVACY.md、docs/SECURITY.md。
權限與信任。 插件以當前 DSH 進程權限運行；安裝前應自行審查源碼與 MIT 許可證。社區目錄 SkillHub（https://www.skillhub.cn/plugins/veeduzyl-hue/mindforge-guard-labs-dsh-evidence-check）與 GitHub 倉庫爲獨立信息源，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係；DSH 生態強調「一切皆插件」，本文安裝命令均來自項目 README，勿憑倉庫名拼接未文檔化的 dsh plugin add github:... 形式。
反饋請用最小、人工審閱的虛構復現；勿附 raw session 或密鑰。模板見 .github/ISSUE_TEMPLATE/synthetic-feedback.yml。
結尾¶
Evidence Check 的價值在於：先看證據能支持什麼，而不只相信智能體的敘述。需要細節、示例與隱私說明時，請打開 GitHub 倉庫 veeduzyl-hue/mindforge-guard-labs-dsh-evidence-check 與 SkillHub 目錄頁 mindforge-guard-labs-dsh-evidence-check。
