falsify-dsh：把公開 Falsify CLI 接進 DSH 做 receipt
`shi275773124/falsify-dsh` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一個適配器，旨在通過對接公開的 Falsify CLI 來彌補 Agent 自我判斷與可覈對發佈標準之間的缺口。該插件不生成第二意見，而是將 CLI 的 `PASS`、`PASS_WITH_DEBT` 或 `BLOCK` 等回執（receipt）直接交還，確保判決由 CLI 做出而非 Agent 自行推斷。 核心功能包括三個工具：`falsify_lint` 用於靜態檢查，返回清潔度標籤；`falsify_review` 用於文檔審查，返回最終判決；`falsify_gate` 用於 PR
閱讀全文dsh-simplify：在改動範圍內審查和簡化代碼的 DSH 插件
dsh-simplify 是 DeepSeek Harness 的一個 MIT 許可插件，由 GongYuanCaiJi 維護，旨在解決代碼修改後僅清理改動部分而非重寫無關文件的需求。該插件移植自 pi-simplify，通過解析 git diff 精確定位改動文件及行號範圍，限制 Agent 僅在改動行內進行簡化、清晰度和可維護性優化。 其核心功能包括嚴格限定編輯範圍在改動行內，支持未提交、已 staged、與指定 ref 比較及指定文件四種審查模式，並在審查結束前運行既有測試以驗證修改無誤，同時自動遵循項目內的 CLAUDE.md 或 AGENTS.md 約定。安裝需 Node.js 20
閱讀全文dsh-revdiff：DeepSeek Harness 交互式 diff 審查插件
`dsh-revdiff` 是 DeepSeek Harness 的原生交互式 Git diff 審查插件，旨在實現“修改代碼-審查變更-反饋給Agent”的閉環工作流。該插件基於 MIT 許可證，要求 Node.js ^22.19.0 或 >=24.0.0 環境。其核心功能包括支持對跟蹤、暫存或未暫存變更的交互式審查，允許在文件及代碼行級別添加 issue、suggestion、question 和 praise 等批註，並通過 `agent.followup()` 將結構化審查意見直接提交給當前 Agent 處理。用戶可通過 `/revdiff` 命令及參數（如 `--staged`、路徑
閱讀全文dsh-commit-review：爲 DSH Web GUI 增加 /commit 與 /review
dsh-commit-review 是 the-qian 維護的 DSH 插件，旨在通過 Web GUI 增強 git 提交與審查流程。該插件採用純 Host 側零依賴架構，無需構建步驟，通過 `dsh.bundle.patch` 形態接入。它主要提供兩個斜槓命令：`/commit` 用於分析當前 git 變更並實際創建提交，支持 Conventional Commits 標準及自定義引導，同時遵循不修改 config、不 force、不跳過 hooks 等安全約定，嚴禁提交密鑰文件；`/review` 用於審查未提交變更，輸出按嚴重度分級的 Markdown 報告，支持安全、性能、風格等多種
閱讀全文dsh-skill-7d-code-reviewer：爲 DSH 會話加入模板化代碼審查
`7dgroup-ai/dsh-skill-7d-code-reviewer` 是專爲 DeepSeek Harness (DSH) 設計的模板驅動代碼審查插件，旨在解決臨時提示詞導致的審查範圍不穩定、級別不統一及格式不一致問題。該插件基於 MIT 許可，當前版本爲 `0.1.0-rc.5`，需配合 Node 22+ 及 pnpm 10+ 環境，通過 GitHub 規範安裝以規避構建腳本限制。其核心能力包括：將審查內容（SKILL.md）與呈現模板（HTML）分離；執行包含接收任務、快速掃描、逐行審查、分級及生成報告的五步流程；依據 Critical、Medium、Minor 三級嚴重度提供修
閱讀全文dsh-file-review：在 DSH Web 裏審查 Agent 改過的文件
dsh-file-review 是 left0ver 維護的 DeepSeek Harness Web 工作流插件，在瀏覽器內通過 Diff 面板審查 Agent 剛修改的文件，支持標準模式與 PTC 模式、行級評論、部分撤銷及中英文界面。本文介紹其定位、核心功能、pnpm 冷靜期白名單配置，以及 dsh plugin --profile web add 等安裝命令與 Chat→Generate→Review 的典型用法，並提醒插件以當前 dsh 進程權限運行，安裝前應覈對源碼與 MIT 許可證。
閱讀全文workers-best-practices Skill：按生產約定審查和編寫 Cloudflare Workers
Cloudflare 官方 workers-best-practices Skill 用於按生產約定審查和編寫 Workers 代碼：先拉取現行文檔與類型，再檢查 wrangler.jsonc、流式響應、floating promise、全局狀態、密鑰與可觀測性。本文根據 GitHub 原文和官方最佳實踐頁覈實安裝方式、規則清單與反模式，並說明 Durable Objects、Workflows 與 wrangler CLI 需換用同倉其它 Skill。
閱讀全文find-bugs：讓 AI 按清單掃描當前分支的 Bug 與安全問題
find-bugs 是 Sentry 工程團隊在 getsentry/skills 倉庫中公開的 Agent Skill，用於審查本地分支相對默認分支的改動。它按五階段執行：用 git 與 GitHub CLI 取完整 diff、映射攻擊面、逐項過 Injection/XSS/鑑權/IDOR 等 11 項安全清單、覈實假陽性，再輸出帶證據的報告，且明確不改代碼。可通過 Claude 插件市場或 npx skills add 安裝，適用於 Cursor、Claude Code、Codex 等支持 SKILL.md 的工具。
閱讀全文HN 熱議：手動重打 LLM 生成的每一行代碼，能否避免「認知債務」？
2026 年 8 月 4 日，Ankur Sethi 發文主張通過手動逐行重打 LLM 代碼避免「認知債務」，HN 獲 409 分、348 條評論。本文梳理其核心工作流（Agent 只展示改動、不直接寫文件）、HN 正反方爭論，以及 plan-first、design-first、測試驅動等更被廣泛接受的替代方案，幫助開發者在 AI 編程時代平衡效率與代碼理解。
閱讀全文GitHub 原生支持 Stacked PR：把 AI 巨型 PR 拆成可審查的小步提交鏈
2026 年 7 月 30 日 GitHub 宣佈 Stacked Pull Requests 進入 Public Preview，8 月 4 日工程博客詳解如何配合 gh stack CLI 與 Agent Skill，將 AI 一次性生成的大型 PR 按依賴拆成多層小 PR。本文梳理巨型 PR 審查痛點、分層思路、CLI 上手命令、Stack Map 審查策略，以及 rebase 與 signed commits 的注意事項。
閱讀全文GitHub 堆疊 PR 公測：大改動拆成可獨立審查的小層，一鍵合併整棧
2026年7月30日 GitHub 宣佈 Stacked Pull Requests 進入公測，可將大型變更拆成有序 PR 鏈，支持並行 Code Review 與一鍵合併整棧。本文基於官方 Changelog 與文檔，介紹堆疊 PR 的依賴鏈結構、gh stack CLI 上手步驟、Web 端 stack map、Copilot gh-stack skill 集成，以及 Merge Queue 支持與使用限制。
閱讀全文GitHub 堆疊 PR 公測：大改動拆成可獨立審查、一鍵合併的 PR 鏈
2026年7月30日 GitHub 宣佈 Stacked Pull Requests 進入公測，支持將大型變更拆成有序 PR 鏈、逐層獨立 Review、一鍵合併整棧。本文基於官方 Changelog 與文檔，介紹堆疊 PR 的分支依賴模型、審查與 CI 機制、gh-stack CLI 上手步驟，以及與 Merge Queue、Copilot Agent 的配合方式及當前限制。
閱讀全文GitHub 堆疊 PR 正式公測：gh stack CLI 讓大型變更拆成可獨立審查的小 PR 鏈
2026 年 7 月 30 日 GitHub 宣佈 Stacked Pull Requests 進入公測，配套 gh stack CLI 擴展可將大型變更拆成有依賴關係的小 PR 鏈，各層獨立審查、一鍵合併整棧，並與 Branch Protection、Merge Queue 原生集成。本文基於官方 Changelog 與文檔，介紹堆疊 PR 概念、安裝命令、init 到 submit 工作流，以及與 Trunk-based Development 的協作方式。
閱讀全文Copilot 代碼審查接入 Agent Skills 與 MCP：團隊規範終於能寫進 Review 了
2026年7月29日，GitHub 宣佈 Copilot 代碼審查對 Agent Skills 與 MCP 服務器支持全面 GA，面向 Pro/Business/Enterprise 用戶開放。團隊可通過 .github/skills 目錄下的 SKILL.md 注入內部編碼與審查規範；MCP 可只讀拉取 Jira、文檔系統等外部上下文，且審查評論新增技能與 MCP 歸因標註。本文梳理 GA 核心能力、SKILL.md 配置示例、MCP 只讀安全邊界及落地建議。
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