Skills Plugins MCP Prompt Model 导航 博客 资讯 我的中心
工具与能力 #deepseek-harness#deepseek-harness-plugin#dsh-plugin#dsh-plugin-market#dsh-plugins

orbit-dsh-plugin

DeepSeek Harness 上的反思层插件,把 Agent 的每一步记录成「假设→任务→结果」的证据链,蒸馏出以客观 done_when 为锚的可复用经验,让 Agent 累积每做一次就变好一点。

clawdwan @clawdwan ⬇ 2 ★ 0 main

安装

dsh plugin --profile web add github:clawdwan/orbit-dsh-plugin
下载安装清单

需要可复现安装时,可在仓库后追加 #commit 固定提交。

DeepSeek Harness 上的反思层插件,把 Agent 的每一步记录成「假设→任务→结果」的证据链,蒸馏出以客观 done_when 为锚的可复用经验,让 Agent 累积每做一次就变好一点。

该插件未提供要点说明,请参考仓库 README。

deepseek-harnessdeepseek-harness-plugindsh-plugindsh-plugin-marketdsh-plugins
  1. 安装并启动 DeepSeek Harness:npx @deepseek-ai/dsh web
  2. 在终端执行上面的安装命令(CLI 会解析插件并核验来源)
  3. 用 dsh plugins list 确认已安装,必要时重启 Harness 生效

插件以当前 dsh 进程的权限运行,安装时可能执行代码。请先通读仓库源码与许可证,确认无破坏性命令与越权访问;本站只做索引,不对第三方插件安全性作担保。

代码仓库github.com/clawdwan/orbit-dsh-plugin
许可证Apache-2.0
主要语言main
下载量2
GitHub 星标0
最近推送2026-08-17
收录日期2026-09-19
分类工具与能力

事实信息来自公开插件目录快照(2026-10-01),介绍文案由本站再加工。

以下为插件仓库 README 全文(原始内容,由公开目录抓取整理)。

# Orbit

> 一个让 Agent「越做越会做」的反思层 —— 运行在 DeepSeek Harness(DSH)上的插件。

Orbit 不管理任务(那是看板/工作流的事),不记世界事实(那是记忆的事),不记工具用法(那是技能的事)。**它只做一件事:把 Agent 每次「假设→决策→任务→结果」的过程记录成可追溯的证据链,蒸馏成可复用的经验,让下一次同类任务规划得更好。**

---

## 核心概念

### 环(一次实验)

Orbit 的最小原语是「环」——每做一步,就是做一次实验:

```
假设(我们假设/决定了什么)→ 决策(为什么这么想)→ 任务(做什么)
  → done_when(客观尺子)→ 结果(尺子达标没、假设成立没、发现什么)
```

- 根环 = DSH 原生 goal(任务的生命线)
- 叶子环 = 一个具体任务(一个 todo 项,不是一次 tool call)

### 经验(成品,反废话)

从环里蒸馏出的经验,必须满足**三必填**,否则拒收:

| 字段 | 含义 | 为什么能反废话 |
|---|---|---|
| `action` | 下次具体做什么不同的事 | 没有可动作项 = 废话 |
| `evidence` | 依据哪些环(可回放) | 逼它回到真实数据 |
| `invalidates_when` | 何时会被推翻 | 不可证伪 = 废话 |

经验还带**两层适用域**:`track`(语义轨道:研究/分析/交易/查询/配置/其他)+ `scope`(全局 / 某会话)。

### 闭环

```
环(记录) → 纠偏 → 复盘 → 蒸馏(pending) → review 收/改/拒 → active → 下次建环自动注入
```

---

## 安装

```sh
dsh plugin --profile web add github:clawdwan/orbit-dsh-plugin
```

重启 `dsh web` 即可。安装后第一次对话,Agent 会主动引导你配置通知(可选)。

## 配置(都在 cordis.patch.yml 里,全部可选)

```yaml
config:
  distillIntervalSeconds: 604800   # 定时蒸馏间隔(秒),默认 7 天
  distillProvider: deepseek-official  # 蒸馏模型 provider
  distillModel: deepseek-v4-flash     # 蒸馏模型,默认 flash(蒸馏要干净 JSON,已自动关推理)
  notifyUrl: "http://127.0.0.1:3081/send"   # 通知接口(可选,配了才推送)
  notifyTargetId: "oc_xxx"                    # 通知目标 id(可选,接口实现方定义)
```

- **不配置任何东西**:Orbit 也完整工作——蒸馏、pending、review、注入全靠 Agent 在对话里对接。
- **配了 notify**:定时蒸馏后主动推送提醒到指定目标(如飞书群),体验更好。

---

## 工具(8 个)

| 工具 | 作用 |
|---|---|
| `orbit_ring_create` | 开始一次实验(设假设 + 客观判据) |
| `orbit_ring_close` | 结束实验,记录结果(判据是否达标) |
| `orbit_ring_review` | 内环纠偏(对齐度 / 假设破裂 / 影响后续) |
| `orbit_reflect` | 外环复盘(goal 收口时总结教训) |
| `orbit_experience_add` | 手动沉淀一条成品经验(过门) |
| `orbit_distill` | 离线蒸馏(flash 直调模型,增量,full=true 全量) |
| `orbit_review` | review 过门(list 待审 / apply 收改拒) |
| `orbit_playbook` | 读某 track 的 playbook |

---

## 工作原理

1. **记录**:Agent 用 `orbit_ring_create/close/review` 把每步记成「环」(假设 + 判据 + 结果),持久化在 `ctx.storage.domain`(宿主级共享)。
2. **蒸馏**:定时(或手动)把「已闭环且未蒸馏」的环,用 flash 模型直接分析(不经 agent turn),产出结构化经验候选(pending)。
3. **review 过门**:用户收/改/拒,收下的进 playbook(active,可版本化回退)。
4. **注入**:下次建同类环时,自动注入匹配 track+scope 的活跃经验,让规划起点更高。

### 关键设计

- **增量蒸馏**:每个环带 `distilled_at` 标记,蒸过就不再重复蒸。
- **反废话三必填**:`action/evidence/invalidates_when` 缺失的经验被机械拒收。
- **通知可选**:不配置也能工作,配置了多一层主动推送。
- **平台无关**:Orbit 只认 DSH 原生抽象(goal / storage / session),通知走通用 HTTP 接口。

---

## 设计文档

- [docs/01-product-design.md](docs/01-product-design.md) — 产品定位
- [docs/02-v1-technical.md](docs/02-v1-technical.md) — v1 技术设计
- [docs/03-v2-evolution.md](docs/03-v2-evolution.md) — v2 进化(蒸馏/沉淀)

## License

[Apache-2.0](LICENSE)

数据来源:公开的 DeepSeek Harness 插件目录与各插件 GitHub 仓库。本站为独立第三方目录,与 DeepSeek、幻方(High-Flyer)及插件作者均无隶属或背书关系。

每日精选 Skill 推荐,免费送到你邮箱

输入邮箱,每天接收一个精选 AI Agent 技能推荐。完全免费,持续更新。

提交后我们会发送一封确认邮件,点击邮件里的链接才会开始收信。

完全免费,取消任意时间。我们不会发送垃圾邮件。