会话考古 · Session Archaeology

一个 DeepSeek Harness（DSH）插件：手动选中一段历史会话，离线蒸馏出可复用的 Skill。

它不参与实时对话，也不调用模型。你挑一段会话，它只读那份已提交的会话日志，把当时真正跑通的步骤、踩过的坑和最后的验证，整理成一份带事件级证据的 SKILL.md，写进技能库。

特点

• 手动触发：不点按钮什么都不发生。
• 完全离线：纯规则蒸馏，零模型调用、零网络请求。
• 可回查：每条结论都带 (#seq)，指向源会话的事件序号。
• 即插即用：保存后立即出现在该 profile 所有会话的技能目录里。
• 中英双语：界面与产出的 SKILL.md 都支持 zh / en。

安装

需要 DeepSeek Harness 0.2.0 或更新（package.json 的 engines.dsh 会拦下更旧的宿主）。

本插件是一个 DSH bundle（package.json 里声明了 dsh.bundle.patch 与 dsh.client），安装到某个 profile：

# 在 DSH 会话里让 agent 执行，target 指向本目录的绝对路径
plugin_manager install_bundle <path-to>/dsh-session-archaeology

安装会写入该 profile 的 package.json 与 cordis.patch.yml，无需手工编辑。安装完成后刷新 DSH Web 页面，左侧边栏出现「会话考古」图标。

卸载：

plugin_manager remove_bundle dsh-session-archaeology

使用

1. 点左侧「会话考古」图标；
2. 在左栏选中一段历史会话；
3. 点「蒸馏 Skill」；
4. 检查、修改名称 / 描述 / 何时使用；
5. 点「保存到技能库」。

产物落在：

~/.dsh/session-archaeology/skills/<skill-name>/
├── SKILL.md    # 技能正文（YAML frontmatter + Markdown）
└── meta.json   # 统计与证据索引

插件通过 ctx.skills 注册了一个 provider 指向该目录，所以保存或删除后技能目录会立刻刷新。

蒸馏规则

SKILL.md 章节	来自什么	判据
步骤	工具调用最密集的一轮对话	成功调用，按 seq 排序，去重，附当时的意图句
关键文件	write / edit 的 file_path	按命中次数排序
坑与修正	失败调用 → 同轮内下一次成功调用	失败原因取结果首行或错误字段
用户纠正	用户发言	「不对 / 应该 / 改成 / instead / actually…」
验证	命令命中 test/build/lint/run 等	且输出读起来像结果（success / passed / exit: 0）

被用户纠正过的修正会额外标注「随后被用户纠正 #n」，避免把被推翻的做法当成结论。

文件结构

session-archaeology/
├── package.json        # bundle 清单：dsh.bundle.patch + dsh.client
├── cordis.patch.yml    # 把 Host 行插进 profile
├── index.js            # Host 半侧：HTTP 路由 + skills provider 装配
├── digest.js           # 离线蒸馏：会话日志 → SKILL.md 草稿（纯函数）
├── skill-store.js      # 技能库读写 + ctx.skills provider
├── client.js           # 浏览器半侧：侧边栏图标 + 中央页面
├── icon.svg            # 插件图标
└── locale/{zh,en}.json # 插件管理页的标题与描述

digest.js 不依赖 DSH 运行时，可以单独测试：输入是 { session, events }，输出是 { name, description, whenToUse, body, stats, evidence }。

已知限制

• 粒度是整段会话，还不能只选其中某几轮；这是最自然的下一步扩展。
• 蒸馏是启发式的：它忠实记录「发生了什么」，但不解释「为什么」，也不会替你重写措辞。
• 仅在 DSH Desktop / Windows 上实测过；其他 profile 布局未验证。
• 递归 install_bundle 后需要刷新页面才能拿到新的 Client 模块。

License

MIT © 2026 LittleGreyy