自我进化 🧬 (self-evolve)

DeepSeek Harness 插件：任务完整结束后自动复盘一次，把值得记的经验写进本地记忆和可复用技能，右下角的桌宠会播报这次进化。

• 不中途打断——复盘只在任务结束时发生，对话流里一个字不多
• 默认不写——只有「会让未来的你做得不一样」的经验才落盘，一次最多一条
• 数据全在本地——记忆进 AGENTS.md，技能进 ~/.agents/skills/；你手写的内容永远不会被覆盖

效果一览

桌宠：会话页右下角常驻；右上角紫色角标显示本会话累计进化次数。

右下角小卡：同一会话第 2 次进化起，只以小卡形式自动出现，不打断阅读。

dock 卡片的三个阶段：沉淀中（burst）→ 完成瞬间（flash）→ 已落定（settled）。

台账：最近一次沉淀的触发原因、判定值、写入落点与本会话历史。

经验库：点桌宠进入——记忆 / 技能 / 决策统计、最近的改动、待应用提案（看 diff 后应用）、孟婆汤。

整屏卡片：点开小卡后的完整沉淀报告，可一键查看全部经验。

它解决什么问题

1. 越走越远：一个任务连了十几二十次工具调用，方向早就偏了，但每一步看起来都「合理」。
2. 对着报错硬撞：同一条 bash 命令换个写法再试，连续失败，却始终没换思路。
3. 流程白白流失：一条多步骤流程好不容易走通了，下次同类任务又从头摸一遍。

安装

三个步骤，详见 INSTALL.md：

1. 把本目录放到一个固定位置（如 ~/plugins/self-evolve/）；
2. 在 profile 的 package.json 里把 @local/self-evolve 以 link: 方式加进 dependencies 和 dsh.profile.bundles；
3. pnpm install（或手动建软链）后重启 DSH。

日常用法

装好后不需要你做任何事：

• 平时它完全隐身，只在任务结束时于右下角弹一次小卡；
• 点桌宠打开经验库：看记忆 / 技能、应用或丢弃技能提案、就地编辑删除、用「孟婆汤」批量清空；
• **对模型说「记住……」**会直接触发一次沉淀（不必等失败或长链路）；
• 进阶：给判定模型配一个 key（不配也能用，判定降级为直接写入），详见下文 配置；
• 数据全部落在本地：项目记忆在工作区 AGENTS.md、全局记忆在 $DSH_HOME/AGENTS.md、技能在 ~/.agents/skills/，落点明细见 INSTALL.md。

模型侧提供三个工具（self_evolve_record / self_evolve_propose / self_evolve_status），见下文 两个工具。

数据落在哪

内容	路径
项目记忆	<工作区>/AGENTS.md（<!-- self-evolve:begin --> 托管区间内）
全局记忆	$DSH_HOME/AGENTS.md
自建技能	~/.agents/skills/<name>/SKILL.md
长经验详情	$DSH_HOME/self-evolve/details/
判定流水	$DSH_HOME/self-evolve/judgements.jsonl

已知限制

• 计数按 agent 存在内存里（WeakMap），进程重启或会话切换后从零开始；这是「本轮是否跑偏」的指标，不需要持久化。
• 全局写入依赖审批通道。如果当前组合没有可用的审批回答者（approval answerer），越界写入会 fail closed 并返回 FS_SANDBOX_DENIED 说明；此时只能把 scope 切回 workspace，或显式把文件策略设为 danger-full-access。
• 「新工作流」是启发式判断（步数 + 工具种类），不做语义理解：一次长链路但确实是同一件事的重复劳动，可能被判成工作流。提示文案里已经要求模型在「一次性流程」时跳过并说明，所以误判的代价是一次无害的自我说明。
• 技能被写坏（frontmatter 不合法）时会被 dsh-skill-filesystem 忽略并在日志里告警；本插件只会追加合法内容，不会修改已有 frontmatter。
• 以 link: 方式安装时，改完 index.js 未必立即热生效。验证前先调 self_evolve_status，确认 environment 字段存在——没有该字段说明跑的还是旧代码，需要在插件页把该插件关掉再打开。
• Client 半（动画）的加载时机与 Host 半不同：dsh.client 的变更要重新安装 bundle 并刷新页面才生效。只重载插件不足以让新注册的 slot 出现。
• 复盘发生在 agent/turn-stopping，若用户中途取消本轮，这一轮不会被复盘——这符合「任务完成后才进化」的语义，但意味着被取消的工作不会沉淀经验。

深入设计

触发条件与阈值、进化动画的实现、记忆两档与去重合并、经验库、自我优化提案、判定模型、配置全表、设计取舍与验证方法，都在 DESIGN.md。