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Two-stage session deletion for DSH on Windows: move a conversation to the recycle bin and restore it to its original sidebar slot; deletion confirmed in two steps to prevent deleting files by mistake, clearing the whole subagent tree, sidebar ledger, projection cache, log lines and exclusive attachments along the way. It also scans the files a conversation actually wrote, adds a file query that pastes the path information into the conversation so an agent can judge which files are safe to delete, highlights them in Explorer, and copies the paths grouped by type. Both this and iamwuzhanglin/dsh-session-recycler install under the package name dsh-session-recycler, so install only one of them.

Adds an /if slash command to DSH: the first line is a condition and the remaining lines are an instruction. A fork subagent that inherits the session tools, system prompt and message history judges the condition and answers YES or NO, and only on YES is the instruction sent to the main agent as an ordinary user message, while a NO sends nothing. The condition, judge prompt and verdict never enter the main transcript. While the agent is busy the command queues with ordinary messages, editable, removable and steerable from the queue panel, and a setting switches to the 0.2.x background mode. The judge runs read-only, and falls back to a one-shot model call over a plain transcript when the host has no context-inheriting fork provider. Supports DSH 0.2.1-rc.5 and later (verified on 0.2.1-rc.5 and 0.2.2-rc.1) and Node.js 20.3 or later.

The judgment layer for DeepSeek Harness plugins: attribute why a plugin silently disappeared, judge a candidate against your exact environment, and keep a capability ledger. Offline, read-only, evidence-first.

Registers one tool, report_health, that answers whether a scheduled report job actually ran. It judges by side effects rather than exit codes: how old the newest report folder is, how many documents it holds, whether more than one report category is present, whether the audit ledger was synced recently, and how long ago the last log was written. Exits nothing, calls no model, and reads only local paths you can override by config or environment variable.

Drives Siemens NX 2406 and 2506 from DeepSeek Harness, plus NX 12: an executor that judges a journal run from its log rather than its exit code (NX returns 0 for a journal that swallowed its exception, and 0xC0000409 after a clean one), 16 typed tools over a resident batch NX, and a probe that keeps the three releases apart. Windows only; NX 2406 is the reference release, 2506 expected. Requires a local Siemens NX install and a free NX licence seat; run `dsh-nx install` once, and the 16 MCP tools stay off until `NX_ENABLE_MCP=1` is set (the skill route works without it).

DeepSeek Harness에 기분 시스템을 추가합니다. 이름이 지정된 기분 33개를 3~6시간마다 판단하고 메시지마다 소폭 조정합니다. 세션 간 메모리, 미적 취향 라이브러리, 암호화된 일기도 포함합니다. 기분/메모리/취향/일기 도구는 모두 모델이 호출할 수 있고 다섯 모듈은 각각 별도 스위치가 있습니다. 일기는 모델만 작성하며 요약 템플릿은 만들지 않습니다. JMX-4869/dsh-mood의 축소 fork입니다. 같은 도구 이름을 등록하므로 둘 중 하나만 설치하세요.

입찰 요구사항을 입찰 문서 묶음과 항목별로 대조해 답변된 것으로 보이는 항목, 약하게 일치하는 항목, 찾지 못한 항목을 보고합니다. 차이만 제시하며 실질적인 준수 여부를 판단하지 않습니다.

DeepSeek Harness용 정보올림피아드 시니어 플러그인입니다. 동반 연습, 세 가지 버전의 C++14 참고 풀이, 문제 설명, g++ 실제 컴파일·채점을 제공합니다. 풀이 기록을 ima 노트북 “信奥学长-题解复盘”에 선택 저장할 수 있습니다. GESP/CSP-J/S/NOIP/NOI용이며 g++가 필요합니다.

composer에서 session별로 항상 실행 또는 off-peak에만 실행을 선택합니다. task는 소유한 session 기준으로 판정되어 다른 session 설정에 영향을 주지 않으며, 선택이 없는 session은 기본값을 따릅니다. off-peak에서는 베이징 평일 피크(09:00–12:00, 14:00–18:00, 법정 공휴일 제외)가 시작되면 실행 중인 작업도 포함해 모든 task를 다음 agent 단계나 도구 호출에서 멈추고 경계 시점에 timer 하나가 재개합니다. 주말과 공휴일은 하루 종일 idle입니다. 국무원 공지에 따른 2025·2026년 법정 휴일을 나열하며 데이터가 없는 연도는 근무일로 가정하지 않고 unknown으로 표시합니다.

공식 문서 유형과 참조 번호를 공개된 당·정부 문서 형식 표준과 대조합니다. 연도 괄호 표기와 번호 패턴도 확인해 형식에 맞지 않는 점만 보고하며 문서 내용은 판단하지 않습니다.

추가 모델 호출 없이 세션 이벤트 스트림을 읽고 수정·실패·해결에서 보류 중인 학습 후보를 만듭니다. 각 후보는 명시된 기준으로 판정되고 통과/거부 이유가 기록됩니다. 확인한 경우에만 유일하게 검증된 writer `learn_skill_manage`를 통해 skill을 씁니다. 유휴 curator는 사용되지 않은 skill을 stale로 표시해 삭제 대신 이동해 보관하고, 로드 중인 skill은 건드리지 않습니다. 5개 도구(`learn`, `learn_review`, `learn_curator`, `learn_skill_manage`, `learn_skills`), 기준을 명시하는 prompt 섹션, writer를 우회하는 skill 파일 직접 편집을 거부하는 tool guard를 등록합니다.

v0.8.6은 시작 충돌을 수정합니다. Host runtime package는 설치하지 않는 optional peer입니다. TypeSafe Jev(System One 결정 모델)를 DeepSeek Harness에 end-to-end 연결하고 도구 7개를 제공합니다: `jev_decision`(1회에 1–25개 병렬 typed verdict, noul/choice/score, 보정된 신뢰도, 중앙값 266–484ms, 산문 없음), `jev_choose`(2–10개 방안을 적합도 0–3/위험으로 순위화해 추천 선택), `jev_batch`(0.8.6 신규: 텍스트 1–20개, 판단 1–5개, 텍스트당 실제 호출 1회·동시성 제한; 실패 행은 추측 없이 원시 오류 반환), `jev_usage`(로컬 측정 및 선택적 로컬 한도), `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify`(고정 27문항 실시간 벤치마크, 동시성 6에서 26/27=96.3%). 원장은 기본 `$DSH_HOME/jev-usage.json`에 저장됩니다. Remaining은 API에서 가져오는 잔액이 아니라 선언 잔액에서 `balanceSince` 이후 로컬 측정 지출을 뺀 값이며 조작하지 않습니다. API key 누락은 명시 오류, 등록 실패는 표면별 격리. 클라이언트는 refresh, 서버는 Host 재시작이 필요합니다.

DeepSeek Harness가 사람처럼 동적으로 사고하도록 하며 작업 난이도를 자동 판단해 적절한 thinking chain을 선택합니다.

DSH 실행 전 안전 밸브입니다. `tools/pre-execute`에서 모든 bash/pwsh 호출을 가로채 먼저 오프라인 정적 규칙을 적용하고 TypeSafe Jev System One 모델에 “이 명령이 실제 데이터를 되돌릴 수 없이 삭제/덮어쓰는가?”라고 묻습니다. 판정은 allow/revise/block/escalate입니다. revise는 더 안전한 재작성안을 모델에 넘기고 escalate는 일회용 사람 토큰을 제공합니다. 크레딧 소진이나 API key 부재는 조용히 실패하지 않고 명시적으로 알립니다. 키가 없으면 대화에서 `guard key set`을 요청하고 stdin에서 읽습니다. 모든 판정은 공유 감사 로그에 추가되며 사용자 문구는 zh-CN/en 이중 언어입니다.

모델 선택기(각 행)와 작성기 도구 행에 피크/비피크 요금 배지를 표시합니다. 공급자별 자체 시간대와 일정으로 판정하며 실시간 카탈로그는 Host에서 fenced route를 통해 제공합니다.

커밋먼트 쓰기 게이트: 도구 호출이 실행되기 전에 운영자가 작성한 규칙을 적용 — 결정적 가드 계층과 LLM 심판 계층, 기본적으로 fail-closed, 모든 차단은 모순 로그에 기록됩니다.

DeepSeek Harness용 자기 학습 습관 엔진: 사용자 수정 신호를 감지하고, 임계값에서 저비용 모델로 습관을 판정하며, 2단계 사람 게이트 뒤에서 후보를 확정합니다.

DeepSeek Harness용 Codex 스타일 승인 자동 조종: 순서화된 glob 규칙(허용/확인/거부) 및 위험 허용 오차를 통해 매핑된 AI 위험 판사(low/medium/high), 승인 응답자로서

auto 프리셋용 자율 권한 분류기: 도구 단위 allow/deny 규칙, LLM 의미 판정, 무인 세션용 git 체크포인트.

dsh용 파괴적 명령 차단 게이트: 셸 의미를 분석하고 41개 내장 규칙으로 위험을 판정해 되돌릴 수 없는 rm -rf, git reset --hard, git push --force 류 명령을 확인 게이트에 세웁니다.

deepseek-harness 저장소와 dsh-plugin 태그가 붙은 모든 저장소를 탐색해 목표와 관련된 하네스를 발견하고, 각각을 시도할 만함/지켜볼 만함/건너뛸 만함으로 판단

DeepSeek Harness용 2단계 모델 라우터 — LLM-Judge 라우팅, 다중 모델 폴백 체인, 지수 백오프 장애 조치, 작업 단위 오케스트레이션(pi-shift-router의 DSH 이식판)

Keeps a DSH agent turn open when the model ends it by narrating work it has not done: on agent/turn-stopping the guard replays the turn log and classifies the trailing message with regexes — in the default mode wait / ask / done / gray end the turn with no model call, and only a promise of pending work reaches the judge — then has a judge chain of four dialect kinds (System One three-question noul, OpenAI-compatible, OpenAI Decisions, or the session LLM) rule on whether the turn is really over, and steers the same turn with agent.steer when it is not.