dsh-prime-agent

dsh-prime-agent 是面向 DeepSeek Harness 的 RLM-first 控制面。选中 Prime preset 的会话只有一个模型可见工具 repl：它的唯一参数是 { code }，执行一个持久 TypeScript REPL cell。上一 cell 声明的普通变量、函数和对象，下一 cell 可以直接使用；DSH 的其他工具不进入模型 schema，而是作为 tools、agents、jobs 绑定预加载进 cell。

// 第 1 次 repl
repl({ code: `
const lookup = new Map(records.map(item => [item.id, item]))
const review = async (id) => tools.review_item({ item: lookup.get(id) })
lookup.size
` })

// 第 2 次 repl —— 同一会话的新调用
repl({ code: `await review('a') // Map 和函数都还活着` })

普通会话完全不受影响,继续使用官方 one-shot 语义。

工作原理

• 模型 catalog 只含 repl。Prime declaration 不挂载 workflow 或 ralph；若其他 Host bundle 提供全局 workflow，preset policy 会在每个已加入的 Agent context 上同步 inherited-tool restriction，而不修改 Host registry 或其他 preset。其余能力只作为 cell 内预加载的 tools、agents、jobs 绑定出现；直接从外层调用会被 guard 拒绝。Prompt assembly 从当前 Agent-local catalog 生成 declaration/JSDoc，并把外层 schema 过滤到 repl。tools.* 向 Realm 返回 canonical value；对象结果未经转换直接成为 completion 时才使用 DSH 官方 result.content 展示。
• 路由信任 Agent 执行上下文。repl 要求拥有 Agent 会话:插件用可信 exec.agent.id 从共享 realm-identity 存储解析该会话稳定的不透明 Realm id,再把程序、本轮租约绑定与取消信号交给 host 侧的 ctx.primeRealmRuntime.run(...)。没有握手、没有模型可见的身份工具;缺少可信执行上下文或无法解析 Realm id 时明确失败,绝不降级。
• Host 服务与官方运行时并存。cordis.patch.yml 只是把 dsh-prime-agent/runtime 作为新 row 插入,官方 code-runtime row 原样保留;非 Prime 会话继续使用官方 one-shot 语义,不存在 fallback。
• Realm 内的绑定经跨 run 稳定的 Proxy 与 per-run binding lease 调用:schema、审批、沙箱、日志、并发和取消仍由 DSH 执行,run 结束立即撤销授权。
• 多个 TUI 进程可共享 Prime 持久状态并同时运行不同 Session；同一 Session 的 live Realm 同时只允许一个进程持有，owner 退出后另一进程以空 namespace 接管。
• Prime 不封装搜索 provider：tools.grep 仍调用 DSH 正式 grep。提示词组装按工具名复制 schema；Prime 的 pwsh 副本移除与外层 TypeScript 正斜杠规则冲突的 native path 句子，各工具 description 只追加自身缺失的关键约束；grep 说明普通文本使用字符串，正则语法使用无 flags literal 的 .source（例如 pattern: /stream\(options\)/.source），并要求 parse error 后修正再重试。生成 SDK 与 Realm interface 都保持 DSH canonical pattern: string，不扩展公开类型，也不修改 catalog 中共享定义；Host binding seam 只接收 lossless JSON。
• Prime 额外注册本地组合能力 tools.apply_patch({ patch })：对齐 OpenAI Codex apply_patch 的 marker/heredoc parser、顺序 hunk、EOF/纯追加和 exact → rstrip → trim → Unicode 归一化匹配语义，并一次预检同文件多 hunk 或多文件 Add/Update；Add 与 Codex 一样允许覆盖已有目标。相对或绝对目标路径原样交给 Agent catalog 中正式的 DSH read/write nested calls，路径解析与授权、sandbox、approval、observation、日志、取消和单文件原子发布仍由 DSH 拥有。每个 REPL nested call 按官方 tool/ptc-dispatch-start / tool/ptc-dispatch 协议记录，因此官方 Web 与兼容 TUI 都能递归显示；apply_patch 投影标准 card: 'diff'，失败结果走 generic error fallback。edit 继续用于一次精确的原位替换；apply_patch 负责相关的多 hunk/多文件变更，两者不互相替代。
• Profile 显式安装的 DSH Host MCP client 把 server tools 注册进统一 catalog，repl 单元自动获得对应 tools.* 绑定；Prime 不复制 Python kernel-owned MCP runtime。
• Prime preset 挂载 DSH 官方持久 Terminal：POSIX 使用 Bash，Windows 使用 PowerShell；terminal_open/terminal_send/terminal_read/terminal_signal/terminal_close/terminal_list 通过 tools.* 调用。同行安装的 dsh-tool-monitor 可对后台 terminal_send 产生的 pty-send-* Job 做逐行 JavaScript 正则订阅。
• Prime preset 不挂载 DSH Plan Mode。默认上下文管理改为可回取历史的工作窗口：旧消息退出窗口后保留目录，模型通过 tools.history_search/history_read 回查本 Session 的已记录内容，通过 tools.notes_read/notes_write 保存任务进度。不会调用模型生成历史摘要；DSH 继续拥有配对、持久化、计量和溢出恢复。非 Prime preset 不受影响。
• dsh-prime-agent/context-manager 的压力阈值默认 0.8，Prime preset 为 deepseek-official/deepseek-v4-flash 保留 0.3，并在阈值前 16384 tokens 每个工作窗口至多注入一次 task-note checkpoint 提醒；插件默认关闭该提醒，显式设置 checkpointReminderTokens 才启用。普通压力处理保留约 16000 tokens 的最近尾部，并按工具配对边界调整。仍保留 base Host compactor 的 TUI 组合中，Prime 会以前置的 Agent-scope pressure pass 先替换窗口；成功后 Host listener 读取到已降压的 surface 并跳过，Prime 失败时才继续走继承的恢复链。模型可先保存笔记，再调用 tools.new_context({}) 请求下一 step 切换；主动切换与溢出恢复使用 DSH 的最小安全尾部策略。/compact 也使用同一目录替换方式。preset 不注册 provider、不修改模型窗口容量。
• 任务笔记与 refine 学习状态分开：笔记是最多 6000 字符的单份当前恢复快照，不是追加式流水账；位于 DSH_HOME/prime-agent/context-notes/<Session id 的 SHA-256>.json，带 revision 检查和 Host 写入的 updatedAtSessionOffset 新鲜度位置，重启后可读，child 有自己的笔记。旧文件读作未知新鲜度并在下一次成功写入时升级。该位置不证明笔记内容正确；后续用户纠正和外部变化仍须核验。历史接口不暴露请求头或私有推理；日志中的 spill locator 与图片附件仍是引用，回取依赖原有 artifact 的保留和访问能力，不能视为无限期保真存储。
• tools.* 返回值始终遵循 canonical ToolOutputMap，可直接访问 read.lines、edit.before/after 等字段；对象结果直接成为 completion 时只改变模型展示为官方 content，不改变程序拿到的值。不要对返回值盲目再次 JSON.parse。notebook 结构化 preview 中的 \\ 只是 JSON notation；模型自行编写 Windows 路径时优先使用 D:/work/project 形式，避免额外转义层。工具参数使用 TypeScript 对象字面量；完整 cell 会在执行前解析；语法失败不会执行其中任何代码或 tool call，并报告不含源码片段的 cell 行列与 parser message，模型据此修正后重试。
• agents.* 还带两个无状态子模型调用：agents.query({ prompt, system?, maxTokens? }) 返回 { text, truncated }，agents.queryMany({ prompts, system?, maxTokens? }) 按输入顺序返回 { replies }。它们对已在 REPL 变量里的文本做一次性模型调用（摘要、分类、抽取、比较），走当前 Agent 的模型路由；与 refine 一样不注册为 DSH tool、不进入 tools.*、不产生 dispatch 日志，但写进生成的 agents 声明及其 JSDoc。回复只有被显示时才进入对话。预算由插件 llm 配置约束：单条 prompt 上限 200,000 字符、单批最多 20 条、批内并发 8、maxTokens 默认且上限 4096；越界在调用模型前拒绝。批内一项失败后停止领取新请求、取消同批在途请求并等其收尾，再报告失败下标；整批不返回成功项。并发限制按单批计算，多批并行会叠加；它不是会话级费用上限。truncated: true 的回复需作为不完整材料处理。需要工具或多步推理的子任务仍用 agents.spawn。它们挂在 agents 下而不是独立全局，是因为向 Realm 注入第五个全局会在两个 Realm 同时销毁时触发 Worker 的 V8 fatal（见架构文档）。

模型指导以决策证据为准：归约保留来源、关键例外和未决项；单次调用足以回答时可直接使用。重要进展和用户纠正后更新任务笔记，主动切窗前保持笔记当前；自动切窗后的空笔记或旧笔记需结合历史原文核验。历史可回取不等于模型一定能自行恢复，任务级模型评测与成本统计见 上下文工程评测。

• Prime preset 为模型可见的工具结果配置 3000 estimated-token best-effort spill 阈值。DSH 当前文本估算按每 token 四个字符计量，所以这对应约 12000 个文本字符；UTF-8 字节数取决于内容，绝不是字节硬上限。每个 repl 结果末尾追加一行 Context: <已用> / <窗口> tokens（host tokenMeter 对当前 Session 的估算与路由模型宣告的 contextWindow，在 cell 开始前测量，任一不可用时整行省略）。
• 成功的非 undefined completion 由 runtime 自动保留在 generation-local 单槽中：优先把需要复用的值赋给命名变量，$_ 表示最新 completion，下一个非 undefined completion 会替换它；undefined 不覆盖当前值，因此可先执行 let saved = $_。runtime-authored preview 由 nonce 验证后的 metadata 驱动，retained/opaque 提示要求在下一个产出 completion 的 cell 前保存为变量，预算拒绝会清空旧槽并明确新值不可恢复。presentation 不携带 numeric handle，opaque 值不做结构化渲染；用户主动返回同形 envelope 仍按普通 JSON 显示。
• Realm 是 live-only 的：abort、timeout、OOM 会 hard-kill Worker 并丢失 namespace，下一次真正执行时会明确提示之前的 bindings 与保留结果已丢失。跨重启的检查点由程序显式写入持久任务文件。

完整身份路由、namespace 生命周期、Agent 编排与学习层边界见 当前架构；固定提示、completion metadata 和 notebook renderer 的模型可见契约见 Prime REPL Notebook 呈现规格。

三层数据

安装与启用

npm install
npm run check:all
dsh plugin --profile web add ./dsh-prime-agent https://github.com/yoke233/dsh-tool-monitor/archive/50127e3a82d7baa858b9df1dbea12e547b7e797e.tar.gz

安装命令同时加入两个独立 bundle。dsh-prime-agent 插入 Host 侧的 prime-code-runtime，并通过 @deepseek-ai/dsh-agent-preset 声明 prime preset；它不写入用户 preset 目录，也不改变部署默认值或用户选择。dsh-tool-monitor 使用 DSH 公共 Jobs 接口注册 job_monitor，不替换 Host Jobs registry。Prime preset 在 Agent scope 内挂载自己的 tool-jobs controller、tool-skill loader、Goal command/tool、REPL、Terminal、compaction 与 Subagent 工具；registry 和执行 backend 仍由 Host 唯一实例提供。

Host runtime 会监控启动它的直接父进程。Windows 父 shell 被强制终止或 macOS/POSIX 子进程被重新托管时,插件会释放整个 Cordis tree、Realm Worker 与该进程持有的 Realm leases,随后退出;根级 dispose 未在 5 秒内结算时强制非零退出。它面向前台 dsh 生命周期,不支持把宿主有意脱离父进程作为 daemon 运行。

TUI 运行

Prime 的 cordis.patch.yml 只插入 prime-code-runtime Host row；presets/prime.patch.yml 通过标准 preset registry 注册 prime。TUI Profile 提供唯一的 Host registry，Prime 包把它作为 optional peer 使用，不创建第二套 settings、app-boot 或 preset registry。

npm pack
$primePackage = Get-ChildItem -Filter 'dsh-prime-agent-*.tgz' |
  Sort-Object LastWriteTime -Descending |
  Select-Object -First 1 -ExpandProperty FullName
dsh plugin --profile tui add $primePackage https://github.com/yoke233/dsh-tool-monitor/archive/50127e3a82d7baa858b9df1dbea12e547b7e797e.tar.gz

使用 dsh --profile tui --dump-config 核验组合结果中存在 agent-preset-registry、preset-prime、prime-code-runtime、tool-monitor、官方 tool-subagent-control 和 tui，然后运行 dsh --profile tui 并选择 prime。

Headless 运行

当前 DSH headless bundle 不会挂载 agent preset,因此需要同时安装仓库内的 prime-headless-shim,并在 headless profile 中启用 Prime preset。推荐使用隔离的 DSH_HOME,避免影响日常 profile。

$sourceDshRoot = Join-Path $env:USERPROFILE '.dsh'
$isolatedDshRoot = Join-Path $env:TEMP ('dsh-prime-headless-' + (Get-Date -Format 'yyyyMMdd-HHmmss'))
$pluginRoot = (Resolve-Path '.').Path
$shimRoot = Join-Path $pluginRoot 'scripts\eval\prime-headless-shim'

New-Item -ItemType Directory -Path $isolatedDshRoot | Out-Null
foreach ($name in @('settings.yaml', '.credentials.yaml', 'openai-codex-auth.json')) {
  $source = Join-Path $sourceDshRoot $name
  if (Test-Path -LiteralPath $source) {
    Copy-Item -LiteralPath $source -Destination (Join-Path $isolatedDshRoot $name)
  }
}

$env:DSH_HOME = $isolatedDshRoot
dsh --profile headless --dump-default-config | Out-Null

# shim 从全局 DSH 安装解析这两个运行时依赖。
$globalNodeRoot = npm root -g
$shimModules = Join-Path $shimRoot 'node_modules\@deepseek-ai'
New-Item -ItemType Directory -Force -Path $shimModules | Out-Null
foreach ($packageName in @('dsh-agent', 'dsh-llm')) {
  $junction = Join-Path $shimModules $packageName
  if (-not (Test-Path -LiteralPath $junction)) {
    $target = Join-Path $globalNodeRoot "@deepseek-ai\dsh\node_modules\@deepseek-ai\$packageName"
    New-Item -ItemType Junction -Path $junction -Target $target | Out-Null
  }
}

$shimLink = 'link:' + ($shimRoot -replace '\\', '/')
$pluginLink = 'link:' + ($pluginRoot -replace '\\', '/')
dsh plugin --profile headless add $shimLink
dsh plugin --profile headless add $pluginLink

如果 settings.yaml 使用 openai-codex provider,headless profile 还必须安装对应适配器。下面复用现有 web profile 已安装的适配器:

$codexAdapter = Join-Path $sourceDshRoot 'profiles\web\node_modules\dsh-openai-codex-auth'
if (-not (Test-Path -LiteralPath $codexAdapter)) {
  throw '当前 web profile 未安装 dsh-openai-codex-auth'
}
$codexAdapterLink = 'link:' + ($codexAdapter -replace '\\', '/')
dsh plugin --profile headless add $codexAdapterLink

将隔离 profile 的 profiles/headless/cordis.patch.yml 加入唯一的 Host preset registry；本包自己的 patch 已声明 prime：

- insert:
    - id: agent-preset-registry
      name: '@deepseek-ai/dsh-agent-preset-registry'
      config:
        default: prime

启动前可用 dsh --profile headless --dump-config 核验组合结果中同时存在 prime-headless-runner、prime-code-runtime、preset-prime 和 agent-preset-registry。然后在目标工作目录运行：

$env:NODE_USE_ENV_PROXY = '1'  # Node 需要读取系统代理时启用
$env:DSH_TELEMETRY_DISABLED = '1'
dsh --profile headless '完成当前工作区中的任务'

为单次 headless 请求指定 Ark 模型

当前 headless CLI 不提供 --provider 或 --model 参数，而是读取 settings.yaml 中的 agent-default-model。如果不希望修改日常 profile 的默认模型，可以让本次运行临时读取一份独立设置。下例明确请求 Ark 的 deepseek-v4-flash-ga-260731；deepseek-v4-flash 只是显示名称，不能代替请求中的模型 ID。

现有 $DSH_HOME/.credentials.yaml 中需要已经配置 ARK_API_KEY。临时设置只改变本次模型选择，凭据仍由原来的 DSH credential provider 读取。

$arkTestRoot = Join-Path $env:TEMP ('dsh-headless-ark-' + (Get-Date -Format 'yyyyMMdd-HHmmss'))
New-Item -ItemType Directory -Path $arkTestRoot | Out-Null

$arkSettingsPath = Join-Path $arkTestRoot 'settings.yaml'
$arkPatchPath = Join-Path $arkTestRoot 'cordis.patch.yml'
$arkSettingsYamlPath = $arkSettingsPath -replace '\\', '/'

@'
agent-default-model:
  provider: ark
  model: deepseek-v4-flash-ga-260731
llm-pi-ai:
  providers:
    ark:
      displayName: 火山
      apiKeyEnv: ARK_API_KEY
      api: openai-completions
      baseURL: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
      models:
        - id: deepseek-v4-flash-ga-260731
          name: deepseek-v4-flash
'@ | Set-Content -LiteralPath $arkSettingsPath -Encoding utf8

@"
- id: settings
  config:
    path: '$arkSettingsYamlPath'
    watch: false
"@ | Set-Content -LiteralPath $arkPatchPath -Encoding utf8

try {
  $env:NODE_USE_ENV_PROXY = '1'
  $env:DSH_TELEMETRY_DISABLED = '1'
  dsh --profile headless --patch $arkPatchPath '只输出：ARK_HEADLESS_OK_260731'
  if ($LASTEXITCODE -ne 0) {
    throw "headless 请求失败，退出码: $LASTEXITCODE"
  }
} finally {
  Remove-Item -LiteralPath $arkTestRoot -Recurse -Force
}

预期输出为 ARK_HEADLESS_OK_260731。如果希望所有后续 headless 请求都使用该模型，可直接把 $DSH_HOME/settings.yaml 中的 agent-default-model 改为同一组 provider 和 model；此时不再需要临时 patch。

会话轨迹保存在 $DSH_HOME/sessions；Prime Realm 身份、任务笔记与学习状态分开保存在 $DSH_HOME/prime-agent。

编排工作流

控制面 policy 把 TypeScript 定位为编排语言：循环、条件、解析、过滤、聚合与状态都在 cell 内完成，工具调用是普通 await 表达式，其类型化结果在同一 cell 内绑定、切片、组合；读取、搜索和命令结果绑定到命名变量，仅在输入与来源仍有效时复用；编辑、外部写入、child 修改或用户纠正后刷新受影响证据，并重新判断派生索引与计划。固定提示补上 code mode 的经济学：只有 cell 的 completion 与 console.log 进入对话，其余结果留在 REPL；每 cell 可见输出预算为 3000 estimated tokens（当前文本估算约 12000 字符，不是 UTF-8 字节上限），超出即落盘换 preview，因此先在代码里 filter/slice/count/aggregate 再显示；额外往返比额外输出更贵，先减 cell 数，再在不增加往返的前提下收紧显示；「一个 cell 只有一个 await tools.x() 且原始结果直接成为 completion」是把 REPL 当语法糖的红旗，反向条款是一次 grep 或一次范围 read 能定位就直接读。不确定的文件路径从已知父目录 glob，不确定的目录路径通过 pwsh 检查父目录；只有任一失败会让全部成功结果都失去用途时才用 Promise.all，相互独立的读取、搜索和探测即使希望拿到全部答案也改用 Promise.allSettled 或逐项捕获 ToolCallError，保留成功结果并只重试失败项；副作用型 mutation 顺序执行。超过 64 KiB 的完成值由 runtime 生成有界 preview；原值通过准入时仍在 $_，应在运行下一个产生 completion 的 cell 前赋给命名变量，并从该变量继续切片、过滤或计数，不再整体显示。compaction 生成的 checkpoint 不影响 Realm：变量与函数仍然活着，来源仍有效时可直接继续；只有 live namespace restarted 通知才意味着 namespace 丢失，此时从文件重建并核对外部状态后再恢复 mutation。

慢任务使用非阻塞控制循环：交给 managed Job 或 continuable child，保存 id/输出位置后继续独立工作，或结束当前 turn 等待通知；不使用 sleep 轮询或长阻塞 await 占住交互。多回合或多 child 工作由直接面向用户的 root 在有意义里程碑简洁汇报结果、阻塞和下一步。委派判据：并行的重上下文调研或独立实现交给 agent，单次已知的查找、编辑或命令直接在 cell 内做；会淹没对话的探索（大范围搜索、长日志、多文件）交给 agent 并只要结论、计数和路径，不要转录。subagent 的 JSDoc 要求 prompt 含目标、报告格式、相关路径与边界，child 以几百字回报，大材料写文件。

todo_write 只用于需要用户可见状态跟踪的长流程或真实并行工作；普通单回合编辑、构建、测试与安装留在 live notebook 中，不创建任务列表。使用任务列表时只在有意义的阶段边界更新，并合并同一阶段内发现的状态变化。

Prime preset 的 subagent 与 subagent_fork 默认创建 continuable child：调用在 child inbox 接受任务后返回持久 child id，父 Agent 随即继续。后续使用 list_agents 观察、send_message 投递新 turn、interrupt_agent 中断当前 turn；child 通过 report 主动回传选定结论。continuable child 不产生 Job result，详细过程保存在 child Session。

Jobs 是独立的后台任务生命周期。后台 shell、后台 terminal_send 或 one-shot background provider 返回 Job id，使用 job_output、job_list、job_kill 管理，不能与 continuable child id 混用。job_monitor 接受现有流式 Job id 和 JavaScript 正则；监控 Terminal 时传入后台 terminal_send 返回的 pty-send-*，它订阅该次发送操作的输出，而不是整个 Terminal session。独立输入继续调用官方 terminal_send(sessionId, text)。大材料和大结果通过共享工作区文件交接，prompt/report 只携带任务、摘要与路径。

Prompt dump 脚本

运行 npm run prompt:dump 会启动安装包中的 DSH base composition，以 native preset host 方式停用 base 的全局 Agent-visible rows，再挂载随包完整 Prime declaration，组装一次真实 Agent-scope prompt而不调用模型。Skill catalog、Jobs controls 和其他能力因此来自与 TUI 相同的 Agent-local ownership，不由旧全局 row 兜底。

npm run prompt:dump
npm run prompt:dump -- --output D:/tmp/prime-prompt.txt
npm run prompt:dump -- --system-only --output D:/tmp/prime-system.txt
npm run prompt:dump -- --stdout  # 明确需要直接打印时使用

--cwd <directory> 设置 dump 中 Agent 的工作目录，默认是命令当前目录。脚本启动正常 Prime Agent、提交一个无操作请求，并在 llm/stream 边界短路 provider、捕获最终的 system、messages 与 model-visible tools；因此 Skill catalog、workspace instructions 和 runtime context 都来自真实 Agent Loop 请求。脚本使用隔离的临时 DSH_HOME，结束后删除启动状态，不调用外部模型。

refine

持续学习刻意放在次要位置。不要存研究资料、任务状态、工具输出或大上下文；只有出现重复失败、用户纠正或稳定可复用策略后才使用它。

Prime 注册一个随包 refine Skill provider。Host 保留唯一 Skill registry，Prime preset 在 Agent scope 内挂载 dsh-tool-skill catalog/loader 与 filesystem provider，使首个模型请求获得合并目录并可通过 tools.skill({ name: 'refine' }) 加载说明。Realm 随后使用预加载、按 cell lease 的 refine.status() / refine.run(instructions?, options?) 客户端；它不是 DSH tool，不进入 tools.* 或生成 SDK，也不产生伪造的 tool dispatch 记录。run 只安排一次 turn-stopping refinement，并立即返回；停止边界运行有界 planner/store，再通过 agent.steer(...) 把结果交回 Agent。

人类仍可直接使用 /refine [--local|--global] [instructions]；该命令在 Agent idle maintenance 阶段运行同一个 planner/store。命令开始时写入标准 command/run，结束时以同一 commandId 写入 command/done；Web 与 TUI 可据此在聊天列表插入一条运行中的命令行，并在完成后原地更新。/refine rollback <transaction-id> [--global] 保留冲突安全 rollback。自动 interval/compaction refine 与效果观察仍未启用，因此模型主动 Skill、人类 command、Host auto-refine 是三个独立入口。

条目类型包括 prompt、memory、skill 与 subagent。skill/subagent 只能引用真实可见的工具；它们记录路由，不会创建能力或扩大权限。

配置

stateDirectory 必填。未配置选项时使用下列默认值。

dsh-prime-agent/runtime 条目接受执行预算字段（computeMs、maxWallMs、maxOutputBytes、maxOldGenerationSizeMb）；显式值逐字透传，未配置时 Worker old-generation 使用 Prime 默认 64 MiB。Realm pool 治理项默认 maxActiveRealms: 32、maxIdleMs: 600000、maxHostCallsPerRun: 200、maxParallelHostCallsPerRun: 16。条目还接受单槽 completion 保留与投影上限（maxCompletionRetainedBytes、maxCompletionRetainedNodes、maxCompletionOpaqueBytes、maxCompletionOpaqueNodes、maxCompletionFullBytes、maxCompletionProjectionBytes）。

存储与安全

• 插件状态位于 <stateDirectory>/continual(学习层)与 <stateDirectory>/realm-identity(HMAC 密钥、Session 稳定 Realm identity 和按 Realm 的进程 leases);Session 文件名使用 id 的 keyed hash。
• 状态提交使用跨进程写锁与原子替换;损坏、超限、丢失或 revision 冲突都会明确失败。
• Host runtime 监控直接父进程;父进程消失后执行有界根级清理,避免孤儿进程继续持有 Realm leases。
• Continual-learning 条目以 JSON 引用的不可信建议记录进入 prompt,不能覆盖当前 system、user、权限或工具约束。
• 在宿主平台支持时请求 POSIX owner-only 权限。这些措施用于持久化与完整性加固,不代表安全沙箱。

开发

开发、类型检查和测试统一解析 package-lock.json 锁定的 npm 发布包；同级 ../deepseek-harness checkout 仅用于审阅上游 diff 与 preset 快照，不参与模块解析。宿主提供的 DSH peer range 限制在兼容的 0.1.x 系列并标记为 optional，避免重复安装宿主服务；@deepseek-ai/dsh-ptc-runtime 是例外，由 Prime 包作为生产依赖直接交付，repl bridge 与 Realm seam 复用其官方 run/binding 类型契约（官方运行时本体仍由宿主提供）。

npm run typecheck
npm test                  # 快速单元测试
npm run test:integration # Realm/Worker/组合与多进程集成测试
npm run test:model       # 真实模型 E2E（需要 DEEPSEEK_API_KEY）
npm run check            # typecheck + 快速单元测试
npm run check:all        # typecheck + 快速单元测试 + 集成测试
npm run build

test:integration 的 Vitest 进程设置 DSH_RUN_INTEGRATION=1；test:model 设置 DSH_RUN_MODEL_E2E=1，并且只有同时提供 DEEPSEEK_API_KEY 才会执行真实模型用例。默认 npm test 排除这两类测试。