dsh-plugin-review
Skill2 starsChanged 3 months agoMITView on GitHub
Review a DeepSeek Harness plugin against this repo's authoring conventions — apply/inject/Config, seams, patch layers, client-slot rules, reversibility. Use when reviewing a plugin, auditing a bundle, or the user says /dsh-plugin-review, "审查插件", "看看这个插件合不合规范", "review this plugin".
In this repository8 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- development-cdpSkill
- dsh-plugin-authorSkill
- dsh-plugin-clientSkill
- dsh-plugin-composeSkill
- dsh-plugin-conventionsSkill
- dsh-plugin-runtimeSkill
The file
Files
审查 dsh 插件
只报告违反本仓库技能的问题。规则正文在对应技能,这里不下第二份定义。先读改动与插件根目录的 package.json、cordis.patch.yml、入口模块。
对照源码:../deepseek-harness(若存在)。
流程
- 判定形态:工具 / 服务 / 适配器 / 钩子 / Client / 纯 bundle。选错形态本身就是 finding。
- 按下面清单逐项核对,每条 finding 写:位置、违反的规则(链到技能)、怎么改。
- 区分错误(必须改)与建议(规范倾向)。
- 不要评审 harness 第一方风格差异(i18n yaml、invariant 文件等),除非树外包也声明要跟第一方门禁。
清单
形态与归属 — conventions
- 新行为挂在已有扩展点,没有改 agent loop / 没有旁路喂模型。
- 模型可见输入能从会话日志重建。
- 该拆 seam 时 Provider 与 Consumer 不互相依赖。
- 包名、ctx key、工具名、事件名符合命名表。
- 没有把产品功能做成
cordis_define动态包。 - 导出符号与非显然边界有准确 JSDoc;没有过时或复述式注释(comments)。
运行时 — runtime
- 入口是函数 /
{ apply }/Service之一;有name。 inject覆盖apply里读的必需服务;可选的用ctx.get。- 无模块顶层副作用。
- 外部资源在
ctx.effect;有序清理在同一个 disposer。 - Waterfall 观察者调用
next();政策插件的短路是故意的。 Config是 Schemastery(Standard Schema),不是普通对象。- 可调超时/路径/开关在 Config 里,能在 patch 改掉。
工具(若有)— templates
defineTool:规范值 +output.render;execute尊重exec.signal。- 政策不在
execute里。 presentCall/presentResult若存在则是纯函数。
组装 — compose
- 有
dsh.bundle.patch,且 patch 在files里。 - patch
id稳定;name是包名(不是作者机器路径)。 - 覆盖已有行时重述完整
config。 - cordis 与所用 Definition 在
peerDependencies。 - TypeScript 包有自包含
prepare,或只发预构建产物。
浏览器半(若有)— client
- 声明
dsh.client+exports["./client"],且 Host 行会挂上该包。 ./client是__ModuleLoader__.loadCJS factory,id 等于包名;reactexternal。- 只通过
slots.register组合;组件不碰ctx。 ./client没有多余值导出,没有跨插件 import 组件。- 没有假设自己会出现在内置设置白名单里。
输出格式
## 结论
<一句话:可以合并 / 先改错误>
## 错误
- `path:line` — <规则链接> — <改法>
## 建议
- ...
## 已核对且通过
- <短列表>Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
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- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

