dsh-jev-adapter

DSH PLUGIN模型与账号接入

仓库 BetterZflyee/dsh-jev-adapter

模型与账号接入 L4 · 沙盒安装通过 安全审查:低风险 可信度:银 可安装插件
安装这个插件

把 Jev(System One)决策模型范式接入任意 OpenAI 兼容 LLM,为 DeepSeek Harness 注册 jev_decide 工具,无需 TypeSafe key 即可获得带概率分布的 choice、score、boolean 结构化判断。

一句话选型结论

按资料字段整理

dsh-jev-adapter 是模型与账号接入类的 DSH 可安装插件,验证等级 L4 · 沙盒安装通过,安全审查为低风险,列出 5 项功能,有可直接复制的安装命令。验证通过不等于安全:插件会读写文件、执行命令或联网,装前先到仓库确认它做了什么;涉及密钥或系统权限的,建议先在隔离环境试装。

分类模型与账号接入 收录类型可安装插件 验证等级L4 · 沙盒安装通过 安全审查低风险
验证等级 L4 L4 · 沙盒安装通过
GitHub 星标 4 复刻 0 · 未关闭 issue 0
最近更新 2026-09-21 创建于 2026-09-21
README 7.9 KB 正文体量,越大说明说明书写得越细

安装

可安装插件
在 DSH 里执行,装完用 dsh plugin list 确认已挂上;标了 L4 / L5 的命令已在沙盒里真实跑通
dsh plugin --profile web add github:BetterZflyee/dsh-jev-adapter
  1. 1
    确认版本与运行环境

    仓库没有标注兼容版本与 Node.js 要求,先确认你的 DSH 版本能装,再继续。

  2. 2
    执行安装命令

    在 DSH 里执行上面的命令;多包仓库要注意区分具体子包名,别装错包。

  3. 3
    确认已挂载

    用 dsh plugin list 查看列表里是否出现这个插件,出现即挂载成功。

  4. 4
    试跑并检查权限

    加载后跑一个最小用例,确认它能正常工作;同时看它申请了哪些文件、命令或网络权限。

兼容 DSH 版本未标注版本不匹配时安装会报错
Node.js 要求未标注来自仓库 package.json 的 engines 字段
前置依赖无需要同时安装的同级依赖
npm 包名未发布到 npm可用 npm view 查看包信息

能做什么

5 项功能
字段来自项目仓库与公开索引,中文说明由本站标注

dsh-jev-adapter:把决策模型范式接入 DeepSeek Harness

  • 注册 jev_decide 决策工具
  • 支持 choice/score/boolean 三类问题
  • 返回概率分布与置信度
  • 兼容任意 OpenAI 端点
  • 可选直连官方 TypeSafe API

适用场景

智能体编排

上游标签

decision-modeldsh-pluginjevtypesafe

验证等级与安全审查

L4 · 沙盒安装通过
自动化流程结论,不是人工审核
验证等级L4 · 沙盒安装通过安装命令在隔离沙盒内真实执行成功,无依赖错误
安全审查低风险静态分析结论,未标注不代表已通过审查
仓库健康度活跃按仓库活跃度与最近更新时间给出
可信度银综合仓库活跃度与验证结果

上面的结论来自上游最近一次自动化验证(2026-10-08): 同一套检查会在插件发新版后重跑,页面显示的是最新一次的逐项结果。

逐项检查结果

L1 · 已找到 ✓ 通过
  • L1.0_DEFAULTED_FROM_L3 由 L3 推定 默认通过——L3 安装规范已通过(全库 L3 扫描策略)
L2 · 结构化 ✓ 通过
  • L2.0_DEFAULTED_FROM_L3 由 L3 推定 默认通过——L3 安装规范已通过(全库 L3 扫描策略)
L3 · 安装规范 ✓ 通过
  • L3.1_INSTALL_COMMAND_PARSED 安装命令已解析 方式:安装规范解析
  • L3.2_DSH_VERSION_DECLARED DSH 版本已声明 方式:DSH 版本声明
L4 · 安装已测 ✓ 通过
  • L4.1_INSTALL_EXECUTED_CONFINED 受限沙盒内执行安装 方式:沙盒安装执行
  • L4.2_INSTALL_SUCCESS 沙盒安装成功 方式:沙盒安装执行
  • L4.3_ARTIFACT_CONFIRMED 安装产物已确认 方式:沙盒安装执行
L5 · 运行已测 ✕ 未通过
  • L5.1_INSTALL_PASSED_SANDBOXED 沙盒安装通过 方式:沙盒安装执行
  • L5.2_WEB_BOOT_READY Web 启动就绪 boot failed
  • L5.3_HTTP_SERVED HTTP 服务响应
— · 其它检查项
  • L4_0_SANDBOX 沙盒安装判定 方式:沙盒安装执行

风险详情

  • 审查结论 通过
  • 结论说明 vet 静态分析未发现可疑行为,判定为干净(clean)。
  • 风险计数 严重 0 / 高 0 / 中 0
  • 风险详情 未发现严重或警告级问题。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 验证等级 L4:在沙盒里真实装过,依赖能装上,不是纸面声明。
  • 静态安全审查为低风险,没有发现明显可疑行为。
  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。
  • 列出了 5 项功能,能直接看出它解决什么问题。

先想清楚的地方

  • 没有声明 Node.js 版本要求,版本不匹配可能装不上。
  • 验证通过不等于安全:插件会读写文件、执行命令或联网,装前先到仓库确认它做了什么。

更适合

  • 需要在模型与账号接入场景里给 DSH 补能力的人。
  • 想装完就能用、不想自己排依赖的人。
  • 能接受在本地装依赖、愿意自己确认权限的人。

不太适合

  • 只使用 DSH 官方内置能力、不接受第三方插件的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
插件验证等级安全审查星标兼容版本安装命令
dsh-jev-adapter当前 L4 · 沙盒安装通过 低风险 4 未标注 有
archify L4 · 沙盒安装通过 低风险 8.0 万 未标注 有
DeepSeek-Reasonix L4 · 沙盒安装通过 低风险 3.6 万 未标注 有
nocobase L3 · 安装规范通过 低风险 2.5 万 0.1.1-rc.2 无
learn-harness-engineering L4 · 沙盒安装通过 低风险 2.0 万 未标注 有
dsh-our-free-model 未做沙盒验证 未标注 8,064 未标注 无

仓库档案

模型与账号接入
字段来自项目仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方BetterZflyee仓库 dsh-jev-adapter · 默认分支 main
分类模型与账号接入ai
收录类型可安装插件声明了 dsh.bundle、可用 dsh plugin add 安装的条目
开发语言JavaScript仓库主语言
许可证MIT商用或二次分发前请确认条款原文
星标 / 复刻 / issue4 / 0 / 0收录时的数值,非实时
创建 / 更新2026-09-21 · 2026-09-21最后推送 2026-09-21
本站收录2026-09-22首次进入本站目录的时间

README 全文

7.9 KB
作者原文,中文版优先;只做安全转义,不改内容

dsh-jev-adapter

English | 中文


Use the Jev (System One) decision-model paradigm with any OpenAI-compatible LLM — no TypeSafe API key required. Registers a jev_decide tool on DeepSeek Harness (dsh).

Jev (TypeSafe AI) is a decision model: you send a state plus typed questions (choice / score / boolean), it returns calibrated, probability-distributed answers — no text generation. This plugin brings that paradigm to any chat model you already have, and can also talk to the real Jev API if you have a key.

Why

  • zhangxaochen/dsh-jev (worth checking out) integrates the official TypeSafe API — great if you have a key and can reach api.typesafe.ai.
  • This plugin covers everyone else: any OpenAI-compatible endpoint works — DeepSeek's own API, Ollama, vLLM, OpenRouter, SiliconFlow, LM Studio, or an air-gapped internal gateway.
  • Probabilities on the openai channel are the model's self-reported estimates (not mathematically calibrated — every result carries this caveat). On the typesafe channel you get the real thing.

What you get

One tool, jev_decide, callable by the agent:

Question type You provide You get back
choice options map (≤255) picked option + full probability distribution + confidence
score ordered levels (2–10) fractional score + per-level probabilities + confidence
boolean a statement P(true)

Ask many questions in one call — 1 and 10 questions cost about the same.

Install

dsh plugin --profile  add github:BetterZflyee/dsh-jev-adapter
# or, once published on npm:
dsh plugin --profile  add dsh-jev-adapter

Then set one environment variable and restart dsh:

# openai channel (default) — point at any OpenAI-compatible endpoint
export JEV_OPENAI_API_KEY="sk-..."
# optional overrides:
# export JEV_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"   # or Ollama/vLLM/OpenRouter/...
# export JEV_MODEL="deepseek-chat"

Or configure in cordis.patch.yml instead of env vars (see below).

Configure

All settings live in the plugin row in cordis.patch.yml:

- id: dsh-jev-adapter
name: dsh-jev-adapter
config:
channel: openai          # "openai" (default) | "typesafe"
# ---- openai channel ----
# baseURL: https://api.deepseek.com/v1     # any OpenAI-compatible endpoint
# apiKey: sk-...                            # or env JEV_OPENAI_API_KEY / OPENAI_API_KEY
# model: deepseek-chat
# ---- typesafe channel (real Jev) ----
# channel: typesafe
# apiKey: ...                              # or env JEV_TYPESAFE_API_KEY / TYPESAFE_API_KEY
# model: jev-latest
# ---- shared ----
# maxTokens: 4000
# timeoutMs: 120000
# retries: 3

Use

Just talk to your agent — it decides when to call the tool:

Classify these 12 support tickets: department + urgency + customer frustration.

The agent sends all judgements as typed questions in one jev_decide call and gets back a table of probabilities.

Routing on confidence (the whole point of the paradigm):

confidence ≥ 0.85  → act automatically
0.5 – 0.85         → draft, ask a human to confirm
< 0.5              → escalate to a human

Tune thresholds to the risk of the action, and remember the caveat: on the openai channel these are self-reported probabilities, not calibrated ones.

Details worth knowing

  • Honesty prompt. The adapter explicitly instructs the model to spread probability when uncertain instead of forcing a fake 1.0 — without this, confidence saturates and the routing signal is lost (validated on real Chinese-language work items; see the prompt in lib/adapter.js).
  • Thinking models. Models that leave content empty and answer in reasoning_content are handled.
  • Normalisation. Probabilities that don't sum to 1 are renormalised; an all-zero answer degrades to uniform rather than failing.
  • Retries. 429/5xx retried with exponential backoff (default 3 attempts).

Relation to other Jev plugins

zhangxaochen/dsh-jev this plugin
Real TypeSafe Jev ✅ ✅ (typesafe channel)
Any OpenAI-compatible LLM ❌ ✅ (default)
Tool pruning / loop guard / safety gate ✅ ❌ (different scope)

They are complementary: pick his for the guard suite with a real Jev key, this one for the decision paradigm on any model.

License

MIT


dsh-jev-adapter(中文)

把 Jev(System One)决策模型范式套在任何 OpenAI 兼容的 LLM 上——不需要 TypeSafe API key。在 DeepSeek Harness (dsh) 上注册一个 jev_decide 工具。

Jev(TypeSafe AI)是决策模型:发一段状态加一组类型化问题(choice / score / boolean),返回带概率分布的结构化答案——不生成文字。本插件把这个范式带到你已有的任意聊天模型上;如果你有 key,也可以直连真 Jev。

为什么做这个

  • zhangxaochen/dsh-jev(推荐一看)对接的是 官方 TypeSafe API——有 key 且能访问 api.typesafe.ai 时很好。
  • 本插件覆盖其他人:任何 OpenAI 兼容端点都能跑——DeepSeek 官方 API、Ollama、vLLM、OpenRouter、硅基流动、LM Studio、或内网网关。
  • openai 通道的概率是模型自述的估计值(非数学校准,每个结果都带此提示);typesafe 通道给你真货。

你得到什么

一个工具 jev_decide,Agent 可直接调用:

问题类型 你提供 返回
choice 选项映射(≤255 项) 选中的选项 + 完整概率分布 + 置信度
score 有序等级(2–10 级) 分数 + 各等级概率 + 置信度
boolean 一个陈述 P(为真)

一次调用可以并行问多个问题——问 1 个和问 10 个代价几乎一样。

安装

dsh plugin --profile  add github:BetterZflyee/dsh-jev-adapter
# npm 发布后也可以:
dsh plugin --profile  add dsh-jev-adapter

设一个环境变量后重启 dsh:

# openai 通道(默认)—— 指向任意 OpenAI 兼容端点
export JEV_OPENAI_API_KEY="sk-..."
# 可选覆盖:
# export JEV_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"   # 或 Ollama/vLLM/OpenRouter/...
# export JEV_MODEL="deepseek-chat"

也可以在 cordis.patch.yml 里配置(见英文节的 Configure)。

使用

直接跟 Agent 说话,它自己决定何时调用:

把这 12 条工单分类:部门 + 紧急度 + 客户情绪

Agent 会把所有判断作为类型化问题放进一次 jev_decide 调用,拿到一张概率表。

按置信度路由(这套范式的意义所在):

confidence ≥ 0.85  → 自动执行
0.5 – 0.85         → 生成草稿,请人确认
< 0.5              → 转人工

阈值按操作风险调;记住提示:openai 通道的概率是自述值,不是校准值。

值得知道的细节

  • 诚实性提示词。适配器明确要求模型不确定时如实分散概率、不要硬给 1.0——没有这条,置信度会饱和,路由信号失效(在真实中文工作事项上验证过,见 lib/adapter.js)。
  • 思考模型兼容。content 为空、答案在 reasoning_content 的模型已处理。
  • 归一化。概率之和不为 1 时重新归一化;全零答案退化为均匀分布而不是报错。
  • 重试。429/5xx 指数退避重试(默认 3 次)。

与其他 Jev 插件的关系

zhangxaochen/dsh-jev 本插件
真 TypeSafe Jev ✅ ✅(typesafe 通道)
任意 OpenAI 兼容 LLM ❌ ✅(默认)
工具剪枝 / 死循环阻断 / 安全门禁 ✅ ❌(定位不同)

互补关系:要护栏套件 + 真 Jev 用他的;要在任意模型上用决策范式用本插件。

许可证

MIT

常见问题

7 问
答案由本站依据条目字段整理,不引用上游原文
dsh-jev-adapter 怎么安装?

在 DSH 里执行 `dsh plugin --profile web add github:BetterZflyee/dsh-jev-adapter` 即可。

dsh-jev-adapter 的验证等级是什么意思?

L4 · 沙盒安装通过。安装命令在隔离沙盒内真实执行成功,无依赖错误

dsh-jev-adapter 安全吗?

低风险。vet 静态分析未发现可疑行为,判定为干净(clean)。

dsh-jev-adapter 装之前要先确认什么?

先看它会读写哪些文件、执行哪些命令、连接哪些网络地址;验证等级只说明装得上、跑得起来,不等于安全。涉及密钥或系统权限的,建议先在隔离环境试装。

dsh-jev-adapter 用的是什么许可证?

上游标注为 MIT。商用或二次分发前请到仓库确认许可证原文。

dsh-jev-adapter 有哪些功能?

注册 jev_decide 决策工具、支持 choice/score/boolean 三类问题、返回概率分布与置信度、兼容任意 OpenAI 端点、可选直连官方 TypeSafe API。

这条记录的数据可靠吗?

本站按仓库名去重后合并整理,字段以作者仓库与 npm 元数据为准;安装命令、仓库地址与 README 保持原文,带 L4 / L5 标记的安装命令已在隔离沙盒里真实跑通。

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插件的元信息来自作者仓库;分类、验证等级与安全结论的中文说明为中文整理,最近核验 2026-10-08。