dsh-session-insights

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用 /session-insights 把 DeepSeek Harness 的会话历史变成一份只保存在本地的工作流复盘报告。

dsh-session-insights 是原生 DSH Bundle，底层复用现有 Python 分析核心。插件模式通过 DSH sessionQuery 服务读取已完成回放校验的会话快照，生成一个可直接打开的 HTML Dashboard 和配套 JSON。它主要帮你回答：

• 我最近主要让 DSH 做了哪些类型的工作？
• 哪些项目和工作流投入最多？
• 工具失败、重复尝试和未完成任务集中在哪里？
• 哪些做法已经有效，下一步值得尝试什么？

这是行为复盘，不是遥测。它不是实时监控器，不计算账单，也不会替你判断工作质量。

报告里有什么

Dashboard 把同一批证据组织成几个容易浏览的视角：

视角	可以看懂什么
总览与时段对比	rollout、任务族、工具使用、token 构成，以及前后两个时段的变化
工作与流程拆解	项目、角色、代表性工作流和完成证据
亮点与摩擦	有证据支持的有效做法，以及失败、重试等值得调查的信号
建议	与测量证据绑定的 DSH 工作方式建议，并附可复制提示词

HTML 已内嵌样式和数据，不需要启动服务器；配套 JSON 便于继续处理或审计。

安装 Bundle

需要 DeepSeek Harness 和 Python 3.11 或更高版本。先把已发布 Bundle 安装到 DSH profile，再启动该 profile：

dsh plugin --profile web add dsh-session-insights
dsh web

如需从已审查的源码安装：

git clone https://github.com/GreenLv/dsh-session-insights.git
cd dsh-session-insights
dsh plugin --profile web add .
dsh web

随后在 DSH 输入框中运行：

/session-insights --days 30 --locale zh-CN

该命令会准备有界语义批次，让当前 DSH agent 串行分析，并把最终 HTML/JSON 写入 $DSH_HOME/insights/runs/<run-id>。添加 --deterministic 可跳过模型语义阶段。主命令刻意不占用 /insights，因此可以与已发布的 dsh-insights 共存。

npm 包不含 install/build 生命周期脚本。registry 命令安装已发布 Bundle；dsh plugin ... add . 安装当前本地源码。

获取渠道

• 从 npm 安装已发布 Bundle。
• 从 GitHub Releases 下载版本化发布产物。
• 在 dsh.pub 查看公开目录条目。
• 在 Awesome DeepSeek Harness 查看项目条目。

三档隐私模式

确定性报告完全离线运行。原生插件把 sessionQuery 返回的完整快照经 stdin 流式交给 Python，不会在运行目录复制原始 transcript。你可以决定报告和可选模型阶段允许保留多少会话内容：

模式	报告内容	语义分析
redacted（默认）	匿名化身份和路径、过滤密钥后，保留有界摘录	只有显式运行语义流程时，才使用有界且已脱敏的证据
metrics	不保留摘录，只输出聚合测量	完全禁用，不生成语义批次
local	过滤密钥后保留有界的本地路径和文本	需要显式启用，只应面向可信的本地输出位置和模型提供方

本工具本身不会增加上传通道。如果启用可选语义流程，按 --analysis-privacy 清洗并限制范围后的证据，会交给 DSH 当前配置的模型提供方分析。

工具拒绝把报告写入 $DSH_HOME/sessions，避免生成文件混入原始日志目录。

原生命令

/session-insights [--days N] [--project PATH] [--privacy MODE]
  [--analysis-privacy MODE] [--analysis-depth LEVEL]
  [--locale zh-CN|en] [--deterministic] [--resume] [--no-open]

项目过滤路径遵循宿主操作系统语法。在 Windows 上请使用 /session-insights --project C:/path/to/project 这样的原生路径；如果传入 /path/to/project 这类 POSIX 根路径，插件会明确报错，而不是静默匹配不到会话。

语义复盘是默认流程，通过六个有界 DSH tools 完成 prepare、批次读取/提交、汇总读取/提交和 finalize。模型输出无效时，编排提示要求每阶段最多修复一次，仍失败则显式降级并保留确定性报告。当前 insights 会话计入覆盖范围，但会标记为 meta-analysis，不进入建议生成。

兼容 CLI 与 Skill 流程

v0.1 的文件日志 CLI 与 Skill 继续保留，适合自动化或未挂载 Bundle 的环境：

DSH_HOME="${DSH_HOME:-$HOME/.dsh}"
python3 scripts/bootstrap.py install --dsh-home "$DSH_HOME"
CLI="$DSH_HOME/tools/dsh-session-insights/venv/bin/dsh-session-insights"

# 复盘最近 30 天并打开中文 Dashboard
"$CLI" report --dsh-home "$DSH_HOME" --days 30 --locale zh-CN \
  --format html --output ./dsh-insights.html --open

# 在 macOS 或 Linux 上只看一个项目
dsh-session-insights report --dsh-home "$DSH_HOME" \
  --project /path/to/project --format html --output ./project-insights.html

# 不保留摘录，也不生成语义批次
dsh-session-insights report --dsh-home "$DSH_HOME" --privacy metrics \
  --format json --output ./dsh-metrics.json

# 检查安装状态
dsh-session-insights doctor --dsh-home "$DSH_HOME"

Windows PowerShell 应使用受管的 Windows 启动器和 Windows 原生项目路径：

$Cli = Join-Path $env:DSH_HOME 'tools\dsh-session-insights\venv\Scripts\dsh-session-insights.exe'
& $Cli report --dsh-home $env:DSH_HOME --project 'C:\path\to\project' --format html --output .\project-insights.html

只卸载本项目管理的目录：

python3 scripts/bootstrap.py uninstall --dsh-home "$DSH_HOME"

安装器只管理：

• $DSH_HOME/skills/dsh-session-insights
• $DSH_HOME/tools/dsh-session-insights

它会拒绝符号链接目标、相互重叠的根目录，以及已有但不带本项目标记的目录，不会覆盖其他 Skill。

手动语义复盘

原生命令默认编排语义复盘。CLI 也暴露了每个阶段，便于调试或自动化：

通过已安装的 DSH Skill 使用时，当前 DSH 模型可以编排这套流程。若需手动执行：

dsh-session-insights semantic prepare --dsh-home "$DSH_HOME" --days 30 --workdir /safe/workdir
dsh-session-insights semantic validate-batch --workdir /safe/workdir --batch batch-001
dsh-session-insights semantic prepare-aggregate --workdir /safe/workdir
dsh-session-insights semantic validate-aggregate --workdir /safe/workdir
dsh-session-insights semantic finalize --workdir /safe/workdir --output report.html

模型生成的每个 JSON 都必须先通过验证，才能进入最终报告。未知证据 ID、禁止的完成声明、错误枚举或隐私泄漏都会 fail closed。若语义阶段不能完成，finalize --fallback 会记录降级状态并保留确定性报告。

当前范围与限制

• 原生输入来自可信 DSH sessionQuery 服务；兼容 CLI 仍读取 $DSH_HOME/sessions 下的 session.jsonl.zstd。
• 输出遵循 dsh-session-insights/1。
• token 以 (turn, step) 去重；这是使用量口径，不是账单或配额口径。
• Dashboard 与语义提示契约基于同一报告 schema 支持 zh-CN 和 en。
• 报告只能根据现有证据推断模式，不能证明意图、质量、任务验收或安全性。

v0.2.0 Bundle 的兼容性证据：

环境	证据范围
macOS + DSH 0.1.1-rc.1	本地源码安装、合成配置回读、Web profile 启动、别名路径重复运行和英文 DOM 渲染检查通过
Windows + DSH 0.1.1-rc.1	11d6fe4 上的 v0.2 本地链接生命周期及真实模型 en/zh-CN 聚焦流程通过；未原生触发确定性斜杠命令分发或浏览器 DOM 渲染
远程 CI	11d6fe4 上 Ubuntu/macOS/Windows × Python 3.11/3.12/3.13 共 9 个任务通过
本地回归	Node 11 项、Python 36 项通过；npm dry-run 含 17 个预期文件

当前证据见 v0.2.0 候选验收记录；已发布 CLI/Skill 的历史证据见 v0.1.0 验收记录。

开发与项目文档

python3 -m pip install -e '.[dev]'
python3 -m unittest discover -s tests -v
python3 scripts/build_fixture.py --check
python3 scripts/audit_public_tree.py --root .

• 更新记录
• 安全策略
• 参与贡献
• 分发说明

测试 fixture 全部为合成数据，并可确定性重建。

许可证

MIT