@custom/dsh-plugin-j-space (J-Space 认知控制套件)

English Documentation | 简体中文说明

J-Space Cognition Suite (V3.6) 是专为 DeepSeek Harness (DSH) 研发的推理时认知控制插件。旨在为 DeepSeek（V4-Pro / Flash）及 Kimi 等大模型在复杂长程任务、深度代码重构与严密逻辑推理中，提供模型不可知的工作空间管控、抗表征漂移与稠密自验机制。

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🌟 为什么需要 J-Space？

大语言模型在长程任务（如大型代码库重构、多步调试、竞赛级问题）中，常常遇到以下 4 类推理时损失：

1. 工作集过载（Working-Set Overload）：过多约束争抢有限注意力，导致细节遗漏。
2. 表征漂移（Representation Drift）：目标、架构约束或类型定义在多文件流转中发生变异或“边写边忘”。
3. 无控制盲目重试（Uncontrolled Retry）：测试失败后在没有形成有效诊断假设的情况下盲目修改代码。
4. 过早完成（Premature Completion）：将流畅自然的文本输出误判为已经过严格验证的最终交付物。

J-Space 将模型内部可访问的工作表征组织为一个可主动管理的工作空间（J-Space），无需微调权重、不引入隐藏开销，纯通过推理时控制协议释放模型真正潜能。

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⚙️ 6 大核心认知机制

核心模块	运行机制	核心成效
广播枢纽 (Broadcast Hub)	关键约束与架构锚点只推导一次并全局广播	彻底避免跨文件、跨步骤时的表征漂移
稠密轨 (Dense Track)	✓ / ? / ✗ 符号寄存器步进验证，支持无损展开为自然语言	强制步进证伪，杜绝幻觉推导
聚焦控制 (Directed Focus)	活动工作台严格限制在 1~2 个关键表征	杜绝工作集过载与注意力稀释
结论前桥接 (Bridge Reasoning)	中间逻辑推导必须先于消费它的结论进入激活态	根除“先猜结论、再编理由”的后验合理化
自我监控 (Self-Monitoring)	实时检测推理退化与逻辑断裂信号	发现偏差立即携带诊断假设回滚修复
断点记账 (Workspace Ledger)	持久化状态外化工具 (jspace.py)	在多轮对话与子智能体接缝间无缝保持状态

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🚀 安装与部署指南

全面支持 macOS、Linux、Windows 以及 云端服务器 / Docker 容器。

方式一：DSH CLI 命令（推荐：本地与服务器通用）

在任意已安装 DSH 的终端或项目目录中直接运行：

# 从 GitHub 仓库一键安装
dsh plugin add github:kolawong/dsh-plugin-j-space

# 或本地路径链接
dsh plugin add ./dsh-plugin-j-space

方式二：手动配置方式（本地与服务器通用）

如果你希望手动克隆到个人配置目录（~/.dsh）：

macOS / Linux 用户：

# 1. 克隆至个人 DSH 插件目录
mkdir -p ~/.dsh/plugins ~/.dsh/skills
git clone https://github.com/kolawong/dsh-plugin-j-space.git ~/.dsh/plugins/dsh-plugin-j-space

# 2. 软链接技能目录
ln -sfn ~/.dsh/plugins/dsh-plugin-j-space/skills/j-space ~/.dsh/skills/j-space

# 3. 重启 DSH
# 本地桌面端/CLI：重新启动 dsh web 或应用窗口
# 服务器守护进程：systemctl restart deepseek-harness

Windows 用户（PowerShell）：

# 1. 克隆至用户 DSH 插件目录
New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$HOME\.dsh\plugins", "$HOME\.dsh\skills"
git clone https://github.com/kolawong/dsh-plugin-j-space.git "$HOME\.dsh\plugins\dsh-plugin-j-space"

# 2. 创建技能目录软链接
New-Item -ItemType Junction -Path "$HOME\.dsh\skills\j-space" -Target "$HOME\.dsh\plugins\dsh-plugin-j-space\skills\j-space"

# 3. 重启你的 DSH 进程

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🎛️ 4 档激活时机与运行模式

可在 DSH Web 界面（设置 ➔ 插件 ➔ J-Space 认知控制套件）随时可视化切换，或在 ~/.dsh/settings.yaml 中配置：

j-space:
  mode: on-demand # 选项: on-demand (按需) | always-on (打开) | auto (自动) | off (关闭)

• 🎯 按需模式 (on-demand) [推荐默认]：在用户显式指令或长链推理时按需唤起，轻量且精准。
• ⚡ 常开模式 (always-on)：所有对话与代码任务默认全局注入认知工作空间协议。
• 🤖 智能自动 (auto)：根据任务复杂度与代码工程深度自主判定启用。
• ⛔ 停用模式 (off)：完全停用认知控制套件。

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💬 使用范例

在 DSH 主对话或任务看板右下角 AI 助手中：

• 自然隐式触发：在 on-demand 模式下，当您提出复杂架构重构、Bug 深度排查或数学推导时，DeepSeek 会自动调用 J-Space；
• 显式强化指令：

  “使用 J-Space 认知框架为我设计并验证当前模块的重构方案。” “开启 J-Space 稠密轨，自查当前跨文件接口的一致性与边界条件。”

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🌐 多语言支持 (i18n)

插件设置卡片（client.js）内置智能语言检测，能够根据您的 DSH 系统语言环境与浏览器设置，自动在中文与英文之间自适应切换，无需手动配置。

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🔬 科学背景与开源致谢声明

本项目基于语言模型内部表征可解释性研究，并将作者 Tiger3807861189 开源的 J-Space Cognition Suite V3.6 标准封装为 DeepSeek Harness 插件。

理论科学依据

• Gurnee et al., Anthropic (2026) — 语言模型内部工作表征空间研究（"Poised-to-say" 内部工作区）。

学术引用 (BibTeX)

@software{j_space_cognition_suite_2026,
  author = {Tiger3807861189},
  title = {J-Space Cognition Suite: Model-Agnostic Inference-Time Control Suite},
  year = {2026},
  version = {3.6.0},
  url = {https://github.com/Tiger3807861189/J-Space-Cognition-Suite-V3.6}
}

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📄 开源协议与合规声明

本项目基于 Apache License, Version 2.0 开源。

• 完整许可证文本请参阅 LICENSE。
• 包含来自上游 J-Space Cognition Suite V3.6 (c) 2026 Tiger3807861189 的组件。
• 完整的版权声明与上游致谢请参阅 NOTICE 文件。