KeynoWu/dsh-omp-tools

README 摘要

dsh-omp-tools 给 DeepSeek Harness 的 coding 能力增强工具集 ——参考 oh-my-pi（omp）的 LSP 封装与工具设计，按能力模块分批迭代。 模块 1（LSP 语义导航/诊断）+ 模块 2（AST 结构化搜索/批量重写）已完成 。 状态：迭代 1（LSP）+ 迭代 2（astgrep）已实现并通过验证；迭代 3+（hashline 编辑 / read 摘要 / memory）规划中 设计文档：docs/lsp-module-design.md v2 模块化架构 一个插件包 = 宿主装配层（ src/index.ts ）+ 能力模块（ src/modules/ / ）。模块间零依赖， config.modules. 开关控制挂载；未启用的模块不注册任何工具、不加载依赖。 模块 能力 状态 lsp 语言服务器池 + 语义工具（诊断/定义/引用/hover/rename） ✅ 已完成（迭代 1） astgrep AST 结构化搜索/批量重写（语法感知，避开注释/字符串噪音） ✅ 已完成（迭代 2） edit hashline 锚定编辑（防过期内容编辑） ✅ 已完成（迭代 3） read 大文件摘要 + 选择器（省 token） ✅ 已完成（迭代 3） memory learn/checkpoint（跨会话沉淀） 📋 规划（迭代 4） 模块 1：LSP 语义导航/诊断 给 DSH 装上真正的语言智能 ：内置语言服务器检测与进程池，让 agent 在 coding 时拥有语义级的「查错 / 找定义 / 找引用 / 看类型」能力——不再靠猜。 没有 LSP 时，agent 在代码库里只能做「文本级近似」： 想做的事 没有 LSP（现状） 有了 LSP（本模块） 写完代码查错 手动跑编译器/测试——慢、要搭命令、输出噪音大 lsp diagnostics ： 毫秒级增量诊断，精确到行 ，改完 A 立刻知道有没有破坏 B 找定义 / 引用 grep 字符串匹配——漏别名/重导出/动态分发，混进注释和字符串噪音 lsp definition / lsp references ： 语义精确匹配 ，穿透 import 别名、重导出、动态分发，不含噪音 理解类型签名 read 文件自己推断 lsp hover ： 直接给出类型签名与文档 大代码库导航 凭文件名和 grep 猜位置 按语言服务器解析的 真实符号表 定位，跨文件引用一次到位 核心区别一句话： 没有 LSP 的 agent 在「猜」代码，有 LSP 的 agent 在「读」代码。 语义分析是每种语言的重活，不该由 LLM 猜测，也不该让 grep 硬凑——交给专业语言服务器（tsserver / pyright / gopls / rust-analyzer…），agent …

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