XiaoMoDern/dsh-trajectory-teacher

README 摘要

dsh-trajectory-teacher 把 DeepSeek Harness (DSH) 里 AI Agent 的一次执行轨迹，自动转成一份可读的 复盘报告 。 - 输入 ：DSH 的 Trajectory 事件流（Agent 每次运行自动记录） - 处理 ：提取关键事件 → 调 LLM 分析 - 输出 ：markdown 复盘文档（决策点 / 踩的坑 / 可复用做法） 效果示例 对话里输入 /trajectory-teacher ，几秒后得到一份结构化复盘： 安装 安装后重启 DSH，插件自动挂载。 用法 在对话里跑完一轮任务后，输入： 插件会复盘 当前会话 的完整轨迹，返回一份 markdown 复盘报告。 可选配置 默认复用当前会话正在用的模型来生成复盘。若要指定，在 profile 的 cordis.patch.yml 里覆盖： 复盘分析已默认关掉 thinking（ reasoningEffort: 'off' ）——提取+总结不需要深度推理，更快更便宜、输出更稳定。 How it works - 噪音过滤 ：一次流式回复会产生几百个 token 级 chunk，全部丢弃，只留 tool/call 、 assistant/message 、 turn/ 、 approval/ 等关键事件。 - 脱敏 ：轨迹里可能混入 API key 明文，报告输出前自动打码（ sk- ）。 - 成本控制 ：手动触发（不自动跑）、只喂关键事件摘要（有长度上限）、关 thinking、用便宜模型。 为什么是「手动命令」而非「自动跑」 复盘要烧 LLM token，所以不自动触发——用 /trajectory-teacher 命令，你想复盘时才跑。 Project structure Development 本地调试（从源码挂载到 DSH）： 运行测试与构建： License MIT

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