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dsh-proactive 主动智能（Proactive Intelligence）调度插件 —— DeepSeek Harness（DSH）生态中的多模型协同调度系统：自主感知、自主决策、自主进化，内置 科学家 / 理论家双心智 与 认知能量共生经济 。 English 中文 什么是主动智能？ 传统调度系统是 被动的 ：收到信号才响应，没有信号就空转。本插件在「感知 → 决策 → 执行 → 反思 → 沉淀」闭环之上叠加自主层，让系统： - 没有任务时 ，主动观察自身运行状态、发现瓶颈、生成改进目标 - 遇到未知领域 ，主动发起探索，把"不知道"变成"有经验" - 面对未来负载 ，主动预测信号到达趋势，提前预留容量 - 出现异常时 ，主动熔断、限流、降级，而不是等到崩溃 架构总览 系统由三层组成： 质变内核 （一套共享统计语言的心智底座）、 三环自治 （操作环 / 进化环 / 元认知外环）、 共生经济层 （认知能量市场）。 核心特性 主动感知与自主决策 - Sentinel 多源信号接入（webhook / 文件监听 / 轮询 / 手动注入），聚合窗口去重、紧急度智能排序 - 战略决策引擎：execute / defer / dismiss / ask-user 四级决策，统计学习（时间衰减 + Wilson 下界 + UCB 冷启动）持续校准 - 经验检索 + DAG 计划生成 + 多模型并行执行，10 步主链路单向数据流 科学家 / 理论家双心智 - 科学家内核 （core/scientist.ts）：贝叶斯最优实验设计——为「知识获取本身」定价。真 EIG（nat）评估实验信息价值、混杂加成（实验独占价值）、预算仲裁（netValue = EIG − cost）、信息台账校准、知识前沿收缩 - 理论内核 （core/theorist.ts）：层级贝叶斯 + MDL（理解即压缩）——把数据压缩为定律。同族观测边汇聚为定律（借力收缩）、压缩定价（对数贝叶斯因子）、零样本预测、反常侦测、范式转移（库恩跃迁） 质变内核（core/，3.0 → 11.0） 内核 版本 一句话 evidence.ts 3.0 统一证据语言：Wilson 界 / 时间衰减 / 证据排序，铺满所有记忆层 resilience.ts 4.0 弹性执行：熔断器状态机 / 指数退避全抖动 / 错误分型 causal-kernel.ts 5.0 因果推断：Pearl do-干预 ATE / 混杂检测 / 反事实查询 free-energy.ts 6.0 主动推断：Friston 自由能，一公式统一利用/探索/好奇心/健康度 deliberation.ts 7.0 规划即推断：想象推演 + beam search × 技能宏 + 梦实现对账 metareasoning.ts 8.0 理性元推理…

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