wuykjl/dsh-equip-engine

README 摘要

dsh-equip-engine 任务驱动的 DSH 插件配装引擎 ：给任务配整套插件，而不是给你一个列表。 装插件最痛苦的不是安装，是"这个任务到底该装哪些"。生态里 2000+ 插件、互相冲突、成本不一——配装引擎按任务自动推荐组合，并给出可直接复制的安装命令。 快速开始 CLI 用法 特性 - 五槽位配装 ：感知 / 决策 / 行动 / 记忆 / 输出——按 agent 循环阶段划分（比按能力分类稳定） - 组合评分 （核心）：协同加成（套装效应）、冲突惩罚（互斥插件不共存）、成本、信任（stars + 实测状态 + 个人反馈） - 双检索 ：规则精编库精确匹配 + LLM 语义理解（两阶段预筛：2000+ → ≤48 候选 → LLM 精排，快且省 token） - 金标评测 ：19 任务规则 must 100%；弱关键词 TF-IDF 召回 97%（SEM 等已覆盖） - 数据保鲜 ：每周自动同步生态（cron），新增插件自动收录 - 2000+ 插件 manifest （2052 条：19 手工精编 + 2033 LLM 生成）： owner/repo 全限定 id，无撞名歧义 与其他生态工具的区别 目录/商店（dshplugin.store 等） 本引擎 回答的问题 "有什么插件" "这个任务该装哪些" 决策方式 人浏览/搜索/复制命令 机器配装 + 人审核 组合级判断 无 有（冲突/协同/预算） 可解释性 无 有（每个选择给理由） 架构 预筛：中文全段滑窗 bigram TF-IDF + 关键词混合；弱关键词任务自动抬高 TF-IDF 权重；大槽位自适应配额。 评测 - 金标集：19 个任务（ data/gold.json ），含 9 个弱关键词/口语/英文用例 - 规则 must 通过率： 100% - 召回：关键词 72% / TF-IDF 97%（数据驱动判定：不上 embedding） - 运行 node src/eval-suite.js 复现 已知限制 - 生成库 caps 仍有噪声 ：2033 条 LLM 生成 manifest。 capQuality 分布（eval 输出）：low(<0.4)≈97，主峰在 0.6–0.8。匹配时对 generated 按质量分降权；无有效 desc 的条目不送 LLM 瞎猜。 - cost 语义 ：生成库 cost 已与 stars 解耦，统一中性值 0.35（ failed 仍 +0.2）。热度只由 trustScore(stars) 表达； MAX COST=1.5 近似「约 4 个插件」数量预算。 - 极端同义改写仍可能漏召回 ：任务与 caps/desc 几乎无共享词时，本地 TF-IDF 不够（需真正 embedding 或人工补 caps）。 生态链接 - GitHub: htt…

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