@master0071/dsh-systemone

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DeepSeek Harness 插件：把 SystemOne 决策模型（默认云知声 Unisound u2-decision，可切换提供商）接入 Agent 工作流。

SystemOne 协议一次请求携带业务状态与结构化问题（choice / noul / score），一次前向传播返回带概率分布的判断，没有自由文本幻觉，非常适合需要可解释、可复核的自动化决策。

文档：SystemOne | 云知声 MaaS

内置场景（11 大业务域）

每个场景 = 3 个结构化问题，覆盖 33 项业务能力。

场景 id	业务域	覆盖能力
customer_service	客服运营	工单派单与分流、升级 PO 判定、严重度评分
content_moderation	内容审核	违规与否判定、违规类型归类、放行/复审/拦截
agent_routing	智能体路由	意图识别分流、是否调用工具、是否转人工
sales_lead	销售线索	线索质量评分、线索分配、是否值得跟进
risk_control	金融风控	交易异常评分、风险等级划分、是否人工复核
recruiting	招聘 HR	简历匹配度打分、是否进入下一轮、岗位归属
data_governance	数据治理	文档自动打标、数据问题归因、是否敏感数据
education	教育内容	题目知识点归类、难度分级评分、内容合规预检
requirements	需求与变更	优先级评分、变更风险评级、子任务派发
software_dev	软件开发	任务类型（缺陷/功能/重构/评审/测试/文档/构建/性能）、改动复杂度、是否需先探查代码库
requirement_clarity	需求预检	需求明确度评分、最缺信息（目标/范围/验收/约束）、不澄清就推进的返工风险

software_dev：给编码 Agent 用的软件开发场景

对编码 Agent 来说这是最常用的域。systemone_scenario(action: "run", scenario: "software_dev") 会返回三项判断：

问题	类型	取值
task_type	choice	bugfix 缺陷修复 / feature 新增功能 / refactor 重构整理 / review 代码评审 / test 测试 / docs 文档注释 / build 构建依赖 CI 环境 / perf 性能优化 / other 其他
complexity	score	0~3：单点改动 → 局部改动 → 跨模块改动 → 系统性改动
needs_context	noul	动手前是否需要先检索代码库、读实现或跑验证

派生字段 effort 把复杂度映射为 S / M / L / XL，recommendation 直接给出一句处置建议，例如：

bugfix 任务（规模 M）。建议先检索代码库并确认相关实现

典型用法：把「固定场景」设为 software_dev，开启自动决策后，Agent 每一步推理前都会先判断「这是 bug 还是新功能、改动多大、要不要先翻代码」，并把结论注入上下文——用来驱动「先探查再动手」这类工作流非常合适。

工具

插件只注册 2 个工具，控制工具 schema 的 token 开销，同时支持无限扩展场景。

systemone_scenario — 统一场景调度

action	作用
list	列出全部场景（可用 keyword 过滤）
describe	查看某场景的问题定义与可覆盖参数
run	执行决策，返回概率化答案 + 归一化决策 + 建议

systemone_scenario(action: "run",
                   scenario: "customer_service",
                   state: "订单支付后超过 24 小时仍未到账，用户无法继续使用核心服务，要求立即处理。")

返回（摘要节选）：

## 客服运营 · 工单派单与分流
- **决策服务**：unisound / u2-decision
- **受理部门**：支付、退款和账单问题（置信度 89.3%｜分布 billing=89.3% technical=10.7%）
- **严重程度**：核心功能不可用，没有替代方案 2.00（置信度 98.9%｜分布 2=98.9% ...）
- **立即升级**：是（96.0%）
- **建议**：转 支付、退款和账单问题 处理（优先级 P2）。需立即通知值班人员
- **建议复核**：无需人工复核

结构化字段：

{
  "ok": true,
  "scenario": "customer_service",
  "decision": { "department": "billing", "severity": 2, "escalate": true },
  "labels": { "department": "支付、退款和账单问题", "severity": "核心功能不可用，没有替代方案", "escalate": "是" },
  "derived": { "priority": "P2" },
  "confidences": { "department": 0.893, "severity": 0.989 },
  "needs_human_review": false,
  "recommendation": "转 支付、退款和账单问题 处理（优先级 P2）。需立即通知值班人员"
}

运行时覆盖问题定义（params）：

{
  "action": "run",
  "scenario": "customer_service",
  "state": "...",
  "params": {
    // criteria 整体替换选项（choice 传对象，score 传标签数组）
    "department": { "criteria": { "vip": "VIP 专属通道", "billing": "账单与支付" } },
    // addCriteria 在现有选项上追加/覆盖单个 key，不丢默认项（仅 choice）
    "severity":   { "instructions": "这个问题对业务的严重程度有多高？" }
  }
}

systemone_decide — 自定义问题

场景库里没有的临时判断，直接提交原始 questions：

systemone_decide(
  state: "订单支付后超过 24 小时仍未到账",
  questions: {
    "department": { "type": "choice", "instructions": "哪个团队处理？", "criteria": { "billing": "账单", "technical": "技术" } },
    "severity":   { "type": "score",  "instructions": "多严重？",   "criteria": ["轻微", "部分", "核心不可用", "严重"] },
    "escalate":   { "type": "noul",   "instructions": "需要立即升级吗？" }
  }
)

特性

• 提供商无关：所有工具只依赖统一的 provider.decide() 接口。切换厂商只改一行配置，业务工具零改动。
• 图形配置页：侧栏「插件 → @master0071/dsh-systemone → systemone」里可直接改提供商、Key、模型与自动决策参数，保存即生效（volatile 热更新，无需重启）。
• 场景可扩展：内置 11 大场景（含软件开发与需求预检），并可在配置页里用 JSON 追加或覆盖场景，无需改代码、无需重启
• 可自动决策：开启后挂 agent/pre-step，每一步推理前自动捕获上下文并注入判断（fail-open、硬超时、可缓存）。
• 概率化输出：返回每个选项的概率分布与置信度，而非单一答案。
• 复核兜底（分布平坦度）：needs_human_review 的主要判据是概率分布是否平坦——最大概率相对均匀分布不足 1.5 倍即视为"模型在猜"（不依赖标定，跨后端可比）。minConfidence（默认 0.6）保留为次要信号以兼容既有配置。判定理由放在 review_reasons 字段与摘要里，不只给一个布尔值（见「复核判定」）。
• 可编程调用：注册 ctx.systemone 服务，其他插件可直接 ctx.systemone.decide({ state, questions })。
• 本地可测：内置 mock 提供商，无需 API Key、无网络，输出确定。

架构

被动通道（模型主动调用）
┌────────────────────────  Agent（模型）  ────────────────────────┐
│                                                                │
│  systemone_scenario                     systemone_decide       │
│  （list / describe / run）              （自定义 questions）    │
└───────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                            │
主动通道（开启 autoDecide 后）
┌───────────────────────────┴────────────────────────────────────┐
│  agent/pre-step ◄─ auto.js                                     │
│    捕获 context ─→ 路由场景 ─→ 执行决策 ─→ 注入决策消息 │
└───────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                            │
                   ┌────────▼─────────┐
                   │   场景库          │  scenarios.js
                   │  11 内置 + 配置自定义 │  （纯数据，可扩展）
                   └────────┬─────────┘
                            │ 统一 decide({ state, questions })
                   ┌──────────────────┐
                   │  provider 抽象层  │  ← 切换厂商只改这里
                   │ unisound│http│mock│
                   └──────────────────┘
                            │
                   POST /v1/systemone

浏览器侧（配置界面）
┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  client.js ── 注册 plugins.row.config（键 @master0071/dsh-systemone#systemone）│
│    折叠卡片表单 ── form.mutate(ops) ──► profile cordis.patch.yml │
│    ▲                                                      │      │
│    └────── form.state（volatile 快照）◄── Loader 热更新 ◄──┘      │
└────────────────────────────────────────────────────────────────┘

安装

本包自带 bundle patch（cordis.patch.yml），所以 dsh plugin add 会顺带把插件行插进 profile。

⚠️ 两种方式只能选一种。 手写过 insert 行的 profile 再跑 dsh plugin add，会出现同 id 两行（用户层一行 + bundle 层一行），启动时报 duplicate loader entry id，整份 profile 起不来。切换方式时必须先删掉旧的 insert 行。

方式一（推荐）：dsh plugin add

# npm 包（发布版）
dsh plugin --profile <profile> add @master0071/dsh-systemone

# 或直接从 GitHub（仓库已提交构建产物 lib/，git 安装无需本地构建）
dsh plugin --profile <profile> add github:zerosloney/dsh-system-one

# 或本地目录（开发用；注意 host 不会把 @deepseek-ai/* 注入插件的模块解析链，
# 用 link: 接入时需先在插件目录跑一次 npm install 物化 peer）
dsh plugin --profile <profile> add D:/code/dsh-system-one

dsh plugin 本身没有子命令，它只是把参数转发给该 profile 目录里的 pnpm，所以 add / remove / list 都是 pnpm 的语义。

方式二：手写 profile 配置（等价，需自己维护）

# 1. profile package.json 的 dependencies 中加入
"@master0071/dsh-systemone": "link:D:/code/dsh-system-one"

# 2. dsh.profile.bundles 中加入 "@master0071/dsh-systemone"

# 3. 在 profile 目录执行 pnpm install
cd C:\Users\<你>\.dsh\profiles\<profile>
node "C:\Users\<你>\AppData\Local\Programs\DeepSeek Harness\resources\runtime\pnpm\bin\pnpm.cjs" install

生效与验证

新 bundle 需要刷新运行时模块解析，装完必须完全退出并重启 DeepSeek Harness（只关窗口不算，要从托盘退出）。桌面端 profile 不能用 CLI 安装（dsh plugin --profile desktop add … 会被拒绝：profile "desktop" is managed exclusively by the Electron application），请改用应用内的插件入口。

验证装配结果——id: systemone 必须恰好出现一行：

dsh --profile <profile> --dump-config | Select-String -Context 2,2 "systemone"

另一个常见坑：桌面端启动时才会构建模块解析表，之后再往 profile 里加 link: 包，配置树里能看到条目、但插件导入会失败（Cannot find package '@deepseek-ai/cordis'），表现为插件一直 inactive、工具不注册、配置页也不出现。重启即可解决。

兼容性

peerDependencies 声明了 @deepseek-ai/dsh: ">=0.1.7-rc.1 <0.3.0"。宿主在装载前会逐个校验 @deepseek-ai/dsh / @deepseek-ai/dsh-* 的 peer 区间（app-boot 的 evaluatePluginCompatibility，prerelease 参与比较），不满足的行会被直接禁用并提示 dsh plugin allow-version 的精确版本豁免途径。因此装到区间外的 DSH 上会在启动时明确拒绝，而不是运行到一半才崩。

注意：该机制只认 peerDependencies，不读 dsh.compatibility 之类的自定义字段——网上一些插件 README 里写的 dsh.compatibility 其实不会生效。

自动决策（可选，默认关闭）

工具是被动的：只有模型主动调用才会执行。开启 autoDecide 后，插件会在每一步推理前自动捕获上下文、执行决策，并把结论注入当步上下文——无需模型记得调用工具。autoInject: "message"（默认）同一步生效且同一决策只注入一次；autoInject: "context" 走宿主动态上下文通道，不写入会话历史。

它是怎么挂上去的

关键顺序（摘自宿主 @deepseek-ai/dsh-agent-loop 的 preStep）：

const claimed  = inbox.claim(target, position.turn)          // 本轮新进消息
const assembly = await systemPrompt.assemble(...)            // ① 先装配提示词
const context  = runtimeContext.project(...)                 // ② 渲染运行时上下文
const decision = await waterfall('agent/pre-step', {         // ③ 再跑瀑布
  messages: claimed, ... }, () => ({ kind: 'enter',
  messages: [...claimed, context] }))

因为装配在 pre-step 之前，systemPrompt.context 的 text 是同步求值的，而决策依赖异步 HTTP 调用；宿主在消息入箱后立即同步唤醒 driver，中间没有可等待异步结果的挂载点。因此：

• autoInject: "message"（默认）：在 pre-step 里替换 messages，同一步生效。宿主会把这些消息持久化到会话历史，本插件做了内容去重——同一决策只注入一次，不逐条累积。
• autoInject: "context"：在 agent/inbox/inserted（消息一入箱）就异步预计算决策并缓存，通过 systemPrompt.context 渲染进宿主动态上下文。不写历史；但第一步装配时决策通常尚未返回，从第二步（工具续步）起稳定可见。

用户消息到达
   │
   ├─ agent/inbox/inserted ◄── context 通道在这里预计算
   │     └─ 异步执行 SystemOne，结果写入 per-agent 缓存
   ├─ inbox.claim → 本轮新消息
   ├─ systemPrompt.assemble     ← 提示词装配（context 通道在这里读取缓存渲染）
   ├─ agent/pre-step ◄── message 通道在这里
   │     ├─ 捕获：本轮消息 + session.log 历史（排除自己注入的）
   │     ├─ 路由：固定场景，或用一次 choice 问句自动选场景
   │     ├─ 决策：执行目标场景（缓存命中则秒回）
   │     ├─ 去重：同一决策只注入一次
   │     └─ 注入：messages + 一条决策消息（source.kind = systemone-decision）
   └─ 模型推理（已带上决策结论）

注入的内容形如：

[SystemOne 自动决策 · 仅供参考，如有冲突以用户原始要求为准]
场景：金融风控 · 交易异常与风险等级（来源：自动路由，路由置信度 87.0%）
结论：异常评分=高度可疑；风险等级=高风险；人工复核=是
建议：交易异常评分 3，风险等级「高风险」。需转人工复核
注意：本次判断置信度偏低，请人工确认后再执行。

安全约束

自动决策会插入关键路径，因此每个环节都做了 fail-open：

约束	说明
默认关闭	autoDecide: false，需显式开启
硬超时	autoTimeoutMs（默认 8s）。既给上游传 AbortSignal，也用 Promise race 兜底——即使提供商忽略 signal 也不会阻塞推理
失败放行	任何错误只记 warning，原样返回宿主决策
结果缓存	相同 state 且决策参数未变时命中 autoCacheTtlMs（默认 60s）缓存，不重复请求；并发相同 state 自动合并。决策参数（固定场景 / provider / model / 两个置信度门槛）变化会使缓存立即失效
注入去重	message 通道对同一决策文本只注入一次，避免每步重复追加
精准触发	仅当本轮有新用户消息时触发；工具结果步骤不触发
跳过命令	以 / 开头的斜杠命令不触发
不进反馈环	从历史里排除自己注入的 systemone-decision 消息

上下文捕获

state 由两部分拼成：

• 近期对话：从 agent.session.log 倒序取最近 autoMaxMessages（默认 6）条 user/assistant 消息，单条截断 2000 字符；
• 当前请求：本轮 pre-step 的新用户消息。

配置

配置项	默认值	说明
autoDecide	false	是否开启自动决策
autoScenario	空	固定场景 id；留空则用一次 choice 问句自动路由（多一次请求）
autoInject	message	message=同一步生效并去重；context=宿主动态上下文通道（不写历史，入箱预计算，第一步通常来不及、第二步起稳定可见）
autoFailMode	open	自动决策失败语义：open=决策失败记 warning 放行（注入用途的正确默认）；closed=决策失败返回 reject、宿主把本轮记为 blocked（为将来做闸门预留的档位）。closed 只对真失败生效（请求异常/超时/场景执行失败/路由无可用品），寒暄、低置信度等"主动不注入"仍放行；仅 message 通道会拦截
autoTimeoutMs	8000	自动决策硬超时（毫秒）
autoMaxMessages	6	捕获的历史消息条数
autoCacheTtlMs	60000	相同内容的结果缓存时长，0 表示不缓存。缓存键含决策参数，改场景/模型/门槛会立即失效
autoMinConfidence	0.6	自动决策的置信度阈值
autoRouteMinConfidence	0.35	自动路由的置信度门槛，低于该值宁可不注入
autoMinChars	4	寒暄判定的长度上界：只有"短于此长度且整体是寒暄"才跳过。退款/报错/闪退 这类中文短请求是完整业务请求，会正常触发；设为 0 表示不做长度限制、只按寒暄名单判定

已知取舍与限制

项	说明
短输入现在会真的发请求	autoMinChars 语义修正后（见上表），退款/报错 这类短业务请求不再被长度静默丢弃，因此会产生上游调用、token 与延迟。若你更在意成本、希望短输入一律不触发，把 autoMinChars 调大（例如 8）即可——它现在是"寒暄判定的长度上界"，调大等于要求更短的输入才算寒暄。
message 通道仍会写入会话历史	dsh-agent-loop 对 pre-step 返回的 messages 执行无条件 session.append('user/message', …, {surfaceOp:'append'})。插件已做内容去重：同一决策文本只注入一次，把「每步一条」降为「每个不同决策一条」；但长对话中决策多次变化时仍会累积。需要绝对零历史写入时请用 autoInject: "context"。
注入消息用自己的 source.kind	注入消息标记为 source.kind = "systemone-decision"，不复用宿主的 runtime-context。宿主 RuntimeContextProjection 仅凭该 kind 认定"这是我自己写的快照"并维护去重状态，复用会让宿主每步多追加一条冗余的自身快照。副作用（正向）：读历史时现在会排除自己的决策消息、但保留宿主真实的动态上下文快照。
context 通道第一步通常看不到结论	systemPrompt.context 的 text 是同步求值，而决策是异步 HTTP 调用，第一步装配时通常尚未返回。插件在 agent/inbox/inserted 时预计算，因此第二步起稳定可见；单步问答（模型不调工具）时，结论会落到下一轮。
自动路由会多一次请求	场景数 >1 且 autoScenario 为空时，需先路由再决策。固定场景可省掉。场景数超过 26 时自动拆成多道 choice 并行问出（每题仍在限制内），仍只是一次请求。
延迟直接叠加	自动决策在关键路径上同步等待，SystemOne 延迟会加到首字延迟。autoTimeoutMs 是硬上限，超时即放行。

建议：先用 autoScenario 固定场景省掉路由请求；把 autoTimeoutMs 设成你能接受的最大延迟；若只是想让模型"知道该用哪个场景"，用提示词引导即可，不必开自动决策。

配置

插件带图形配置页：在 DSH 侧栏打开 插件 → @master0071/dsh-systemone，点开 systemone 这一行，即可编辑下面的「热更新字段」。保存写入 profile 的 cordis.patch.yml，经 Loader 热更新后立即生效，无需重启（底层是 schemastery 的 volatile 字段 + 插件的按次读取）。

两个配置入口的分工：

入口	能改什么	生效时机
插件页（图形表单）	下表标注「热更新」的字段	保存即生效
profile 的 cordis.patch.yml	全部字段（含结构性字段）	按 profile 的 HMR 设置，或重启

# C:\Users\<你>\.dsh\profiles\desktop\cordis.patch.yml
- id: systemone
  name: @master0071/dsh-systemone
  config:
    provider: unisound        # unisound / http / mock
    apiKeyRef: ''             # 推荐：从 .credentials.yaml 的 refs.<名字> 取密钥，配置里只留名字
    apiKey: ''                # 明文备用；留空则读环境变量 UNISOUND_API_KEY / SYSTEMONE_API_KEY
    model: u2-decision
    customScenarios: ''       # 热更新：保存后场景库立即重建
    autoDecide: false         # 结构性：需要重启

配置项	默认值	生效	说明
provider	unisound	热更新	unisound（官方）/ http（SystemOne 兼容端点）/ mock（本地模拟）
apiKeyRef	空	热更新	推荐的凭证方式：从 $DSH_HOME/.credentials.yaml 的 refs.<名字> 读密钥，配置文件里只留这个名字。留空时依次尝试 SYSTEMONE_API_KEY → UNISOUND_API_KEY → TYPESAFE_API_KEY
apiKey	空	热更新	明文密钥（备用）。声明为 secret，已保存的值不会回显到界面，但仍以明文落在 profile 的 cordis.patch.yml 里——不想落明文就用 apiKeyRef 或环境变量
baseUrl	https://maas-api.unisound.com/v1	热更新	Unisound API 基础地址
endpoint	空	热更新	provider=http 时的完整请求端点；留空回退到 baseUrl
model	u2-decision	热更新	决策模型名
timeoutMs	30000	热更新	请求超时（毫秒）
minConfidence	0.6	热更新	次要复核信号：置信度低于该值时也标记需复核。主要判据是分布平坦度，见「复核判定」
redact	false	热更新	发送前对 state 脱敏：手机号/身份证/邮箱/银行卡号替换为 [手机号] 等类型标签（判断语义保留；处理含隐私数据的内容时建议开启）
customScenarios	空	热更新	自定义场景 JSON 数组（见下）。保存后场景库立即重建，无需重启
autoDecide	false	需重启	是否开启自动决策（挂载 agent/pre-step）
auto*	见「自动决策」	热更新	自动决策的运行参数（钩子挂载后实时生效）
usageLogPath	空	热更新	用量台账文件路径；留空则用 $DSH_HOME/dsh-systemone/usage.jsonl

为什么 autoDecide 需要重启：它决定「要不要挂钩子」，属于装配期决定。其余字段每次请求/每次事件都会重新读取，所以可以热更新。

用量台账（花了多少）

SystemOne 是按量计费的，而自动决策会随会话持续推进——所以每次上游调用（含自动路由那一次、以及失败但可能已计费的调用）都会追加一行 JSONL：

$DSH_HOME/dsh-systemone/usage.jsonl
{"ts":1759...,"day":"2026-10-05","source":"auto-route","model":"u2-decision","ok":true,"input_tokens":1200,"latency_ms":322}
{"ts":1759...,"day":"2026-10-05","source":"tool","scenario":"customer_service","ok":true,"input_tokens":980,"latency_ms":310}

• source 区分 tool（模型主动调用工具）与 auto-route（自动决策的路由请求）；目标场景的那次决策也记 tool，不会重复计数。
• 计数按本地日切分，跨日自动归零，不需要定时任务。
• 台账写盘失败会降级为仅内存统计并只告警一次——记账失败绝不让决策失败。

查看今日用量：systemone_scenario(action: "list") 的 ### 用量 小节与 usage_today 字段，例如 今日：7 次判断 · 12.3k input tokens（2026-10-05），其中失败 1 次。

台账只做可见性，不设上限。要加日限时有现成的判定函数（lib/usage.js 的 check()，超限时点名该改哪个字段），接进 executeDecision 发请求前即可。

复核判定（needs_human_review）

needs_human_review 判的是「这个结论能不能直接拿去自动执行」，判据分两类：

判据	内容	为什么
分布平坦（主要）	最大概率 / (1/选项数) < 1.5 即视为模型在猜	不依赖标定。各家后端算 confidence 的公式不同（TypeSafe 与 Laya 就不一样），把某个后端的经验阈值当通用标准会误伤；而"最大概率有没有明显高出均匀分布"是概率分布自身的性质，跨后端可比
绝对置信度（次要）	任一答案 confidence < minConfidence（默认 0.6）	保留以兼容既有配置。文献实测这类概率未标定，所以只当辅助信号

1.5 的含义：二选一题对应 p≈0.75，三选一题对应 p≈0.5——比掷硬币强，但不足以据此自动执行。

输出里不只给布尔值，还给出理由（review_reasons 字段 + 摘要里的缩进子项），例如：

- **建议复核**：需要人工复核
  - department：choice 的分布接近均匀（最大概率仅均匀分布的 1.35 倍）

另有两类确定性判据：choice 返回 uncertain/unknown/空值，以及 noul 落在 0.45~0.55 的摇摆区间。

调严/调松：平坦度阈值是 lib/format.js 的 FLATNESS_RATIO；绝对阈值是配置项 minConfidence（设为 0 可让它完全不参与判定，只按分布平坦度走）。

凭证怎么放（推荐用凭证缝）

密钥解析顺序：apiKey 明文 → 环境变量 → 凭证缝 refs.<apiKeyRef>，第一个非空者生效。

# C:\Users\<你>\.dsh\.credentials.yaml
refs:
  SYSTEMONE_API_KEY: sk-你的密钥

配置里只留引用名（apiKeyRef: SYSTEMONE_API_KEY，或留空走默认名），cordis.patch.yml 里就不出现明文。三点注意：

• 值两端的引号会被自动剥掉（"sk-x" 与 sk-x 等价），未加引号的值允许行内 # 注释；
• 只读取 refs: 段内的键，段外的同名键不会被误取；
• 环境变量优先级高于凭证缝，所以 export 过 UNISOUND_API_KEY 时它会盖掉凭证文件里的同名项。

添加自定义场景

推荐用图形配置页：插件 → @master0071/dsh-systemone → systemone → 「自定义场景」卡片，粘贴 JSON 即可。编辑框会实时校验（JSON 语法、id/title/questions、问题类型与选项数量），不通过时保存按钮禁用并给出具体原因；保存后场景库立即重建，新场景的 id 也会自动出现在「固定场景」的候选列表里。

卡片右上角的**「插入意图识别模板」**会填入下面这个通用意图识别场景，改 criteria 即可用。

也可以在 profile 的 cordis.patch.yml 里配置 customScenarios（同样的 JSON 字符串）。同 id 会覆盖内置场景，否则新增。

覆盖与别名的解析规则：

• patch 式覆盖：默认同 id 是整体替换。只想改一两个字段时，给条目加 "patch": true 即可做字段级合并——title/description/recommendation 给了才覆盖；questions 按 qid 合并（只换给出的字段，如只覆盖某个问题的 criteria，其余问题原样保留，新 qid 追加）；derive 同名覆盖；aliases 求并集。例如给 customer_service 的部门问题加一个 VIP 通道：

  [{ "id": "customer_service", "patch": true,
     "questions": { "department": { "criteria": { "vip": "VIP 专属通道", "billing": "账单", "technical": "技术", "account": "账号", "logistics": "物流", "other": "其他" } } } }]
  

  patch 目标不存在、或合并结果非法（如 choice 选项少于 2 个）时该条目会被跳过并记入日志。不带 patch 的条目维持整体替换语义，已有配置不受影响。

• 同 id 覆盖：自定义场景替换同名内置场景，只写 title/questions 也够——被替换场景原有的 aliases 会被继承（省略 aliases 不等于清空别名），新声明的别名与继承的别名共存且自动去重。

• 别名冲突：别名与 id 平权参与查找，冲突时后登记者获胜（自定义场景优先于内置场景，自定义之间后声明者优先）。因此自定义场景声明的别名一定指向它自己，不会被内置场景抢走。

• 冲突提示：别名撞名是非致命的——场景照常可用，但插件会给出提示（宿主日志里带「（提示）」前缀，systemone_scenario(action: "list") 的 warnings 字段与「配置提示」小节里也会列出），说明谁遮蔽了谁，避免调用方把「别名被占」误判成「场景不存在」。

• 查找大小写不敏感，findScenario 同时匹配 id 与 aliases。

用自定义场景做通用意图识别

SystemOne 是「结构化问题 → 概率分布」的决策模型，不是开放式意图分类器：它的标签空间就是你声明的 criteria。所以要「通用意图识别」，就自己定义一个意图场景，把标签集写进去，再把「固定场景」指向它：

[
  {
    "id": "intent",
    "title": "通用意图识别",
    "description": "把任意输入归类到业务意图。",
    "aliases": ["意图", "intent"],
    "questions": {
      "intent": {
        "type": "choice",
        "label": "意图",
        "instructions": "用户这句话最想做什么？",
        "criteria": {
          "query": "查询/检索信息",
          "action": "执行一个操作",
          "create": "新建内容或文件",
          "modify": "修改已有内容",
          "analyze": "分析、对比、总结",
          "explain": "解释原理或概念",
          "debug": "排查报错或异常",
          "chat": "闲聊、寒暄",
          "other": "以上都不是"
        }
      },
      "urgency": {
        "type": "score",
        "label": "紧急度",
        "instructions": "这件事有多紧急？",
        "criteria": ["不急", "可以等", "尽快", "马上"]
      }
    },
    "derive": { "level": { "question": "urgency", "values": ["P4", "P3", "P2", "P1"] } },
    "recommendation": "意图「{intent}」，紧急度 {level}"
  }
]

配合 autoScenario: "intent"，自动决策就不再受内置 11 个业务场景的约束。

容量上限：每个场景最多 16 个问题（延迟随问题数线性增长），choice 的选项 2~26 个，所以意图标签集实践上限约 26 类——超了只能合并或落到 other。

如果连固定标签集都不够用（想要开放标签、自由文本意图），那超出了这个模型的形态，得换真正的分类器或 LLM 自由文本方案。

另一个例子里

下面是一个业务场景的完整写法（法务合同风险预审）：

[
  {
    "id": "legal_review",
    "title": "法务 · 合同风险预审",
    "description": "判断合同风险等级与是否需要法务介入。",
    "aliases": ["合同", "法务"],
    "questions": {
      "risk": {
        "type": "score",
        "label": "风险等级",
        "instructions": "这份合同的风险有多高？",
        "criteria": ["无风险", "低风险", "中风险", "高风险"]
      },
      "clause": {
        "type": "choice",
        "label": "问题条款",
        "instructions": "主要问题出在哪类条款？",
        "criteria": {
          "none": "无问题条款",
          "liability": "责任与赔偿条款",
          "payment": "付款与结算条款",
          "ip": "知识产权条款",
          "other": "其他"
        }
      },
      "lawyer": {
        "type": "noul",
        "label": "法务介入",
        "instructions": "是否需要法务介入？"
      }
    },
    "derive": { "level": { "question": "risk", "values": ["L1", "L2", "L3", "L4"] } },
    "recommendation": "风险等级 {risk}（{level}），问题条款「{clause}」。{lawyer?需法务介入|可业务自审}"
  }
]

场景字段说明

字段	必填	说明
id	✅	唯一标识；首尾空白会被自动 trim
title	✅	展示名
description		场景说明（list 时展示）
aliases		别名数组，便于按中文名/英文名查找；与 id 平权，冲突时自定义场景优先于内置场景。首尾空白自动 trim，空串/纯空白项会被丢弃
questions	✅	问题映射，最多 16 个（延迟随问题数线性增长）。问题 id 不能是 __proto__ / constructor / prototype
derive		派生字段：{ name: { question, values } } 或 { name: { question, map } }
recommendation		建议模板

问题类型

type	定义	模型返回
choice	criteria 为「选项 key → 说明」对象（最多 26 个，硬限制；超过该场景会被跳过）	choice + probabilities + confidence
noul	无 criteria	noul（0~1，≥0.5 视为是）
score	criteria 为分级标签数组	score（期望值）+ legend + probabilities + confidence

建议模板语法

语法	含义
{qid}	该问题的可读标签（choice=选项说明，score=分级说明，noul=是/否）
{qid.key}	原始值（choice=选项 key，score=取整分值，noul=true/false）
{qid.confidence}	置信度百分比
{derivedName}	派生字段
{qid?文案A|文案B}	条件文案（noul 为真 / 分值 ≥1 / choice 非空非 none 时取 A；不支持嵌套）

非法自定义场景会被跳过并在日志中告警，不影响内置场景使用。

切换提供商

插件与厂商解耦：只要目标服务实现相同协议（POST {endpoint}，请求体 { model, state, questions }，响应 { answers: { [id]: { type, ... } } }）即可切换。

• 换一家云厂商：配置 provider: "http" + endpoint 指向该厂商或自建网关，apiKey 填对应凭证。
• 本地联调：provider: "mock"，无需 Key，确定性输出。
• 编程扩展：参考 lib/provider.js，实现 { name, decide() } 后注册到 createProvider()。

开发与测试

npm run check   # 9 个 lib/*.js 语法检查通过
npm run test    # 179 项测试：
                # - 场景库完整性、11 大场景端到端（有断言强制 sample 覆盖全部内置场景）、
                #   自定义场景合并/覆盖/patch/非法跳过
                # - params 覆盖语义、确定性、失败路径（无网络、无 Key）
                # - 插件入口装配（临时桩实例化：工具注册、降级、卸载）
                # - 自动决策（开关、注入形状与自有 source.kind、fail-open、硬超时、
                #   缓存与"改配置即失效"、去重、跳过规则、历史捕获、自动路由、卸载）

发布（CI / CD）

仓库用 GitHub Actions 做持续集成与发布，两个工作流：

工作流	触发	做什么
ci.yml	push / PR 到 master、main，或手动	Node 22.19 / 24 双版本跑 npm run check + npm test，再跑一次 npm pack --dry-run 确认产物完整
release.yml	push v* tag，或手动（默认演练）	校验 tag ↔ 版本 → 校验 npm 上未重名 → 测试 → npm publish --provenance → 创建 GitHub Release
probe.yml	push / PR、每日定时、或手动	接缝探针：对着三档真实宿主（peer 区间下限哨兵 / 当前基线 / master 预警档）跑 npm run probe，在隔离的临时 profile 里真装一次本包并断言组合后的 id: systemone 恰好一行；master 档只告警不挡合并

发一个版本

# 1) 先升版本（semver：patch / minor / major）
npm version patch          # 0.4.0 → 0.4.1，会自动打 v0.4.1 tag 并提交

# 2) 推送提交和 tag
git push && git push --tags

推送 tag 后 release.yml 自动接管。发布前两道闸会拦住常见事故：

• tag 必须与 package.json 的 version 完全一致（例如 v0.4.1 ↔ 0.4.1），否则打错 tag 会静默发错版本；
• 该版本在 npm 上必须不存在，防止覆盖已发布的版本。

首次配置需要的密钥

Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret：

• NPM_TOKEN —— npm 的 Automation 类型 token（npmjs.com → Access Tokens 生成，勾选 Automation 以绕过 2FA）。

发布用的是 npm publish --provenance，会带上 npm 的来源证明（Sigstore），因此工作流额外申请了 id-token: write 权限——不需要额外配置，但需要包在 npm 上与该 GitHub 仓库关联。

本地演练

不想真发时，可以在 GitHub 上手动触发 Release 工作流，dry_run 输入默认勾选，只跑校验与 npm publish --dry-run。

npm run check && npm test && npm pack --dry-run   # 本地等价演练

工具输出结构

{
  "ok": true,
  "scenario": "risk_control",
  "provider": "unisound",
  "model": "u2-decision",
  "request_id": "4682848d-...",
  "latency_ms": 322,
  "answers": { "...": { "type": "...", "probabilities": {}, "confidence": 0.9 } },
  "decision": { "...": "归一化值（choice=key，score=取整分值，noul=boolean）" },
  "labels": { "...": "可读标签" },
  "derived": { "...": "派生字段" },
  "confidences": { "...": 0.9 },
  "needs_human_review": false,
  "recommendation": "建议文案",
  "summary": "## Markdown 摘要"
}

失败形态：ok: false + error + 人可读 summary。除了上游报错，还有一种空决策也会走失败路径：上游没有任何一个问题产出可用判断（answers 为空、type 无法识别、或答案缺关键字段）时，插件返回 ok: false 且 needs_human_review: true，并在 error 里点名是哪些问题无法判断。这样调用方不会把一个空判断当成"已完成"。

许可证

MIT

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