深度研究了下 DeepSeek Harness 的开发经验和演进，有很多技巧值得Infra的项目学习。 在调研Raft里支持dsh，对agent的调研了下，… · @jakevin7 · TwKit

@jakevin7

深度研究了下 DeepSeek Harness 的开发经验和演进，有很多技巧值得Infra的项目学习。 在调研Raft里支持dsh，对agent的调研了下，于是做了一些手工的挑选和打磨来分享下 让A经特总结了好多个工程经验，里面很值得学习的几个点 ●AI Agent 作为一等公民，开发过程重度依赖 Git Worktree 并行并发；沉淀的 2,692 篇 .agents/notes 成为 Agent 的永久记忆。 ●实验先行+验证后收编：新特性均先以 experimental-* 插件存在，经多轮迭代成熟后才收编为内置能力。这里面很有趣的一点是系统还做了功能外拆，0.2.0的时候，自动化任务从内置包降级为插件包， 架构精髓： ●插件三大支柱：Service 注入、Typed Events（强类型事件通信）、Reversible Effects（插件卸载时生命周期与注册项自动撤销回滚）。这里面有很多关于 编程语言 相关的设计与理论，非常有学习价值， @pocket_js 我记得也有很多类似相关的设计。 ●Seam / Implementation 双层解耦，可以降低复杂度和方便项目维护：任何能力均拆解为 抽象（Seam） 与 实现（Implementation）。例如 dsh-fs（抽象）对应 fs-local 与 fs-sandbox。换实现无需改动任何调用方。 ●Profile / Bundle / Patch 系统：单一启动器可通过 Profile 加载不同 Bundle；配合 cordis.patch.yml 与 dsh --dump-config，用户与 AI Agent 可直接按配置行精准 Patch 任何插件行为。 ●会话事件溯源与不可逆单向迁移：会话不存snapshot，全为 append-only 的 SessionEvent。这一块理论很类似于数据库存储或者是OS里面的设计。 格式升级独立拆包（v0-to-v1 至 v3-to-v4），旧版本代际提交后冻结不回写覆盖，从架构保证数据0丢失。

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