在 dsh 里直接跑 Ouroboros：从模糊想法到可执行 Seed

[Q00]

我把 Ouroboros 做成了一个 dsh bundle。

如果你也遇到过这种情况：一句“帮我做个功能”发出去，agent 很快写完了，但写出来的并不是你真正想要的东西，这个 bundle 就是为这一步准备的。

安装后，直接在 dsh 对话里输入 ooo interview <你的想法>。Ouroboros 会先追问目标、边界和验收条件，把模糊想法整理成可执行的 Seed，再继续执行、评估和演化。整个过程都留在同一个 dsh 会话里。

dsh plugin --profile <你的-profile> add "github:Q00/ouroboros#main&path:integrations/dsh-plugin"

interview-dsh.mp4

视频里是一段真实运行：我在 dsh 中启动一个 Ouroboros Seed，然后在 Trajectory 里查看它调用工具、推进后台任务和读取执行事件。这个纯配置 bundle 会把 36 个需求访谈、Seed、执行、评估与演化工具接入 dsh，不需要额外写插件代码。

完整的安装、配置和凭证说明在这里：

https://github.com/Q00/ouroboros/tree/main/integrations/dsh-plugin

如果你手上正好有一句还没想清楚的需求，可以把它交给 ooo interview 试试。也欢迎把第一个追问发回来，我很想看看它在不同项目里最先发现的缺口是什么。

[light051001]

你好，我也是由于经常性的遇见agent胡乱理解我的目的，做了一个纯提示词工程的plugin——以 DSH 内置的 standard 预设为底、只改写了 persona 行为协议。看到您做的这个之后，感觉您考虑的比我考虑的详尽得多。所以我把您这个其中四条机制（Answer Provenance（来源标签：[from-code] / [from-user] / 假设显式标注）Dialectic Rhythm Guard（节奏护栏：连续 3 问自答后，下一问必须直接问用户）Refine Gate（回显确认：自由文本答案转发前先结构化回显、确认无遗漏）Restate Gate（一句话终检：收尾用一句话重述目标终审，修正最多 2 轮））
改写成了提示词规则加到了我的作品（https://github.com/light051001/dsh-preset-qa-mode ）里面，感谢
Hello, I also frequently encountered agents misunderstanding my intent, so I made a pure prompt-engineering plugin using DSH's built-in standard preset as a base, only rewriting the persona behavior protocol. After seeing what you made, I feel that your considerations are much more thorough than mine. Therefore, I adapted four of your mechanisms (Answer Provenance: source labels [from-code] / [from-user] / explicit assumption labeling; Dialectic Rhythm Guard: after 3 consecutive self-answered questions, the next question must be asked directly to the user; Refine Gate: structured echo and confirmation before forwarding free-text answers to ensure nothing is missed; Restate Gate: one-sentence final check: use a one-sentence restatement of the goal for final review at the end, with a maximum of 2 correction rounds) into prompt rules and added them to my own work. Thank you.

[Q00]

Thank you for checking out Ouroboros and for your kind words!
I am very curious to hear how these prompt-based guards hold up in practice, especially over long conversations. Pure prompts sometimes face context amnesia, so if you discover any interesting edge cases or find ways to optimize them further, please definitely share your findings.
Also If you want, I am really looking forward to seeing your contribution!

[Q00]

谢谢你写得这么具体，我也去读了 dsh-preset-qa-mode 的规则。四条机制被改写成纯提示词规则之后还能各自成立，这对我是个有用的信号：说明它们本质上是对话协议，并不依赖我们的执行层。

有一个差别值得说清楚。在 Ouroboros 里这些是 harness 层的 gate，模型不配合也会被拦下来；改成提示词规则之后，它们变成模型自愿遵守的约定，压力大的时候（上下文变长、任务变急）最先松动的往往就是这类约定。这不是说提示词版本不好，轻量本身就是价值，只是两边的失效模式不一样。

很想知道你实际用下来哪一条守得最稳、哪一条最先失守。如果 Refine Gate 在提示词层也能稳定住，我会认真考虑把这个观察写回我们的文档里。