YiHe 编程认知内核：给 DSH 装一个会进化的编程领域知识库（27 领域包）

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YiHe 编程认知内核 —— 给 DSH 装一个会进化的编程领域知识库（27 领域包，免费试用）

给 DeepSeek Harness 装个「会进化的编程认知内核」：27 个领域包（Git/算法/架构/设计模式/网络/OS/性能/安全/大数据/游戏/嵌入式…），每个包 = 意象/关系/脚本的领域知识网，yihe_reason 在对应领域直接给出有依据的决策（实测置信 0.779）。

三个特点：

1. 免费可试：500 次/月，3 分钟装好（preset 一键安装）
2. 越用越省：高频问题脚本短路（本地字节码 0 token），实测省 ~19k token
3. 自主进化：知识库 + 安全层越用越强（auto-secure 持续发现新攻击变体）

安装（3 分钟）：

• 内核：https://www.zhiyiwei.cn/download-preset （DSH 一键装）
• 数据包：https://www.zhiyiwei.cn/download
• 工具链：npm install -g https://www.zhiyiwei.cn/npm-package

开发者 API：https://www.zhiyiwei.cn/v1/reason （按次 ¥0.02，服务端真推理）
开源仓库：https://github.com/ljc6413/pkg-dev （Apache-2.0）
教程：https://www.zhiyiwei.cn/quickstart

欢迎试用反馈！越多人用，知识池进化越快。

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YiHe：让 DSH 里的 AI 一次答对，少烧 token

你大概率遇到过这三个问题：

1. AI 答非所问——问「这个模块要不要重构」，它给一堆模板话术，没有领域深度
2. 反复试错烧 token——同样的问题每次重算，账单越滚越高
3. 知识不沉淀——团队踩过的坑，换个会话又踩一遍

YiHe 是给 DeepSeek Harness 装的编程认知内核，专治这三个问题：

• 🧠 27 个领域包（Git/架构/性能/安全/算法/数据库/网络/OS/各语言栈…）——每个包是一个命名空间的关系网，AI 在熟悉的领域给出结构化决策 + 置信度，而不是泛泛而谈
• ⚡ 本地脚本短路省 token——高频问题直接命中本地脚本模板返回（实测 script_hit 命中后 0 token）
• 🔄 自主进化——决策进关系网、经验进 RFB 经验库，adopted/rejected 反馈喂数据，越用越懂你的项目
• 🛡 四层安全——输入侧/资产侧/Agent 执行层护栏 + 自主安全进化

3 分钟上手

# 下载发行包（自包含，无需账号）
# https://www.zhiyiwei.cn 或 npm:
npm install https://www.zhiyiwei.cn/npm-package
# 解压后预览安装计划 → 按计划在 DSH 会话执行即可
node bootstrap-install.mjs --dry-run

在线体验（真实内核）

先在网页上试一下再决定：https://www.zhiyiwei.cn —— 输入「缓存用 Redis 还是本地内存？」这类真实问题，看内核的三阶段决策（关系编织→语境整合→势态推演）和置信度。

开源与生态

• 仓库：https://github.com/ljc6413/pkg-dev （Apache-2.0，CI + 贡献指南）
• 已提交 awesome-deepseek-harness 收录：Add pkg-dev: production-grade agent programming pack (27 sub-packs) Dominic789654/awesome-deepseek-harness#334
• 免费 500 次/月，个人版 ¥99/月，团队版 ¥299/月（14 天试用）

欢迎反馈！任何领域包缺失、决策不准、安全漏洞都欢迎提 issue——这正是它进化的养料。

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v1.1.0 已发布 + 运营增长配套上线（2026-08-30 更新） 🚀

感谢大家的关注！在首条介绍基础上，本周完成：

1. 安装埋点自动回传 — preset-zip / npm / release-zip 三渠道安装即匿名回传（不含任何内容，仅计数），能看清真实使用规模
2. 试用到期提醒 — 团队版 14 天试用密钥签发 → 临期自动提醒 → 到期锁定引导购买（服务端 + 本地工具 trial-remind 双端）
3. Web 运营增长仪表盘 — https://www.zhiyiwei.cn/ops 实时看 访问→下载→安装回传→激活→付费 转化漏斗 + GitHub 增长
4. 发行包跨平台修复 — zip 正斜杠路径（Linux/macOS unzip 兼容）

仓库：https://github.com/ljc6413/pkg-dev （v1.1.0 Release，含 CI + CONTRIBUTING + SECURITY）
已向 awesome-deepseek-harness 提交收录 PR：Dominic789654/awesome-deepseek-harness#334

欢迎试用反馈：https://www.zhiyiwei.cn （3 分钟上手，免费额度 500 次/月）

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真实使用反馈（早期使用者 · 持续使用中） 💬

「我用下来的体验确实强过市面上大多数 agent 工具——它不是一个玩具，是我日常真的在用的编程助手。」

六个维度的实测体验：

• 🎯 决策深度：回答专业具体，不是模板话术——问架构/性能/重构这类问题，给的是结构化决策 + 置信度
• 💰 省 token：高频问题本地脚本短路（script_hit），成本肉眼可见地降
• 🧩 领域广度：27 个领域包（Git/架构/性能/安全/算法/各语言栈），通用 agent 覆盖不了
• 🔄 进化能力：决策进关系网、经验进 RFB 库，越用越懂我的项目
• 🛡 安全感：危险操作要人类确认、四层护栏，用着放心
• ⚡ 易用性：装完就能用，工具链顺手，上手快

欢迎你也来试试（在线体验走真实内核，3 分钟装好）：https://www.zhiyiwei.cn

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更新一下（27 领域包 → 46 专业包，版本线到 v0.7；源码仓库已更新 https://github.com/ljc6413/pkg-dev ）：

这个帖子里说的「27 领域包」已经长到 46 个专业包了（9/5 服务端核验）：语言栈 11 门 + 前沿方向 13+（量子计算/形式化验证/编译器/WebAssembly/密码学/图计算/函数式/事件驱动/DSL/混沌工程/逆向/Web3 等）+ 工程执行护栏组 pkg-dev-exec-guards（19 条）。这次叠加了两块新东西：

1. v0.7 原生安全层（免疫系统）：yihe_sec 提供 status/scan/attacks/patterns 四工具，危险输入先语义扫描，高危模板（§20.4）直接拒收——输入侧免疫，不是执行后补救。
2. RFB 经验库：经验按命名空间隔离持久化，真实条目（pkg-dev-full / pkg-dev-py-full / pkg-dev-refactor 等）9/3 起 usage≥1 持续在用。

执行护栏的诚实口径（9/4–9/5，16 轮真实桌面操作 A/B 对照）：「执行护栏经 16 轮真实桌面操作对照验证，0-token 拦截危险/重复操作」。不夸大的部分也说清楚：成功率/尝试次数/错误数这类结果指标上护栏无可测增益——平台强制观察新鲜度 + 审批门控已兜底；增益在执行过程确定性（命中即给策略、被拒不硬重试、动作后复核）。已知副作用：跨域误命中约 30–50%、§20.4 误报约 35%，正在调优——不藏。

可复现证据：dsh-computer-use-windows（枚举/观察/点击/复核）与 dsh-kanban（看板全链路）插件 9/5 冒烟通过，桌面操作与看板驱动流程在本机 DSH Desktop 上可自行复现。

在线体验真实内核（免费 500 次/月，定价以官网为准）：
https://www.zhiyiwei.cn/?utm_source=github_discussion

TL;DR (EN): 27 → 46 domain packs; v0.7 native security layer (semantic scan of dangerous input, §20.4 rejection); RFB experience library persisted per namespace; execution guards validated in 16 real desktop A/B rounds — honest framing, no inflated claims. Public repo: https://github.com/ljc6413/pkg-dev