dsh-agent-bench
给 DSH 里的 agent 做回归测试用的。换模型、改系统提示词、升级 DSH 之后，跑一遍就能知道
它是不是变差了，差在哪一条。
装
npm i -g @deepseek-ai/dsh # 跑真实 agent 需要 dsh CLI
dsh plugin --profile web add dsh-agent-bench
要求 DSH ≥ 0.2.0-rc.2、Node ≥ 22.19，并且已经登录 DeepSeek 账号（或者设了
DEEPSEEK_API_KEY）。装完在工作区里让我调用 bench_suites 就能用，首次运行会自动
准备一套隔离环境，不用手工配路径。
命令行安装需要本机 PATH 上有 pnpm（dsh plugin 内部会调用它）。桌面版的 pnpm
打包在运行时目录里、没加进 PATH，所以从开始菜单启动的用户如果只用命令行装，可能
要先自己装一个 pnpm；通过插件市场安装则不受影响，市场自己会处理。
它测什么
一条用例 = 一份起始文件 + 一句任务 + 一组判分规则。比如内置的这条：
benchmarks/core/fix-bug-keep-tests/
case.json "calc.js 里 add() 写成了减法，修好它，别动 test.js"
fixture/calc.js 有 bug 的实现
fixture/test.js 测试（跑起来是红的）
expect/test.js 测试文件的逐字节副本，用来锁死它
跑的时候把 fixture/ 复制到一个空目录，agent 在里面干活，干完按 case.json 里的
规则判分。所以每次的起点都完全一样，两次运行之间的差别只可能来自模型或宿主。
判分只认确定性的东西：
| 断言 | 作用 |
|---|
file-exists / file-absent | 文件在不在 |
file-contains / file-not-contains | 有没有某个字符串 |
file-matches | 正则匹配 |
file-equals-expect | 和 expect/ 下的文件逐字节比对 |
command | 在沙箱里执行命令，比对退出码 |
断言里的路径都被限制在沙箱内，写 ../ 会直接报错。
用例可以额外写一段 llmReview，让模型按标准打个分。这个分数不参与回归判定，
只作为参考记在成绩卡里——评审模型的心情变化不该被当成能力退化。对比两次运行时，
如果评审结论变了但断言没变，会单独列成「漂移」。
跑一次看看
> bench_run core
✅ 4/4 条用例通过（100%）
套件 core · 运行 20261026010837-896ec37d · 1分01秒
✅ fix-bug-keep-tests 31.4s 评审 1.0
✅ fix-off-by-one 9.7s 评审 1.0
✅ rename-across-files 10.0s 评审 1.0
✅ write-fizzbuzz 10.0s 评审 1.0
下一步：换模型 / 改提示词 / 升级 DSH 之后重跑同一套件，再对比两次运行。
成绩卡：…\.agent-bench\runs\20261026010837-896ec37d\core.json
可读报告：…\.agent-bench\runs\20261026010837-896ec37d\core.md
失败会直接指出是哪条断言挂的：
❌ write-fizzbuzz 9.1s
└ command: exit 1 (want 0): FAIL Fizz
换成别的模型或版本之后再跑一次，然后：
> bench_compare core
🔴 回归 通过率 100% → 75%（-25%）
## 回归用例
- fix-off-by-one — command: exit 1 (want 0)
每次运行会在 .agent-bench/runs/<runId>/ 下留一份 JSON 和一份 Markdown。JSON 给
bench_compare 做机器对比，Markdown 是给人看的，可以直接贴进 issue。
命令
| 工具 | 做什么 |
|---|
bench_suites | 列出套件和用例数 |
bench_init | 把内置套件复制到工作区，之后随便改 |
bench_run | 跑套件 |
bench_compare | 对比两次运行 |
bench_history | 看跑过的记录 |
也支持 /bench list、/bench runs、/bench compare <套件>。
内置套件
core 和 workflow 各 4 条，一装上就有东西能跑：
- core：修 off-by-one、修 bug 但不许改测试、跨文件重命名、从零实现 fizzbuzz
- workflow：只改该改的文件、补边界用例、照规格实现、抽取重复代码
这些只是示例。真正有用的是把你自己工作流里的规矩写成用例，比如「改完代码要自己跑
测试」「重构后测试要全绿」。
隔离
基准要真跑 agent，就得有模型凭据，但不能动你现有的配置。插件在
<workspace>/.agent-bench/home 建一个独立的 DSH_HOME：
- 把真实 home 的
.credentials.yaml 复制进去（已存在就不覆盖，只读）
- 检测到账号授权时，自动挂上 account provider；否则沿用环境里的 API key
- 会话、存储、profile 都在这个目录里，跑完不影响你平时的东西
CLI 的位置按 cliPath 配置 → DSH_BENCH_CLI 环境变量 → PATH 上的 dsh 依次查找。
配置
都有默认值。机器相关的路径建议写在 profile 的 cordis.patch.yml 里：
| 键 | 默认 | 说明 |
|---|
suitesRoot | benchmarks | 用例目录（相对工作区） |
scorecardRoot | .agent-bench | 成绩卡目录 |
sandboxRoot | .agent-bench/sandboxes | 沙箱目录 |
caseTimeoutMs | 300000 | 单条用例超时 |
keepSandboxes | false | 跑完保留沙箱，方便排查 |
llmReviewEnabled | true | 评审总开关，用例里还得声明 llmReview |
maxArtifactBytes | 262144 | 单个产物读取上限 |
cliPath | '' | dsh CLI 入口，空则自动找 |
dshHome | '' | 隔离 home，空则用 .agent-bench/home |
cliArgs | ["--profile","headless"] | 启动参数，空则用自举结果 |
llmProvider / llmModel | '' | 评审用哪个模型，空则用宿主当前选中的 |
language | zh | 输出语言，zh 或 en |
开发
要改插件本身的话：
node --test test/*.test.js # 65 个单测，不需要模型
node scripts/negative-control.mjs # 确认好坏 agent 判分不同
node scripts/vacuity-check.mjs # 确认空转 agent 每条都失败
node scripts/run-suite.mjs core # 真跑一个套件（要 DSH_BENCH_CLI）
node scripts/preview-report.mjs # 用已有成绩卡预览输出格式
改完代码记得重启 DSH。cordis.yml 里的 HMR 只管客户端，服务端插件不会热重载。
已知问题
- 每条用例都是一次真实的模型调用。8 条全跑大概 2–4 分钟，会消耗额度。
- 串行跑是故意的。并发会让耗时和成本在版本之间没法比。
- 只在 Windows 上完整跑通过。代码里路径处理是按跨平台写的，但没实测。
- 评审偶尔会返回空文本（模型把预算全花在推理上）。现在会重试三次，仍失败就把错误
记在成绩卡里，不影响判分。
License
MIT
