dsh-toolbox-bundle
一条命令，给 DSH 装上 46 个确定性工具：JSON/YAML/CSV/文本/编码/正则这类"格式活"，加上 JVM、Python、Windows 生产报告的"诊断活"。纯本地、无网络、无安装期脚本、无二进制依赖。
30 秒安装
包名与仓库：npm 上是 dsh-toolbox-bundle，仓库是 ax2/dsh-toolbox-bundle。（前身 dsh-zidev-toolbox、@ax2zicode/dsh-dev-toolbox 都已在 npm 上废弃并指向这里——dsh-dev-toolbox 这个名字发不出去：npm 判定它与生态里已有的 dsh-devtoolbox 过于相似。）
dsh plugin --profile web add dsh-toolbox-bundle
装完重启应用（bundle 列表是启动时读的）。想装到桌面版就把 web 换成 desktop。
家族总览：zicode.com/software 是四个插件、合装包与桌面软件的统一入口。
离线或固定版本：
dsh plugin --profile web add https://github.com/ax2/dsh-toolbox-bundle/releases/latest/download/dsh-toolbox-bundle.tgz
这个包是四个独立插件的合装层：它一次插入四行 bundle，四个插件仍各自独立版本。不要把它和单独安装的那四个混用（会重复注册同名工具）。
15 秒看到效果
把这段贴进对话：
Traceback (most recent call last):
File "svc.py", line 42, in handle
KeyError: 'user_id'
模型会调用 python_traceback，拿回这样的结构化结果（实测输出）：
{
"exception_type": "KeyError",
"exception_message": "'user_id'",
"deepest_frame": { "file": "svc.py", "line": 42, "function": "handle" },
"cause_hints": [{ "hint": "The mapping has no key 'user_id'; production data is usually missing the key that test data always has." }],
"coverage": { "total_lines": 3, "parsed_lines": 3, "unknown_count": 0, "confidence": 1, "parser_version": "tb-1" }
}
其他几个一看就懂的：
| 你说 | 它调用 | 你拿到 |
|---|
"校验 {"a":1,}，要精确行列" | json_validate | line 1 / column 9 / position 8 + 错误文案 |
"C:\temp\CON.txt 这个路径能用吗" | path_inspect | reserved_name（error）：保留 DOS 设备名，带扩展名也算，position: 8 |
| "贴上 jstack，有没有死锁" | java_thread_dump | Java 级死锁环（waiting_for/holding 链）、锁竞争队列、状态直方图 |
| "这是 GC 日志，p99 停顿多少" | java_gc_log | 事件与停顿计数、p50/p90/p99、Young/Full 拆分、promotion failure |
"netstat -ano 里谁在监听 8080" | netstat_parse | 监听项 + PID/进程名，并按状态分组；文本里没有的绝不编造 |
| "D 盘哪个目录最占空间" | dir_usage | 总字节、最大文件、扩展名直方图（只读，符号链接从不跟随） |
装了哪四个
| 插件 | 工具 | 做什么 | 测试 |
|---|
| dsh-deterministic-tools | 29 | JSON 校验（精确行列偏移）/ 受限 JSONPath / 结构化 diff / CSV↔JSON / YAML↔JSON / 文本统计 / 正则捕获 / base64·hex·URL 编解码 / 哈希 / Unicode·进制·颜色·CIDR·JWT·时间戳检查 | 35 |
| dsh-jvm-doctor | 5 | thread dump（含 Java 级死锁环）/ GC 日志 / Maven·Gradle 依赖冲突 / 异常链（... N more 还原）/ Spring 配置 diff（载荷前脱敏） | 47 |
| dsh-py-doctor | 6 | traceback 根因 / pytest 摘要 / Django migrations·N+1·checks / celery 报告 —— 每个都带解析覆盖率 | 75 |
| dsh-win-native | 6 | 编码检测与转换（GBK/Big5/Shift-JIS 置信度）/ Windows 路径合法性 / netstat 解读 / 只读磁盘巡检与重复文件 | 57 |
为什么不直接让模型自己算？
它确实能算。 我们实测过：不给插件、只让它算 hello world 的 sha256，模型自己写了两轮 pwsh，算对了。所以这些工具卖的不是"模型做不到"，而是：
- 一次就对的概率——214 个测试盯着的固定实现，而不是每次现写命令、和引号/编码/PowerShell 版本搏斗；
- 可复现：同样输入永远同样输出；
- 边界明确：结构化输入超预算拒绝（
INPUT_TOO_LARGE），文本截断按 code point 并标 truncated，解析覆盖率与未识别行明确上报；
- 知道自己不知道：
jwt_inspect 声明不验签、netstat_parse 不编造进程名与 UDP 状态、诊断工具只出事实不做因果推断；
- 结构化回执：
{ result, meta } 可以直接进下一步，而不是让模型解析自由文本。
它要花多少 token（实测，不是估算）
工具 schema 每个请求都要发，装了不用也要付：
| 配置 | 工具名数 | 首次请求 inputTokens |
|---|
| 干净 headless base | 75 | 11,931 |
| base + 这四个插件（46 工具） | 121 | 19,608（+7,677，占 39%） |
同一个"校验 JSON 并给精确行列"的任务：不装插件，模型自己写 pwsh 走 3 步、输出 1,323 tokens、13.0 s；装插件 2 步、输出 314 tokens、6.1 s，但 raw token 反而多 17%。
所以：一次性小活它更贵。 划算的是聚合压缩（内容不进上下文）、结果远小于输入、shell 一行搞不定的活、以及模型算不准的活。只想留常用的就按 id 覆盖：
# profiles/<name>/cordis.patch.yml
- id: deterministic-tools
config:
only: [json_format, json_validate, json_query, text_diff, csv_to_json]
toolPrefix: zi
（同一任务实测三组首次请求 prompt：干净 base 75 个工具名 12,838 → 只留 5 个 13,529（+0.7k）→ 装全部 29 个 16,799（+4.0k）。裁剪配置要写进 profile 自己的 cordis.patch.yml（文件头写着 "applied after every bundle layer"）；用 dsh --patch <file> 那种 CLI 覆盖层改同一个 id 会报 patch: entry "deterministic-tools" not found。真实启动后模型只收到 zi__json_format、zi__json_validate。）
边界
- 46 个工具里只有 2 个碰磁盘：
dir_usage、file_duplicates，都是只读、有文件数/字节预算、软链接与 junction 跳过并上报、从不跟随。
- 其余全部是纯文本/纯字节分析：你不给数据，它不会自己去读。
- 不发网络请求、不装二进制、不写安装期脚本（pnpm 的
allowBuilds 拦不住它）。
- 超预算拒绝而不是静默截断；截断一定标出来。
从哪来
这四个插件是 zi-devtools（Rust 工具箱，16 个 crate / 154 个工具）在 DSH 上的对应实现：按同一份契约（回执信封、预算门禁、边界行为）用 TypeScript 重写，独立版本、独立测试。
License
MIT
