DSH with ChatGPT

August 28, 2026 · View on GitHub

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DSH with ChatGPT

把 ChatGPT 的推理能力带进本地代码库：小任务直接修复，大任务交给 DSH。

DSH with ChatGPT 将 ChatGPT 深度接入你的本地代码库与 DeepSeek Harness (DSH) 原生执行 Session。

ChatGPT 不再局限于被动接收复制粘贴的代码片段，而是能够直接读取工程结构、追踪符号与引用、分析诊断信息，基于真实工程上下文进行深入推理。

对于明确而集中的修改，ChatGPT 可直接完成；对于范围较大、需要反复构建测试的任务，由 ChatGPT 梳理方案后交由 DSH 原生 Session 持续执行，并在完成后进行独立 Code Review。

                         ChatGPT
                   理解 · 推理 · Review
                            │
                  Secure MCP Tunnel
                            │
                            ▼
                        Agent Helm
                       /          \
                      /            \
                 直接处理           委派
                   │                │
                   ▼                ▼
                本地代码库           DSH
                   ▲          编辑 · 运行 · 测试
                   │          (随时可人工接管)
                   └────────────────┘

核心特性

  • 真实代码库感知：直接读取本地仓库结构、符号引用与诊断信息，无需手动复制粘贴代码与报错。
  • 轻量任务直接处理：对局部修改与针对性重构，ChatGPT 自动完成代码检查、编辑与验证，免去启动完整 Agent 的开销。
  • 复杂任务委派与随时接管：涉及多文件编辑与构建测试的任务，由 ChatGPT 理清方案后自动委派给 DSH 原生 Session 持续执行——且你可以在任意时刻随时切入并直接接管控制。
  • 独立 Code Review：DSH 完成任务后，ChatGPT 独立校验真实代码与 Git Diff，检查边界遗漏、潜在回归或测试缺失。

以dsh-plugin的形态作为UI

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工作机制

聚焦型轻量任务：

ChatGPT ──► Agent Helm ──► 读取 · 推理 · 修改 · 验证

复杂型持续任务：

ChatGPT ──► 读取分析 · 制定方案 ──► 委派给 DSH ──► DSH 原生 Session ──► ChatGPT Review
                                                        ▲
                                                  (随时可人工接管)

依赖说明

本项目运行依赖以下底层组件：

  • Node.js：v22+
  • DeepSeek Harness：(dsh)
  • Serena：代码智能分析引擎
  • OpenAI Tunnel Client：tunnel-client

提示：无需预先手动安装和配置上述组件。插件在启动时会自动检查本地环境，引导补全依赖，并在支持的环境下提供一键安装。如需手动配置，请参考 中文配置指南。

安装说明

安装插件至 DSH Web Profile：

dsh plugin --profile web add @beforewave/dsh-with-chatgpt

底层组件 @beforewave/agent-helm 会随插件自动安装。

启动 DSH：

dsh web

启动后插件将自动检查运行环境，并引导完成初始配置。

连接 ChatGPT

插件通过 OpenAI Secure MCP Tunnel 将 ChatGPT 安全连接至本机运行的 Agent Helm。

ChatGPT ──► Secure MCP Tunnel ──► tunnel-client ──► Agent Helm ──► 本地代码库 / DSH

配置步骤

  1. 准备 OpenAI Secure MCP Tunnel 信息：
  • Tunnel ID
  • Runtime API Key（需具备 Tunnels Read 与 Tunnels Use 权限）
  1. 配置环境变量：
export CONTROL_PLANE_TUNNEL_ID="tunnel_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export CONTROL_PLANE_API_KEY="sk-..."
  1. 配置 ChatGPT：
  • 在 ChatGPT 中开启 Developer Mode（开发者模式）。
  • 进入 Settings -> Apps / Connectors -> Add Custom Connector。
  • 连接类型选择 Tunnel。
  • 选择与环境变量对应的 Secure MCP Tunnel 实例。

使用示例

1. 问题排查与局部修复

看看为什么这个 authentication flow 偶尔会 refresh 两次。
先读取真实实现，追一下相关代码路径与调用关系，
告知我根因，然后直接修掉并完成验证。

2. 委派大任务给 DSH

先读取当前实现，搞清楚这个新功能应该怎么加。
理解涉及的架构与修改范围后，把实现工作委派给 DSH，
完成后你再独立 Review 一遍。

3. 独立 Review DSH 结果

Review 一下 DSH 刚做完的修改。
重新读取实际代码与 Diff，
检查正确性、边界情况遗漏、潜在回归与测试缺失。

原生 DSH Session 集成：完全掌控，随时无缝接管

将任务委派给 DSH 并不意味着丢失控制权。每个委派任务都会创建一个完整的原生 DeepSeek Harness Session。

⚡ 随时无缝接管： DSH 不是隐藏在后台的“黑盒执行器”。你可以在任意时刻打开 DSH Web UI，实时查看执行进度、手动修改代码、调整 Agent 路线，或者直接完全接管整个 Session，无缝保留所有上下文与历史记录。

通过 DSH Web UI，你可以：

  • 实时监控与方向纠偏：观测 Agent 的执行日志与变动，必要时随时打断或重定向。
  • 随时人工接管：在任意节点一键切入交互式环境，由人工直接完成剩余工作。
  • 保留完整工作流上下文：保留真实的 DSH Session 状态、历史日志与工作区代码改动。

底层架构：Agent Helm

@beforewave/agent-helm 是插件背后的本地能力引擎，为 ChatGPT 提供以下工具调用：

  • 本地仓库与文件读写
  • 符号（Symbol）与引用（Reference）导航
  • 代码智能与诊断分析（由 Serena 驱动）
  • 受控的代码修改与命令执行
  • 本地 Coding Agent 调度与 Session 委派

Agent Helm 可脱离本插件独立运行，作为共享的本地能力层使用。

包结构说明

包名职责描述
@beforewave/dsh-with-chatgptDSH 插件集成与用户交互体验层
@beforewave/agent-helm本地底层能力引擎（代码导航、命令执行与 Agent 桥接）

项目状态

DSH with ChatGPT 与 Agent Helm 均处于积极迭代开发中。

让 ChatGPT 真正理解你的本地项目；合适的事情直接做，更大的执行任务则把已经建立好的理解和推理带给 DSH。