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feat(core): 三连逆向借鉴的独立模块 - Claude Code/Codex/PenguinHarness - #181

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feat(core): 三连逆向借鉴的独立模块 - Claude Code/Codex/PenguinHarness#181
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@raymondginger2018-sudo

@raymondginger2018-sudo raymondginger2018-sudo commented Aug 16, 2026 •
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概述

从三个开源 coding agent 的逆向分析中提炼的独立新模块（零依赖 core 其他改动，可直接在 upstream 架构上运行）：

模块 借鉴来源 功能
core/harness/classifier.py Claude Code Auto-mode LLM 风险分类器 (env: DEEPCODE_RISK_CLASSIFIER)
core/keyring.py Codex keyring-store 系统密钥环 + JSON 兜底 (env: DEEPCODE_KEYRING)
core/memory_distill.py Claude Code autoDream / Codex Phase-1 会话→cerebellum 记忆桥接 + secrets 脱敏 + 结构化提取
core/observability/events.py Claude Code 遥测 规范命名事件 EventName/emit_event
core/loop/goal_file.py PenguinHarness goal-file GOAL.yaml 模型可写状态协议 (信箱+容错归一化)
core/loop/optimizer.py PenguinHarness agent-optimization 自进化接受/回滚闭环
core/loop/evaluation.py PenguinHarness agent-evaluation 评测隔离协议 (public/private + 快照变更检测)
core/loop/cerebellum_optimizer.py PenguinHarness 端到端 skill 进化闭环 (提案→apply→MRR→接受/回滚)

设计要点

  • 全部独立: 不修改任何 upstream 现有文件, 新模块自包含
  • 无硬编码路径: 外部依赖 (cerebellum) 走 env 覆盖 + 仓库相对解析, 缺失时优雅降级
  • 可观测: events.py 提供统一事件入口

测试

97 个测试 (8 个新测试文件), 全部通过, 基于 upstream/main 验证

@raymondginger2018-sudo
raymondginger2018-sudo force-pushed the pr/reverse-landing branch 3 times, most recently from 6ce4fe9 to 485c993 Compare August 16, 2026 00:20
@raymondginger2018-sudo raymondginger2018-sudo changed the title feat(core): ??????????? - Claude Code/Codex/PenguinHarness feat(core): 三连逆向借鉴的独立模块 - Claude Code/Codex/PenguinHarness Aug 16, 2026
@raymondginger2018-sudo raymondginger2018-sudo mentioned this pull request Aug 16, 2026
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@Zongwei9888

Zongwei9888 commented Aug 17, 2026

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Collaborator

感谢这份工作量可观的贡献!已在最新 main（合并后）上试合验证:无冲突,全量 1572 passed（含你新增的约 97 个用例）,ruff 通过。

全部为新增文件、不修改任何既有代码,并且用环境变量(DEEPCODE_RISK_CLASSIFIER、DEEPCODE_KEYRING)做了开关 —— 这个边界处理得很好,对 review 和回滚都友好。

一个流程上的建议:8 个模块放在同一个 PR 里(+3031 行)评审周期会比较长。如果能拆成几个独立 PR(例如 keyring / classifier / loop 系列分开),我们可以更快逐个合入,你也不必等最慢的那一个。

raymondginger2018-sudo pushed a commit to raymondginger2018-sudo/DeepCode that referenced this pull request Aug 19, 2026
@DeepCodeClone
refactor(core): P1-7 提取为独立 retrieval_evaluation 模块，P1 不依赖 HKUDS#181 文件
b019a5f 
- 恢复 cerebellum_optimizer.py / events.py 为 HKUDS#181 版本（P1 提交不修改 HKUDS#181 新文件）
- 新增 core/loop/retrieval_evaluation.py: split_held_out_qa / evaluate_retrieval / cerebellum 适配器 (自包含 _import_cerebellum)
- test_retrieval_evaluation.py 改引 retrieval_evaluation
@DeepCodeClone @raymondginger2018-sudo
feat(core): 三连逆向借鉴的独立模块 - Claude Code/Codex/PenguinHarness
90539e9 
从三连逆向分析（Claude Code v2.1.233 / Codex v0.145.0 / PenguinHarness）提炼的独立新模块，全部零依赖 core 其他改动，可直接在 upstream 架构上运行：

- core/harness/classifier.py: LLM 风险分类器 (env: DEEPCODE_RISK_CLASSIFIER) — Claude Code Auto-mode 借鉴
- core/keyring.py: 系统密钥环 + JSON 兜底 (env: DEEPCODE_KEYRING) — Codex keyring-store 借鉴
- core/memory_distill.py: 会话→cerebellum 记忆桥接 + secrets 脱敏 + Phase-1 结构化提取 (env: DEEPCODE_MEMORY_DISTILL / DEEPCODE_MEMORY_DISTILL_STRUCTURED / DEEPCODE_CEREBELLUM_SCHEDULER)
- core/observability/events.py: 规范命名事件 EventName/emit_event — Claude Code 遥测借鉴
- core/loop/goal_file.py: GOAL.yaml 模型可写状态协议 (信箱+容错归一化) — PenguinHarness 借鉴
- core/loop/optimizer.py: ArtifactOptimizer 自进化接受/回滚闭环 — PenguinHarness agent-optimization 借鉴
- core/loop/evaluation.py: 评测隔离协议 (public/private + 快照变更检测) — PenguinHarness 借鉴
- core/loop/cerebellum_optimizer.py: 端到端 skill 进化闭环 (提案→apply→MRR→接受/回滚) — 接 cerebellum

路径全部 env 可覆盖 + 仓库相对解析, 无硬编码绝对路径; 缺失 cerebellum 优雅降级。
97 测试全绿 (独立模块, 基于 upstream/main)
@DeepCodeClone @raymondginger2018-sudo
feat(core): GenAI for Beginners 课程借鉴 P1 九项落地
8865c33 
依据 microsoft/generative-ai-for-beginners 22 课学习报告（F:\DS-HARNESS\genai-course-learning.md）与借鉴计划（F:\DS-HARNESS\genai-borrow-plan.md）落地 P1 九项，全部零冲突、不重复已吸收营养：

- P1-1 anti-fabrication 子句: agent_setup SYSTEM_PROMPT 增加不编造证据声明
- P1-4 温度 per-task: session 工具循环默认 0.1 (profile 显式优先, 0.0 不被误替换)
- P1-3 记忆注入数据-指令隔离+restrict: MEMORY.md 经 <untrusted-data> 边界注入 (lesson 13 prompt injection 防护)
- P1-8 提示注入回归测试集: loop/injection_regression.py (9 样本 x 4 注入面) + 12 测试
- P1-2 工具 description 质量: base.py description_quality_issues/sanitize_description + MCP 远端 description 清洗
- P1-6 检索失败三模式缓解: loop/memory_retrieval.py 阈值 0.45 + 无记忆回退 + assert_all_injected 链路自检
- P1-7 检索评估强化: cerebellum_optimizer split_held_out_qa (异源留出) + evaluate_retrieval (余弦打分, weak 显式标记)
- P1-5 压缩即记忆: runner compaction_summary_sink (auto+manual, 锚点) -> session 后台线程 -> memory compactions.md (bound 32k) + memory.compaction.deposited 事件
- P1-9 MCP server 白名单: naming.server_allowed (env DEEPCODE_MCP_SERVER_ALLOWLIST) + runtime 注册过滤 (供应链加固)

新增 79 项测试全绿; 全量 134 失败均为 baseline pre-existing (Windows 路径/symlink 特权), 本次改动 0 新失败。
@DeepCodeClone @raymondginger2018-sudo
refactor(core): P1-7 提取为独立 retrieval_evaluation 模块，P1 不依赖 HKUDS#181 文件
f41c349 
- 恢复 cerebellum_optimizer.py / events.py 为 HKUDS#181 版本（P1 提交不修改 HKUDS#181 新文件）
- 新增 core/loop/retrieval_evaluation.py: split_held_out_qa / evaluate_retrieval / cerebellum 适配器 (自包含 _import_cerebellum)
- test_retrieval_evaluation.py 改引 retrieval_evaluation
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@raymondginger2018-sudo @Zongwei9888 @DeepCodeClone