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dsh-buddy · 用户画像自适应表达技能 一个 DeepSeek Harness (DSH) 技能：让 agent 在沟通中**实时构建用户画像**（熟练度 / 偏好 / 领域差异 / 当前状态），并按画像动态匹配回答的深度、术语密度与步骤粒度。 **设计原则**： **没有预设话术、没有术语对照表**——每次解释都是依据当前用户画像现场生成的 **分域评估**：十年后端可能是 DSH 一年级；终端高手可能没写过插件 **画像每轮更新**：用户开始说术语，表达立刻升级；拿不准时宁可略高估 **不审问用户**：画像来自被动观察，落在回答里，不挂在嘴上 **装唐检测**：自述水平与操作表现持续冲突时，以行为为准，可温和拷问一次 幽默是调味不是表演：每会话至多一句轻梗 结构（v0.4.0 渐进式披露） skills/dsh-buddy/ ├── SKILL.md # 主文件：决策表 + 红线（模型常驻上下文） ├── references/patterns.md # 升降档手法 / 类比构造 / 装唐完整规程（按需加载） └── evals/trigger-queries.json # 触发评测集（train/validation 60/40 防过拟合） **用户可控**：随时问「你现在把我当什么水平？」即可导出画像快照；纠正即时生效；画像是会话内的，不落盘、不持久化。 开发 ba…
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