DeepSeek Harness 的实时思维链轨迹分析

项目简介

面向 DeepSeek Harness 的实时思维链轨迹画像插件：边流式边统计 reasoning 里的签名措辞指标（let me / we / let's / I），对照内置基线判断当前会话的轨迹画像族，并可选的按会话记录测量聚合数据。 先读：关于"推断模型"的诚实边界

措辞指纹描述的是 (模型 × 装配) 组合——system prompt、工具 schema、reasoning effort——不是模型身份。来源研究（xiaobright/modeltest）证明：接口变化时，不同模型会呈现完全相同的措辞模式（V4 Flash 反例：minimal 装配下与 Pro 同样 we 高、let me 为零，但能力不同档）。

yjh051108/dsh-router-standard 把同一套词法映射到一条断层线：沿 persona 轴，V4 Pro 行为坍缩为三段带——spec（集体 We，let me ≈ 0）、过渡带（mixed：We/The/Let 混合、不稳定）、react（第一人称 The/Let，we ≈ 0）。两侧没有普遍"更强"（维护任务偏好 spec 侧、greenfield 构建偏好 react 侧）；作者勘误明确反对把措辞读成模型身份或能力证据。