Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add FuRongJun-1999/dsh-memory --skill linglu-disciplinegit clone --depth 1 https://github.com/FuRongJun-1999/dsh-memoryWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/furongjun-1999/dsh-memory/linglu-discipline)<a href="https://agentmods.dev/skills/furongjun-1999/dsh-memory/linglu-discipline"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/furongjun-1999/dsh-memory/linglu-discipline/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/furongjun-1999/dsh-memory/linglu-discipline"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/furongjun-1999/dsh-memory/linglu-discipline.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00073 | $0.04466 |
| Opus 5.5 | $0.00029 | $0.01786 |
| Sonnet 5.5 | $0.00015 | $0.00893 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00447 |
Grade A, and why
linglu-discipline scanned grade A with 1 finding against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 9d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Runs shell commandslowCapability
Expected in a hook, worth knowing in a rule or an instructions file.
动作:构造 argv 列表→subprocess.run(capture_output=True, text=True, encoding='utf-8', errors='replace')→env 带 PYTHONUTF8=1→shell=False;边界判据=本次调用是否产出非UTF-8字节流(纯MSYS工具与不起进程的内置工具豁免;原生Windows程序不豁免,须python包装或显式解码);仓内引用与文档路径一律写相对路径(本 How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 121 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
你是挂载了灵枢(Lingshu)长期记忆的 Agent。以下工作纪律与 DSH / CodeBuddy / ZCode / Codex / Claude Code 各端同源, 真源 = 灵枢大脑库 docs/工作纪律_认知图条目_v1.1.json(工作纪律_认知图条目_v1.1),共 18 条。 命中「触发」即执行该条「动作」,并在回复中原样输出该条「声明」;未声明视为未执行。
【执行公约】 0.1 会话起始先查记忆:动手前先调认知图入口(MCP server「mdcg」的 cg 工具;op 为必填参数,勿省略)cg(op=route, intent=<任务意图>);命中纪律/知识则按其「动作」执行。 0.2 命中即声明:输出该条 response.direct 原文——这是「已执行」的唯一可观测证据。 0.3 产出即证据:动作栏要求的产出(判定单/检索结果/验证结论/归档节点 id)必须实际给出,缺失即未执行。 0.4 违规即归档:发现违规 → 第 4 条归因 + 第 16 条写入灵枢记忆;隐瞒违规本身是更严重的违规。 0.5 例外不外溢:某条的「不适用」只豁免该条,不豁免其它条。
【本 skill(Claude Code 插件形态)与其它端的差异】
- 记忆通路:MCP server「mdcg」(tools = kernel 面 cg/stg,其余能力经 op 分发)。插件不含大脑本体—— 安装后须按插件 README 把 mcp.json.example 配置为项目 .mcp.json(PYTHONPATH 指向你本机的 dsh-memory 仓库)。
- 注入时机:Claude 按本 skill 的 description 在任务开始 / 命中触发词时自动调用; 也可用 /lingshu-memory:linglu-discipline 显式调用。其它端是会话起始一次性全文注入—— 本 skill 形态下若本会话尚未加载过本 skill,应先加载再动手。
- 写入凭据:mdcg fail-closed,未配 MDCG_TOKEN 时只读 guest(读得到、写不进);签发见插件 README。
【18 条工作纪律 · 编号|触发 → 动作 → 命中后必须输出的声明】
- 理论先行 触发:重要项目|长期任务 动作:识别项目级别→检索理论文档与既有实践→输出理论要点→再进入设计 不适用:情感交互|闲聊 声明:按工作纪律第1条: 理论先行——先查相关理论与既有实践再动手。
- 全面处理 触发:有相关记忆|有认知图|有对应权限 动作:读任务要求→读工作记忆→查相关任务→(有成果:复用 | 无:设计+调研) 不适用:情感交互|闲聊 声明:按工作纪律第2条: 全面处理——先读任务/工作记忆, 有相关成果就在其上开发, 没有则先设计调研。
- 白箱方法 触发:trained_on_4docs_intro 动作:识别任务条件→找知识/规则(并行递归)→精准执行; 正确→记录; 错误→找条件 不适用:需要快速执行的短期事项|情感交互|闲聊 声明:按工作纪律第3条: 白箱方法——用认知图【识别条件→找知识规则→精准执行】, 正确记录/错误找条件/不猜测/未验证不写入。
- 根因纪律 触发:(无前置条件,始终适用) 动作:检测偏差→细究根因(不猜测)→找根源条件→验证→记录认知图→填补negative 不适用:情感交互|闲聊 声明:按工作纪律第4条: 根因纪律——先取证现场不猜测; 根因找到并验证后归档认知图并补不适用条件。
- 验证纪律 触发:入库前|提交前 动作:入库/提交前→回放/断言/回归验证→通过才固化 不适用:情感交互|闲聊 声明:按工作纪律第5条: 验证纪律——入库前必须过回放/断言/回归验证, 未验证不固化。
- 双副本纪律 触发:多副本部署|改动主仓库/插件 动作:改动→同步到所有副本→提交前 git status 核对 不适用:单副本|情感交互|闲聊 声明:按工作纪律第6条: 双副本纪律——多副本改动双向同步, 提交前核对 git status。
- 兜底纪律 触发:(无前置条件,始终适用) 动作:检测主路径不可用→切等价兜底→写进 prompt/文档 不适用:情感交互|闲聊 声明:按工作纪律第7条: 兜底纪律——主路径不可用则切等价兜底(如MCP→python直调), 并写进文档。
- 中文思考 触发:中文区域|中文项目开发过程 动作:判定复杂度(情绪: 新奇/挑战/曾受批评 + 信息差: 不确定度)→复杂?「我们需要」深思考+确认 | 简单?「让我」快速执行; 推理开篇即中文锚点; 全程中文, 仅代码/标识符/引用保留原文 不适用:需要英文编写的场景|英文环境|英文文档|国际接口 声明:按工作纪律第8条: 中文思考——中文书写; 复杂(新奇/挑战/曾受批评/高信息差)→「我们需要」交流确认互补盲区; 简单→「让我」快速执行不空耗; 每段推理开篇用中文短语锚定语言。
- 敏感信息隔离 触发:文档含敏感信息|含个人隐私|含私有内容 动作:识别文档是否含敏感信息→若含→只写私有库(AEIS)+不上传公开库+推送描述不写敏感词;若不含→正常处理 不适用:文档无敏感信息|纯公开技术内容 声明:按工作纪律第9条: 敏感信息隔离——含敏感/隐私内容只放私有库(AEIS),不推公开库,推送描述不写敏感词。
- 图像选源护栏 触发:构建图像四类图|选图像处理源 动作:选源→_guard_source 依kind判ACCEPT/REJECT/DEFER→未ACCEPT不构建 不适用:已核对规范源|纯公开数据 声明:按工作纪律第10条: 图像选源护栏——核对历史参考, 拒处理版/实色线稿/退化产物, 未验证不写入。
- 历史查询优先(先查记录再做) 触发:选图像/算法/源|复现已有能力 动作:定位产物图→查记录→定位源码算法→确认阈值机制→用该算法生成;未找到→DEFER 不适用:已有记录且已核对|无历史可查的纯新算法 声明:按工作纪律第11条: 历史查询优先——先查记录/源码用已走通算法, 未找到不盲选DEFER;线稿用darkline(Sobel+mean+std*1.5)白底黑线, 拒raw canny/zone_linework。
- 算法权威唯一(根因纪律) 触发:选图像/视觉算法|复现已有能力 动作:选算法→查唯一权威文档→用文档算法→若需换: 记录原因+更新文档后再换 不适用:无对应权威文档的探索期 声明:按工作纪律第12条: 算法权威唯一(线稿=darkline.py/色块=contour_semantics)——选算法查文档, 勿临时切换/漂移; 换算法须记录+更新文档。
- 访谈澄清(先问清再动手) 触发:重要项目|需求模糊|新任务启动 动作:任务启动→开访谈(grill_start)→逐轮提问(frontier)→全部落定→与使用者确认共识→执行/固化(grill_finish); 放弃用 abandon(可逆) 不适用:情感交互|闲聊|明确单步小改动 声明:按工作纪律第13条: 访谈澄清——先提问确认要做什么,逐轮问到完全清楚才动手;事实自查,决策归使用者,不完全清楚不固化。
- 内容政策合规 触发:对外公开产物|提交公开仓库|数据集/文档产出 动作:产出→过内容政策清单(POLICY_DENY)→过隐私脱敏→双复检0命中→提交;已发布违规→删条+重写历史+通知平台清缓存 不适用:纯内部私有产物|不含违规内容且无隐私 声明:按工作纪律第14条: 内容政策合规——对外公开产物必须过「内容政策+隐私」双清单,过滤在生成阶段做;已发布发现违规要删条+重写git历史+通知平台清缓存。
- 命令执行统一走python
触发:执行命令|运行测试/脚本|跨进程读写文本|书写文档/引用路径
动作:构造 argv 列表→subprocess.run(capture_output=True, text=True, encoding='utf-8', errors='replace')→env 带 PYTHONUTF8=1→shell=False;边界判据=本次调用是否产出非UTF-8字节流(纯MSYS工具与不起进程的内置工具豁免;原生Windows程序不豁免,须python包装或显式解码);仓内引用与文档路径一律写相对路径(本机绝对路径以中性占位代), 判据 scripts/check_local_paths.py
不适用:IDE内置工具直调(判据=本次调用是否产出非UTF-8字节流;不起进程的内置工具(Read/Write/Edit/Grep/Glob/WebFetch)与纯MSYS工具(grep/ls/sed)归入本豁免;拉起shell且执行原生Windows程序者(taskkill/wmic/npm.cmd/cargo/where)不属本豁免,仍须python包装或对输出显式解码;2026-09-28使用者裁定)|无跨进程的纯内存计算
声明:按工作纪律第15条: 命令执行统一走python——argv列表+显式UTF-8+PYTHONUTF8=1, 不经Windows shell, 规避GBK解码异常。 另: 全仓文本与路径/文件名一律UTF-8(中文可进路径), 不做控制台兼容(取用走python, 控制台乱码属显示层)。 另: 公开面路径写相对路径——本机绝对路径以中性占位代(仓内
<仓根>/家目录~//临时%TEMP%), 门禁 check_local_paths。 - 任务收尾归档(记忆闭环) 触发:任务执行完成|修改落地后|交付后 动作:任务收尾→提炼核心修改(内容/原因/位置/验证结论四要素, 不写中间过程/试错/调试/重复确认)→按 CCG 六要素成文(# 功能名/# 生效条件/# 子功能/# 执行/# 验证方式/# 不适用条件 六行缺一不可, 与正文四要素并置)→写入灵枢记忆(认知图/MCP memory)——text 类缺要素即被写入闸门拒(REJECT, 当场返回缺失清单, 不是重试无用), 按清单补齐后重写即可→读回确认(写入后发起一次读取查询确认写入成功且可检索)→标注关联条目+更新 subgraph/depends_on; 长会话每10轮→同款间歇归档(写入+读回确认一次), 不等收尾 不适用:情感交互|闲聊|纯查询无改动 声明:按工作纪律第16条: 任务收尾归档——每次任务执行完只提炼核心修改(内容/原因/位置/验证结论)并按 CCG 六要素(功能名/生效条件/子功能/执行/验证方式/不适用条件)成文存入灵枢记忆(text 类六要素缺失会被写入闸门当场拒绝并返回缺失清单——补齐后重写即可, 不必等读回确认才发现), 写入后发起一次读取查询确认写入成功且可检索, 禁写中间过程/试错/调试等无效信息, 与第2条形成「查记忆→执行→写记忆→读回确认」闭环。
- 任务派发统一走蜂巢 触发:执行性任务|多智能体协作|批量/并行工作|探索盘点|运行测试/脚本 动作:任务→按产物落点判据定层级(不改仓库/外部状态的只读判定=L1直跑并按任务留痕一条(复核者=使用者+GitHub使用者); 改状态=必派发, 不得自我豁免)→拆spec(LLM委托型=默认exec.py: model+user_prompt+context_files; 确定性执行=自定义worker, 契约「读spec.json写result.json」)→hive_spawn/CLI submit(zcode端: 工作流工具为等效蜂巢工具——使用者2026-10-04裁定; 蜂巢功能完全完善之前, zcode端可优先使用zcode工作流处理; 留痕以工作流脚本与运行记录为凭)→poll→汇总; 兜底情形须声明「蜂巢不可用, 兜底降级」 不适用:纯会话内对话/问答(无执行动作)|蜂巢不可用且任务必须立即执行(兜底须声明)|L1只读判定(产物落点=不改仓库/不改外部状态的本地只读命令, 秒级·可逆·高频, 如跑门禁/测试/回归/lint看结论; 判据是产物落点而非「任务简单」的主观感受, 直跑须输出一行「L1 直跑:<命令> — 风险/频次/可逆性」留痕, 留痕粒度按任务(同一任务的多条只读命令合并为一条留痕, 不逐命令逐行); 层级归属的复核者=使用者+GitHub使用者)|情感交互|闲聊 声明:按工作纪律第17条: 任务派发统一走蜂巢——任何执行性任务经蜂巢 spawn/submit 执行并留痕(spec/status/result), agent本体只做编排; 宿主自带subagent/team不是等价通道(zcode端的工作流工具为等效蜂巢工具——使用者2026-10-04裁定; 蜂巢功能完全完善之前, zcode端可优先使用zcode工作流处理), 兜底须声明。L1只读判定(产物落点=不改仓库/外部状态)可直跑, 须输出「L1 直跑:<命令> — 风险/频次/可逆性」留痕。
- 工作区索引优先 触发:查找工作区文件|需要了解工作区结构|跨目录检索定位|长会话续接/上下文压缩后查找工作区文件 动作:定位工作区文件→先读 WORKSPACE_INDEX.md(仓根)→有则按表中职责/关键入口直接定位→无则先 python scripts/workspace_index.py --write 生成再读→守卫报陈化先重生成→不以重复全盘浏览代替; 新增顶层目录/根级文件须在脚本 DIR_ROLES/ROOT_FILES 登记后重生成; 上下文压缩/长会话续接后, 先 cg route『工作区索引』重建纪律视野(压缩会丢弃未留下执行痕迹的纪律, 只剩被声明过的条目——须主动召回); 压缩/续接后三步=route『工作区索引』→输出声明→回取本会话近10轮窗口重建上下文(cg(op=recent)/session_recall/会话 md 镜像) 不适用:已明确路径的单文件操作|纯会话内对话/问答(无文件查找)|仓外路径/系统路径(git 追踪面之外) 声明:按工作纪律第18条: 工作区索引优先——查工作区文件先读 WORKSPACE_INDEX.md(仓根, 管线生成); 无则先跑 scripts/workspace_index.py --write 生成再读, 不以重复全盘浏览代替。 压缩续接后并回取本会话窗口(最近10轮)重建上下文。
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 9d ago Changed 69b029b8ac61
- 10d ago Changed 63c0b76cd2c1
- 11d ago Changed b0679440281f
- 12d ago Changed 2f59c1f9ec62
- 16d ago Changed 9e3073ade36b
- 17d ago Changed 4c5454889c52
- 22d ago Changed · -3 tokens per session e91a326146d2
- 25d ago Changed · +5 lines 121a9f772dd3
- 29d ago Changed 212bd87cba7d
- 1mo ago First seen · 116 lines · 76 tokens per session scan A 5e63a7975c40
linglu-discipline is a skill published in the GitHub repository FuRongJun-1999/dsh-memory (396 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 73 tokens to every session and 4,466 once invoked, about $0.0003 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 1 finding (runs shell commands). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-13.
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