用 DeepSeek Harness 的 Router Standard 预设跑了几天，Pro 和 Flash 都试了，说点实话。

先说什么问题。同一个模型，修 bug 时严谨得离谱，让它从零写个新功能，却经常交一份"看起来对"的半成品；任务换一下，表现又反过来。以前以为是抽卡，后来才知道是提示词条件化在换挡，模型行为不是连续的，是分档位的，中间地带是陷阱区。

Router Standard 做的事就一件：读完第一条消息，判断任务是"修"还是"建"、简单还是复杂，然后在第一次请求注入对应的 persona 和首轮工具集。spec 档（计划型）给 read 优先，react 档（执行型）给 write 优先；第一个工具调用后就放开全量工具，路由不再插手，会话恢复也不丢档。

实测数字（仓库 P1-P30 的实验）：

  • 行为沿 persona 轴坍缩成三档：spec 0-0.19 稳定计划态，0.2-0.49 是混合陷阱区（设计上永不自动选），0.5-1.0 稳定执行态
  • 按模型自动匹配 persona：Pro 走 spec 句+分类指令，20 轮路由 98%；Flash 走 neutral+锚定，96%。同一套配置两个模型不通用
  • 多轮靠"重新分类"防稀释，后半段 20/20 不跑偏
  • 开放任务完成率从 0% 拉到 100%，复杂任务的胡思乱想（环境怀疑、重复确认）压到 0.0-0.3%

日常最明显的感受是"换挡感"没了：新会话第一句就定档，中途不会被无关的话带跑。配 dev_router_status 看当前档位、dev_router_mode 手动切（数字会量化到三档）、dev_mode_subagent 隔离跑别的模式，排查"这轮怎么这么飘"很方便。

坑也如实说：mixed 中间档是真陷阱，别手动切进去；同一文件连续修/加的相关任务链，所有引导都是负效应（P21 实验里也翻车了）；评测 n=2-3，96% 和 88% 可能是同一次采样；硬收敛锚会催停复杂任务的探索，现在按复杂度分派引导，但深度和速度的分配还在调。

想试的：github.com/yjh051108/dsh-router-standard，装完重启 DSH，新会话选 Router Standard (experimental)。论文和 P1-P30 全数据在仓库 docs/ 下。