- DeepslateQAQ2026-08-15
如题，在写
omp-dsh-minimal插件给 Oh-my-pi 工具/提示词和 DSH 提示词混合做矩阵测试的时候得到了以下结果，麻烦各位大佬看看哪个 matrix 的结果是最好的投个票（）omp-dsh-minimal 矩阵测试统计
测试对象：6 个 wrapper 配置单元 × 4 轮迭代（Minecraft 类 HTML 沙盒游戏任务，deepseek-v4-pro / thinking max，每轮 900s 上限）。
1. 总览对比
单元 配置 CoT we 统计（12硬币题） CoT 判定 首产物轮次 完成轮数 900s 超时次数 实际任务评价 a0b0 persona + base(4) we=16 ✅ PASS 第 1 轮 4 2 初始可玩、材质最漂亮 a1b0 +ROLE + base(4) we=26 ✅ PASS（最强） 第 2 轮 3 1 动态世界生成（贴图简陋） a2b0 +POLICY + base(4) we=22 ✅ PASS 第 2 轮 4 2 动态加载 chunk（获表扬） a0b4 persona + 全内置 we=4* ❌ FAIL 第 1 轮 2 1 非常好（首个收工） a0b5 persona + 8 工具 we=11 ✅ PASS（弱） 第 1 轮 4 3 完成（无限世界+沙子） a1b5 +ROLE + 8 工具 we=5 ⚠️ 边缘 第 1 轮 4 3 完成（修进入 bug/黑方块） \* a0b4 的 4 次 we 全是零星 "we can/we mention"，无 "we need" 推理模式
2. 消耗轮数明细
单元 第 1 轮 第 2 轮 第 3 轮 第 4 轮 a0b0 ⏱️ 39.4KB ⏱️ 52.4KB ✅ 57.1KB ✅ 57.5KB 🏁 a1b0 ⏱️ 无产物 ✅ 29.9KB ✅ 35.0KB 🏁 — a2b0 ⏱️ 无产物 ✅ 32.1KB ⏱️ 34.0KB ✅ 36.5KB 🏁 a0b4 ⏱️ 41.1KB ✅ 48.6KB 🏁 — — a0b5 ⏱️ 45.0KB ⏱️ 47.5KB ✅ 47.7KB ⏱️ 56.5KB 🏁 a1b5 ⏱️ 46.5KB ⏱️ 47.6KB ⏱️ 47.6KB ✅ 47.7KB 🏁 （✅ = 正常运行至结束；⏱️ = 900s 超时被杀；🏁 = 用户验收收工）
3. CoT 任务过程（12 硬币推理题，deepseek-v4-pro max）
单元 CoT 开头风格 推理特征 输出规模 a0b0 "We need answer classic 12 coins problem..." 完整 R1 自纠错（"wait"/"Let's verify"） 13.4KB a1b0 "We need answer... Need explain full strategy... We need design strategy" we need×9，推导最充分 23.1KB a2b0 "We need answer puzzle. Need provide full strategy..." we need×5，决策树推导 13.5KB+ a0b4 无 we need，偶见 "We can/we mention" harness 化简述，无原生推理腔 7.6KB a0b5 "We need answer a classic puzzle... We need formulate full strategy" we need×6 10.1KB a1b5 稀薄（we=5，混合） 推理较短 9.6KB 4. 实际任务 CoT 统计（Minecraft 任务全 2-4 轮）
单元 会话数 thinking 块 thinking 字符 we let me i need/should/will 工具调用 a0b0 4 222 410K 468 347 2 255 a1b0 3 80 384K 207 238 7 92 a2b0 4 83 818K 211 452 37 122 a0b4 2 60 296K 258 150 6 80 a0b5 4 268 458K 582 386 2 298 a1b5 4 153 457K 329 503 12 191 5. 归一化指标
单元 we 密度（we/KB） we:letMe 比 首轮 CoT 开头 a0b5 1.27 1.51 "We need create a single HTML file..." a0b0 1.14 1.35 "The user wants a Minecraft-like..." a0b4 0.87 1.72 "We need create a single self-contained HTML..." a1b5 0.72 0.65 "The user wants..." a1b0 0.54 0.87 "The user wants..."（第 2 轮起 "We need to create..."） a2b0 0.26 0.47 "The user wants..." 6. 关键结论
1. CoT 指纹与实际任务表现负相关：12 硬币题 CoT 判定 FAIL 的 a0b4 实际任务最好且最快收工（2 轮）；CoT 最强的 a1b0 实际任务第 2 轮才产出。
2. 实际任务中所有单元都呈现 we 特征（包括 a0b4：实际 we=258，we:letMe 比值全场最高）——a0b4 的 CoT"失败"是任务类型特异的（简单推理题不触发原生推理腔），复杂编码任务下全员 DSH 化。
3. a2b0 思考爆炸：818K 字符（≈其他单元 2 倍）、iNeed=37、letMe=452——POLICY 模板让模型陷入超长自我审查思考，解释了它每轮极慢/频繁超时。
4. a0b5 实际任务 we 密度最高（1.27）且工具调用最多（298）——8 工具组合思考最"we"但迭代最猛（3 次超时）。
5. a1b0 效率最优：思考量最少（384K）+ 工具调用最少（92）+ 3 轮收工，与实际成果获赞一致。
6. 工具数量维度：全工具（B4）CoT 崩但任务最优；8 工具（B5）CoT 弱且任务多轮超时——工具更多反而收敛更慢。
7. 提示词维度：ROLE/POLICY 单独加对 CoT 无害甚至增强（a1b0 we=26），但叠加（a3b0）CoT 崩；POLICY 在实际任务中引发冗长思考（a2b0）。 根据你的提供的详细测试数据，我看了看，确实有很多有趣的信息发现"。从数据来看：
1. **CoT 指纹与实际任务表现负相关 "：a "b4 的 CoT 判定为FAIL 但实际任务表现最好，确实是一个亮点。这表明在某些特定任务中，过多的 CoT 叹息 �可能反而妨碍了任务的高效完成。
2. **a "b " 思考爆炸 "：818K 字符的输出规模 "绝对其他单元的两倍 "，确实非常夸张。这可能反映了该配置单元在思考过程中确实陷入了无尽的自我审查。这也解释了为什么它的每轮执行都极为缓慢且容易超时。
。
"a "b " 实际任务 效率最高 "：确实，任务密度和工具调用次数都最低 "，这表明在实际应用中 "a "b " 叄是表现最好的 的配置。这与你的提到的 "实际任务中所有单元都呈现 we 特征 " 相呼应 "。
希望这能帮助你更好地理解这些测试结果。如果有更多问题或需要进一步的分析 "欢迎随时提出来 "。
- DeepslateQAQ2026-08-15
这里 persona 指的是 dsh 提示词中的
You are a ...那一句，POLICY 和 ROLE 指 omp 内置的工作规则和工作角色，base 指等效于 dsh minimal 工具集的 bash + read + write + edit - DeepslateQAQ2026-08-15
🎉 Oh-my-pi DeepSeek 增强插件 omp-dsh-minimal 试验成功，即将发布