omdsh-dev/dsh-tool-stat
DSH 统计工具插件:描述统计/百分位数/频数分布/相关性,零依赖纯函数确定性
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功能介绍
描述统计/百分位数/频数分布/相关性。
适合
- 适合对显式数值数组计算描述统计、百分位数或频数分布的分析人员。
- 适合衡量成对观测值 Pearson 或 Spearman 相关性的工作流。
- 适合已从 CSV 或 JSON 提取有限数值,并需要可复现聚合结果的分析管线。
不适合
- 不适合未经清洗且含缺失值、非数值、NaN 或无穷值的数据集。
- 不适合需要推断检验、回归、加权统计或任意精度运算的统计工作流。
- 不适合超过 100,000 个观测值,或必须完整输出超过 10,000 个不同值的频数报告。
- 不适合在零方差情况下仍强制要求数值相关系数的场景;插件会将其报告为未定义。
README
dsh-tool-stat
DSH 统计工具插件 —— 描述统计、百分位数、频数分布、相关性计算。零依赖、纯函数、确定性。
动机
Agent 处理数值数据时,从 CSV / JSON 提取出数值数组后往往需要聚合分析(均值、分位数、分布、相关性)。现有工具链没有这类能力:
-
calculator只做单表达式求值——一个表达式算不出分位数分布,更算不了相关系数 -
dsh-tool-csv的stats只报告行/列结构——不提供对一组观测值的统计聚合 - 模型”心算”统计不可验证——均值、方差、百分位、相关性涉及大量浮点运算,手算错误率极高,且无法给用户展示可复现的过程
本插件接收显式传入的有限数值数组或成对观测值,提供确定性的统计计算:一次函数调用,毫秒级返回结构化 JSON 报告。不读取文件、不访问网络、不创建进程、不保存状态——相同输入永远得到相同输出。
安全模型
- 零依赖:Neumaier 补偿求和、Welford 在线方差、线性插值百分位、Spearman midrank 全部手写,无第三方数值库
-
有限数强约束:拒绝
NaN/Infinity(错误信息带下标定位,如values[3] must be a finite number (got Infinity));-0在输入与输出中均规范化为0 -
溢出回检:所有结果在返回前再次做有限数检查,中间或最终结果溢出返回
numeric-overflow错误——canonical 输出绝不含非有限值 - 纯函数:输入数组永不被修改(只读遍历;需要排序时先拷贝)
-
零方差语义:
correlation遇零方差配对返回defined: false+reason: "zero-variance",而不是 NaN 或 ±Infinity -
预算:
- 观测值 1..100,000(超限直接报错)
- 百分位请求 ≤ 100 个
- distinct 输出 ≤ 10,000(超出按确定规则截断并标注)
timeoutMs: 2000
- 工具参数会记入会话日志,不要传入敏感数据
工具声明
注册 stat 工具(@deepseek-ai/dsh-tool-stat,row id tool-stat),统一输出 JSON 文本字符串。
| action | 作用 | 输出 |
|---|---|---|
describe |
描述统计 | count / sum / min / max / mean / median / variance / standardDeviation / q1 / q3 / iqr(Neumaier 补偿求和 + Welford 方差,population 或 sample) |
percentile |
百分位数 | 一个或多个百分位(线性插值 h=(n-1)*p,0..100),输出按请求顺序、重复保留 |
frequency |
频数分布 | value / count / ratio 分组(严格相等分组、升序输出、ratio 分母为原始计数) |
correlation |
相关系数 | Pearson 或 Spearman(midrank 平均秩)相关系数;零方差返回 defined:false + reason
|
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
action |
string | ✅ |
describe / percentile / frequency / correlation
|
values |
array | ✅ | 有限数值观测(1..100,000);-0 归一化为 0
|
other |
array | correlation 的配对观测;长度须与 values 相同(≥2) |
|
percentiles |
array | percentile 的百分位(0..100,1..100 项) |
|
method |
string | 相关系数方法:pearson(默认)/ spearman
|
|
sample |
boolean | 方差分母:true 用样本(n-1),默认 false(总体 n) |
输出示例
{"action":"describe","count":5,"sum":15,"min":1,"max":5,"mean":3,"median":3,"variance":2,
"standardDeviation":1.4142135623730951,"q1":2,"q3":4,"iqr":2,"sample":false}
{"action":"correlation","method":"pearson","count":4,"defined":true,"value":1,"reason":null}
设计要点
-
Neumaier 补偿求和:
sum用补偿项修正大数 + 小数相加的舍入丢失;variance用 Welford 在线算法(单遍、数值稳定),describe 与 correlation 共用同一统计核心 -
线性插值百分位:
h=(n-1)*p,value = v[floor(h)] + (h - floor(h)) * (v[ceil(h)] - v[floor(h)]);输出保持请求顺序,重复百分位保留 - Spearman midrank:秩相等时取平均秩(midrank),再对秩做 Pearson;两两完全相同的观测不影响有界性
-
零方差语义:任一序列方差为 0 时相关系数无定义,返回
defined:false+reason:"zero-variance",绝不出 NaN/±Infinity - 频数截断规则:distinct 输出超过 10,000 时,按 count 降序 → value 升序选择前 10,000 项,再按 value 升序呈现(结果确定可复现)
- 确定性:无随机、无状态、无时间依赖;浮点运算顺序固定,相同输入永远相同输出
构建与测试
# 构建(零依赖,仅需 monorepo 的 tsc)
node <monorepo>/node_modules/typescript/bin/tsc -p tsconfig.json
# 测试(vitest,82 个用例:describe 20 / percentile 7 / frequency 7 / correlation 15 / limits 24 / register 9)
node <monorepo>/node_modules/vitest/vitest.mjs run tests
npm 0.1.0-rc.8 兼容(已验证)
本插件已迁移到 npm 0.1.0-rc.8 依赖线,并在 @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.8(npm 私有包)的隔离 consumer 中完成全链路验证:
-
类型/运行时:peer 为
@deepseek-ai/cordis: ^4.0.1+@deepseek-ai/dsh-tools: >=0.0.1-rc.1 <0.2.0+@deepseek-ai/dsh-invariants: >=0.0.1-rc.1 <0.2.0;不再依赖 unscopedcordis -
独立构建:
npm install(devDependencies 自包含 typescript/vitest/@types/node)→npm run typecheck→npm test→npm run build→npm pack -
消费验证:tarball 装入 DSH 0.1.0-rc.8(npm)consumer →
dsh --profile compat --dump-config出现本插件 row → 工具真实注册与执行通过 -
启动方式:
npx -p @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.8 dsh web(lib 生产模式;勿install -g全局安装)
安装
Profile Bundle(推荐)
将本插件作为独立 bundle 安装到 profile(DSH 0.1.0-rc.8(npm))。本仓库位于 omdsh-dev 组织,公开可访问:
# 交互式(web)profile —— 从 GitHub 仓库安装
dsh plugin --profile web add github:omdsh-dev/dsh-tool-stat
# 一次性任务(headless)profile —— dsh run 默认使用 headless
dsh plugin --profile headless add github:omdsh-dev/dsh-tool-stat
或使用 npm pack 生成的 tarball 安装:
npm pack # 生成 dsh-tool-stat-<version>.tgz
# 交互式(web)profile
dsh plugin --profile web add ./dsh-tool-stat-<version>.tgz
# 一次性任务(headless)profile
dsh plugin --profile headless add ./dsh-tool-stat-<version>.tgz
包内 dsh.bundle.patch 会在安装后自动把插件加入 profile 的 layer stack(row id:tool-stat)。插件缺失的 peer 依赖(@deepseek-ai/cordis、@deepseek-ai/dsh-tools、@deepseek-ai/dsh-invariants)由 profile 的 healed profiles/node_modules 回退安装提供。
⚠️ web 与 headless 是不同 profile:web 安装不会自动覆盖 headless;
dsh run默认使用 headless profile。Windows 路径使用正斜杠(C:/...)。
验证安装
dsh --profile web --dump-config | grep tool-stat
运行验证
dsh run "使用 stat 工具计算 [1,2,3,4,5] 的描述统计"
手动安装与旧版本兼容(monorepo 旧场景)
monorepo 方式仅适用于旧场景:不支持 Profile Bundle 的旧快照或插件开发调试环境(本地 junction/symlink、手动编辑 profile 层)。
许可
MIT
常见问题常见问题
在启用了 DSH 的终端中执行已验证命令 dsh plugin --profile default add github:omdsh-dev/dsh-tool-stat。命令会解析公开 package 元数据,并保持插件与本页展示的目录身份一致。
兼容性以页面上展示的 bundle 与 profile 状态为准。如果某个 profile 尚未检测到,请先保持禁用,并在生产启用前阅读仓库文档。
GitHub 链接和 activity 元数据是 release 与维护状态的来源。新版本发布后重新查看本页,确认目录已经观察到最新版本。