工作流与自动化

面向 DeepSeek Harness 的工程纪律 bundle。智能体总是急着写代码，而需求最怕被想当然。dsh-doublecheck 装上一套纪律循环，逼模型在动手改第一行代码前把需求拷问清楚，并且用证据证明交付而不是嘴上宣称——全部基于 DSH 自带扩展点（技能注册表、工具策略管线、审批接缝、subagent 与 workflow 接缝、会话日志）原生重实现，不借用任何上游提示词文件。已在 DSH 0.1.0-rc.6 上实测。

11 个可分享的工作流 skills（handoff、triage、to-spec、to-tickets、wayfinder、teach、wait-what、dsh-mode-routing、ask-matt、overnight-execution、full-throttle），打包为可安装 bundle。

Claude Code 风格权限规则引擎：hard/deny/ask/allow 四级规则（hard 高于全访问、不可豁免）、workspace 作用域、通配符路径保护、可视化草稿式编辑器，规则持久化于 settings.yaml。

dsh-agent-teams turns the current DeepSeek Harness session into a captain that can assemble durable sub-agents, split a goal into dependency-aware tasks, and coordinate work through direct messages.

面向 DeepSeek Harness 的两阶段 agent 预设：用 Minimal 对齐的开局（一句 prompt + 两个工具）启动 DeepSeek V4 Pro，首个持久化工具调用或回复后，自动展开 Standard 预设的完整工具目录。

把 deep-research 流程做成 DSH 扩展插件（plugin，与 skill 体系分开）， 基于 DSH 官方 workflow 引擎（ctx.workflows / @deepseek-ai/dsh-workflow-workerthread） 实现，按 控制论 + 信息论 设计——不是固定提示词流水线，而是活的、自适应的研究闭环。

🕒  想让重复或单次 Coding 任务稍后运行，又不依赖一段旧对话？ 🧭  想让每次无人值守运行都守在明确的工作区与权限边界内？ 🧾  想随时查清运行了什么、使用哪个 revision、最终如何结束？

① 计划看起来没问题，但其中一句可能藏着迁移风险？ ② 你发现了几个相互独立的问题，却只能选择批准或拒绝？ ③ 你希望每条意见都牢牢挂在 Agent 必须修改的准确原文上？

Give a task → the agent recalls past similar solutions (condition reflex), evaluates whether they fit, and produces a dynamic plan matched against its capabilities — never hard-coded combos. Every plan auto-drafts a lesson into the experience library; when the task closes, the agent updates the outcome. The more you work, the smarter the reflex.

这个 skill 让放手变得安全：Hermes 写派单 spec，DSH 执行，Hermes 验收——只有质量门真失败时才轮到你介入。从一条真实跑过的 14 天管线提炼（30 个 commit，7/7 阶段零返工交付）。

DeepSeek Harness 插件:把 Claude Code 风格的 lifecycle hooks 带到 DSH —— 配置驱动的 shell 命令,在模型工具调用前后自动执行。

Agent 说错话的时候往往一样自信。这个 bundle 只坚持一条规则：agent 声称"我记得这个"、"计划已就绪"、"benchmark 通过了"、"可以安全发布"之前，应该能指出可核查的证据，而不只是一句断言。五个聚焦的 skill 包共享这一套纪律——限定范围的 memory 检索、证据驱动的编排规划、多 agent 协作的调度规则、benchmark 结果把关、插件发布卫生——而不是把同一个想法拆成五个各自独立安装、各自占一个插件索引位置的包。

- 设置页“定时任务”表单与任务列表，每 5 秒轮询一次。 - 两种执行方式：准点执行和空闲执行（谷时段）。 - 两种重复方式：仅一次和每天执行。 - whenidle 仅在北京时间高峰 09:00-12:00、14:00-18:00 之外执行；高峰期内自动顺延至下一个谷时段。 - 每天执行保持相同的本地墙钟时间，正确处理跨月和夏令时变化。 - 使用 ctx.storageDomain 持久化任务状态。 - 单一串行 Scheduler pump，先持久化 running 再启动 Runner。 - 每次执行使用独立 Session，并继承默认 Agent preset、模型和 Host workspace root。 - 固定 30 分钟执行超时，并在启动时明确恢复 hostinterrupted 任务。 - 严格校验 JSON、请求大小、同源 Origin 和自定义 mutation header。 - 自动化消息标记为 { kind: 'plugin', plugin: 'dsh-plugin-automations' }，不伪装成直接人类输入。

一个社区插件：为 DeepSeek Harness 增加一个"帮我批准"权限模式。在该模式下，approval/request 的审批请求由独立的评审模型代替人工判定——评审模型给出 ALLOW / DENY / ESCALATE，只有拿不准或模型故障时才转人工。在其他任何权限模式下插件保持沉默，模型审批永远不会抢在人工审批前面。

DeepSeek Harness 上的多智能体任务编排插件 —— 把一批任务按依赖排成波次，让多个 AI worker 在相互隔离的环境里并行执行，再自动评审、合并产出。

dsh-ci 是为 DeepSeek Harness (DSH) 设计的跨平台、Provider 无关的 CI/CD 辅助插件。它能让智能代理（Agent）高效查看 CI 状态、快速定位失败源头、提取限制大小的日志，并在用户授权后安全地重跑或取消 CI 流程。

dsh-routines 是 DeepSeek Harness 的插件 bundle。routine（例程） 是一个「命名 prompt + 调度 + 投递」，以纯 YAML 文件存放 —— 可人工 diff、可 git 提交。调度器把每个到期例程通过 headless runner 作为独立的一次性会话启动（完整会话日志 = 免费审计，之后可用 dsh-replay 回放），然后投递摘要：最后一条 assistant 消息较短时直接用它，否则对会话日志做一次性摘要调用。

一个运行在 DeepSeek Harness 内的永久 agent preset（vibe-math）。 它用「广度探索 → 深度迭代 → 交叉验证 → 知识沉淀」的闭环，自动求解数学问题， 并对每个结论做多代理交叉验证；支持断点续跑与中途人工干预，全程可由自然语言驱动。

把 Kimi Code Swarm 模式（主从式多 Agent 并行）搬进 DeepSeek Harness：主 Agent 把任务 拆成互不依赖的子任务，swarmbatch 一次批量派发，子 Agent 并行执行，完成后汇总—— 官方基准下端到端效率最高提升 4.5 倍。聊天内实时进度条：每个子 Agent 一行状态 （排队 / 运行中 / 完成），像 Kimi 的 TUI 一样看着任务逐个点亮。

一个小型、隐私优先的 DeepSeek Harness 插件，为 agent 注入当前 CI 运行的持久上下文。首个版本支持 GitHub Actions 和 GitLab CI；其他设置了 CI=true 的环境会得到通用 CI 标记。

🗺️ 每条事实都链接到出处——官方文档、上游仓库或社区仓库。有疑问时以官方原文副本为准。 ⏱️ 最后核验 2026-08-15——官方文档与上游 master（47f9438，见 SNAPSHOT.md）逐字节一致；npm 标签与 dsh-plugin 话题（08-15 快照抓取期间 API totalcount 2668 → 2671 持续增长，分页快照收录 998 个仓库，见 sources.md §D.2）已实时重核；上游 HEAD 与 npm @deepseek-ai/dsh（0.1.0-rc.6）无变化。

多 agent 共享任务板：经 Cordis service key 创建/认领/流转/查询任务。

dsh-auto 为 DeepSeek Harness 的 WebUI 增加 Auto Approve 权限档位。每个需要审批的动作都会先交给一个全新且受限的 DSH 子 Agent 审查，再由插件允许或拒绝。

Captain（船长）是 DeepSeek Harness 的双面插件，暴露一条合成的 captain 模型路由。GPT 负责规划和独立审核，DeepSeek 子代理负责把增量修改落到仓库。

DeepSeek Harness 的第二模型 AI 自动审批 —— 以纯 Cordis 插件实现 Codex approvalsreviewer=autoreview / Claude Code auto mode 模式。

- 发现是怀疑，验证是定罪：检查员/审查员一律对抗式（默认怀疑、找反例、只认可当场验证的证据）； checkup 的红队环节就是负反馈——问题声明必须经受住攻击，推不翻才成立。 - 根据数据流定向判断状态：判断问题前先按数据流理清系统（输入 → 处理 → 存储 → 输出， 谁写谁读）；问题 = 数据流某处状态偏离预期，而不是静态读代码猜。 - 互相校验：每个问题必须给出可互相校验的验证方式（重跑复现 / 日志对照 / 输入输出对照 / 双路径对照），并写明预期状态与实际观测——无法通过系统反馈验证的，不许报。 - 修复要证伪：先沿数据流找到状态偏离的源头（不许修表面）；修复后重跑原复现， 观测输出与预期比较（反馈闭合）——问题没消失 = 根因没找对，重新分析。 - 根据数据判断直接定方案：根因找到后，方案由数据自然决定——实现员按"找根因 → 实施 → 验证" 三步直接做（根据数据判断选择最合理的方案，不空谈不犹豫，实施保持改动最小）。 - 闭环：checkup 的问题清单 → fix 修复任务 → review 把关（可逐条验证修复是否真消失）； 复查不通过或人的反馈重新进入 fix

长任务 ──► Codex 规划（codexplan）──► 子任务清单（含验收标准/依赖） │ ▼ DSH 执行（agent 自己的工具 / subagent） │ ▼ Codex 打分（codexscore，7/10 及格）── 不过 → 按建议重做（最多 3 次） │ 通过 ▼ Kimi 补充（kimisummarize 压缩 / kimireview 交叉验证 / kimicall 视觉验收） │ ▼ Codex 终审（codexreview）──► Kimi 摘要 ──► 最终报告

DeepSeek Harness (DSH) 代码参考检索与工程规范插件：在厘清需求之后自动调查本地与开源的可复用代码，把"候选清单 + 价值权衡"呈现给用户并询问是否需要复用（可选择复用哪个候选/改造/不复用直接开发）；也支持配置为不询问、直接优先复用。

按固定间隔向当前 agent 重复投递 prompt——适合轮询、PR 看护、build-fix-test 循环。对齐 Claude Code 的 /loop 语义，一个会话可同时跑多个循环。形态：官方 bundle 插件（dsh.bundle + dshClient 通道），0 patch。

DeepSeek Harness 的任务看板插件：人建卡、agent 认领执行、人验收。任务挂项目（workspace）、可指定模型、支持手动与定时执行，全流程双向协作。

Persistent multi-model agent squads for DeepSeek Harness. Give every member its own model and tool policy, save reusable teams in Settings, then select a squad beside the composer and keep chatting normally.

math-research Codex 插件市场的 DSH (DeepSeek Harness) 适配版: 4 个 Codex 插件 (rigorous-open-math-research / manage-math-research-program / math-research-workflow / lean-verify) 以原生 DSH skill 形式发布, 脚本与模板随 bundle 分发.

Sync what should travel. Keep secrets, machine-local values, and executable changes under your control.

科研 agent 套件：长程目标控制（可审计证据链）、定时任务、多智能体专家团队、自进化科研记忆（FTS5 + RRF 召回）、科研项目工作区与自定义工作台界面。

DeepSeek Harness 的声明式任务 DAG 编排插件。这个可选 Cordis 插件注册面向模型的 orchestratetasks 工具，在启动任何内容之前校验有向无环任务图，并通过现有 ctx.workflowEngine 执行。

DeepSeek Harness Git 工作流插件：规范提交（Conventional Commits）、自动 changelog、PR 描述生成、分支推送——纯 git CLI，兼容 GitCode / GitHub / 任何 git 远端，无需平台 API 或 token。

工作区跨设备备份、恢复与扩展更新，经 uagent-sync CLI 桥接执行。

官方 dsh-schedule 是模型驱动的：模型调用 schedulecreate 创建提醒。 Aura 是系统驱动的：系统主动决定何时让 Agent 主动出击。

这不是一个 GitHub API 插件。 它是一个 Skill Pack，教 DeepSeek Harness 如何"走通"GitHub 工程工作流：PR triage、review 反馈、CI 诊断、安全发布——组合会话中已有的 GitHub/Git 能力，必要时回退到 gh/git。

本地优先的多 Agent 协作中继：HMAC 认证 broker + dsh 插件（relay_send/recv/peers/history）+ 零依赖 CLI 与 Python 客户端，wire protocol v1.0。

A personal workbench plugin for DeepSeek Harness (DSH) Web. Turn your DSH into a calendar + task list + AI assistant workbench.

@dsh-external/workflow 是一个官方 bundle 形态、零核心 patch 的 DSH 插件。它完整参考 KodaX 的 workflow 设计能力，并针对 DSH 的 Cordis、ctx.subagents、Session、后台 jobs、审批、命令和工具机制做独立实现。

DeepSeek Harness 的嵌入式任务管理引擎 —— 把「念头、决策、任务」变成结构化、可追溯、可折叠的数据。 捕获零摩擦，决策留痕迹，任务有生命周期。数据全部在 harness 内部（session 事件 + storage KV），零外部依赖。

面向 DeepSeek Harness 的规格驱动开发套件，直接使用 DSH 原生的 skill、command、goal、tool 和 runtime context。

Before each top-level turn closes, dsh-proof spawns a read-only verifier subagent, collects its structured verdict, and steers any non-pass gaps back into the driving agent. It is the harness's missing "is the agent actually done" gate — no other plugin can substitute for it.

Persistent multi-model agent squads for DeepSeek Harness. Give every member its own model and tool policy, save reusable teams in Settings, then select a squad beside the composer and keep chatting normally.

DeepSeek Harness (DSH) Cordis plugin that exposes aflare workflow tools as native DSH tools.

比 Workspace Write 更省心，比 Full access 更安全 / More convenient than Workspace Write, safer than Full access

按项目调度提示词，在全新的无头 Agent 会话中执行，支持单次、固定间隔和 cron 计划，并持久化运行历史。

DeepSeek Harness 文章发布插件：agent 在会话里写完文章，直接调用工具发布到 CSDN / 掘金 / 博客园，还能拉取科技资讯当素材。无外部依赖——发布逻辑直接实现（API 参考 mcp-server-article），不需要 MCP server、不需要额外进程。

DeepSeek Harness 定时任务插件：cron 表达式 / 一次性时间点触发，执行 shell 命令或投递 webhook，命令结果可选推送到 ServerChan / 钉钉 / 飞书 / 通用 Webhook。

在浏览器里编辑 LaTeX、看真实排版的 PDF、选中任意文字写批注；点一下按钮，DeepSeek Harness 的 agent 就会按批注逐条改写论文、验证编译、提交 git——所有修改都有 diff、可回滚、可导出。

Morning Star / 启明星 是面向 harness 工程工作流的 Agent Plugin：TypeScript Harness Workflow Engine（@mstar-harness/engine）强制执行确定性工作流门禁，mstar- 判断型 skills 驱动多智能体代码交付。

为 DeepSeek Harness 打造的两级模型熔断与回退插件。当某个模型（或整个平台）持续失败时，插件打开熔断并把下一个模型请求路由到配置好的备用模型——零核心改动，dsh plugin 即可安装。

- 通用 Agent（general-agent）：适合研究、文件处理、规划和个人事务，默认不暴露原始 Shell。 - Coding Pro（coding-pro）：面向真实代码仓库，提供文件系统、Shell、规划、委派、工作流和验证工具。

Condition-driven wakeup for DeepSeek Harness: the agent registers a watch, goes to sleep — even closes the session — and the sentinel wakes it when the condition happens. Every subscription and every fire is a user-visible session event, and the browser dock shows what is on duty.

一个移植 omp「advisor」子系统的独立 dsh 插件组合包：一个按会话运行的评审模型，观察主会话 transcript，用显式配置的模型（provider 与 model 均为必填）评审每个已完成的 stepped turn，并把按严重度排序的建议（nit / concern / blocker）注入回会话 —— 不污染主循环，也不递归地评审自己。

一句话介绍：dsh-science —— 面向 DSH 的 Claude Science 式科研工作台：ReAct 研究循环引擎（research 工具）、带溯源的版本化工件（artifact 工具），以及面向基因组/病原体/生物信息的 10 个科研技能。