JimChen-g/dsh-action-outbox

DSH bundle 技能包：把深度长文生产（学术论文 / 行业分析 / 商业评论）拆成 9 角色流水线——T1 文献 / T2 数据 / T3 案例三线并行检索、T4 分析、T5 写作、T6 批判伙伴、T7 审计、T8 终检（主控亲执行）、T9 同行评审，跨 6 个阶段，含三角验证、M 门 23 项机械终检、G0-G14 独立审计（含中文 AI 痕迹闸）、审稿评分与期刊匹配，以及 4 个人在环节点。以 bundle 分发（`package.json#dsh.bundle.patch` + `lib/index.js` 入口注册技能），`dsh plugin add lunheng-article-pipeline` 即装；随包 T1-T9 角色卡、模板与 11 个零依赖校验脚本，README 五语。

dsh-image-gen 不只是简单的对话生图，而是为 DSH 补齐从 对话生成与连续修图、AI 创作画布、Studio 批量创作、多模型横向对比，到 Prompt 灵感库 与 本地 ComfyUI 的完整图像创作能力。

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运行在 DeepSeek Harness 内的一组 agent preset（vibe-math-v2 / vibe-math-v3 / vibe-math-v4 / vibe-math-v5）， 用多代理协作自动求解数学问题并对结论做多代理交叉验证。四个预设共享「断点续跑、 中途人工干预、进度汇报、自然语言驱动」底座能力，但采用四代不同的求解架构： 💡 四个架构同级——vibe-math-v2 与 vibe-math-v3 是经典架构（成熟可用、持续维护），vibe-math-v4 是「常驻自组织合作研究」架构、vibe-math-v5 是最新的「研究所体系」（两者均标注为实验性）；根据你的实际需求自行选择（详见下方「怎么选」）。 - vibe-math-v2（概率驱动 · JSON 数据层）· 经典：qs.json 问题清单 + Propos/ 命题库 + 概率驱动调度 + 代码启发式调度； - vibe-math-v3（第三代 · 论文式 md + 规划代理 + 方法库）· 经典：全部知识以 Markdown 论文/研究报告式 存储与续写（Problems/ 问题清单+依赖+来

让 AI 修改代码时，你可以先明确需求，再检查方案、推进实施、验证结果，最后审核提交。DSH Task Engine 把这些步骤组织成可检查、可追踪的任务流程，适合在本机使用 DeepSeek Harness 开发个人项目。

创建一个每个工作日 18:00（Asia/Shanghai）的每日交接任务。只读检查工作区当天的提交和未提交改动，输出已完成、待办、阻塞项，并注明依据；没有改动就如实说明。每次完成后通知我。 🚀 发布前，先过一遍清单