Workflow Canvas:DeepSeek Harness 上的可視化項目工作流

前言

在 DeepSeek Harness(DSH)裏做多步 AI 協作時,常見做法是反覆開聊天、手動記資料版本、改上游後從頭跑一遍。步驟一多,「當前做到哪、哪版生效、交付物在哪」很容易亂。Workflow Canvas(工作流畫布)把目標、資料、流程、會話和成果版本收進一個可視化工作臺:畫布負責分工,模塊工作區負責協作,成果頁負責閱讀、審閱與下載。下面介紹它是什麼、能做什麼,以及如何安裝與上手。

這是什麼

Workflow Canvas 是 DSH 的可視化項目工作臺,由維護者 zzz123123lll 在 GitHub 倉庫 workflow-canvas-sidebar 開源維護(MIT)。插件在 SkillHub 等社區目錄中歸類爲「工作流」;簡介爲:Visual AI project workflows for DeepSeek Harness: sources, discussions, revisions and deliverables.

當前公開版爲 v0.17.0 RC3,已在 npm 與 GitHub Releases 發佈;插件市場收錄申請見 dsh-plugin-index #201,等待代碼複覈。受測平臺爲 Windows 11 x64,宿主基線 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.5。

核心功能

README 中歸納的能力如下,均可對照倉庫文檔覈實:

  • 資料到文章:讀資料、覈對事實、寫正文和來源,審閱後交付。
  • 簡短動態圖形視頻:分鏡/字幕、原創工程、真實渲染;Node、Chrome、FFmpeg 及 Remotion 僅用於視頻路徑,見倉庫內《視頻配置》。
  • 自定義文件任務:修改通用 AI 模塊,輸出 Markdown、JSON 或自定義文件。
  • 會話與版本:可在同一模塊繼續對話;原生聊天中的修改可回到畫布並登記爲新版本;上游改稿只更新受影響步驟,舊版保留。
  • 待辦與交付:當前工作與交付版分開選擇;舊待辦有明確的歷史/替代狀態。共享知識經確認後可用於後續項目。

項目保存目標、資料、流程、會話和成果版本;適合研究寫作、資料整理,以及按文檔配置後的短視頻製作。

安裝與啓用

請先安裝並啓動 Harness 一次。

市場渠道(npm):在 Harness「插件 → 添加插件」填寫包名與版本,或運行:

dsh plugin --profile desktop add dsh-workflow-canvas-sidebar@0.17.0-rc.3

也可在界面中填寫 dsh-workflow-canvas-sidebar@0.17.0-rc.3。RC3 使用 npm 的 next 候選標籤,安裝時需明確指定版本。市場包包含 Python 與 PDF 鎖定依賴;AI 由 Harness 宿主執行,無需額外運行 install.cmd,也沒有安裝時自動執行的 install / postinstall 腳本。

重啓 Harness 後打開左側「畫布」,覈對顯示版本與所裝包一致。

ZIP 渠道:需先安裝 PowerShell 7,再從倉庫 Releases 下載 Windows x64 完整 ZIP 並覈對 SHA256SUMS,解壓到固定目錄(例如 C:\Tools\WorkflowCanvas),雙擊 install.cmd,完成後同樣重啓 Harness 並打開「畫布」。

默認數據目錄爲 %USERPROFILE%\.dsh-workflow-canvas;機器路徑保存在不入發行包的 canvas-home.json。安裝只登記本插件,不會更改宿主賬號或清空會話。

典型用法

倉庫 README 給出一個可下載的完整示例:六份資料 → 志願者執行說明 → 正文、來源與清單 → 下載交付 ZIP。案例使用原創合成資料(例如資料中有 78 把椅子,負責人確認上限 70 名後,後續步驟按此決定繼續整理),便於覈對流程與成果。

可從 Releases v0.17.0-rc.1 的 examples.zip 下載:解壓後 examples/portable-project.json 含項目定義和資料,examples/article-delivery.zip 含文章、來源與清單。示例來自 RC1 的功能演示;日常安裝建議使用當前 RC3。

第一次目標可寫:「把資料整理爲給新志願者看的 300 字說明,保留來源,不補造日期地點。」需要回答時打開對應模塊;README 強調 普通討論、回覆待辦、創建修訂 是三個不同操作。

在項目總覽可選「資料到文章」,先用示例完成真實 AI 任務,再換成自己的資料。

適用場景與注意

適合誰:需要在 DSH 內把多步 AI 協作可視化、並保留資料與交付版本的研究寫作、資料整理,以及已按文檔配置視頻依賴時的短視頻流程。

運行與權限:插件隨當前 DSH 進程權限運行;任務資料會交給 Harness 已配置的模型或工具處理,本插件不另設模型賬號。安裝前建議閱讀源碼與 MIT LICENSE,確認許可證與依賴(見 THIRD_PARTY_NOTICES.md)。

平臺:package.json 聲明 os: ["win32"]、cpu: ["x64"],與 README 受測環境一致。

數據與卸載:升級覆蓋插件文件時保留用戶配置;卸載默認解除插件登記並保留數據。分享項目默認只導出定義,項目資料需主動選擇;不附賬號、會話或機器工具配置。診斷報告在本地生成,不會自動上傳。

DSH 生態理念是「一切皆插件」;SkillHub 等社區目錄爲獨立站點,與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。

鏈接

羽毛球分组比赛记分
小程序二维码

欢迎使用《羽毛球分组比赛记分》微信小程序

小夜