前言¶
在 DeepSeek Harness 或其它 MCP 宿主裏開發智能體時，常見做法是直接調 API 或自建連接器。若你已經在本機用 WorkBuddy 桌面版跑定時任務、技能與連接器，往往還需要再寫一層腳本去「投遞指令、等結果、改觸發時間」。workbuddy-handoff 走另一條路：不改 WorkBuddy 程序本體，只在協作目錄裏寫任務 JSON、觸發已有定時任務執行，再把結構化結果讀回 Agent。下面介紹它的定位、安裝步驟和工具用法。
這是什麼¶
workbuddy-handoff（倉庫 Gao-Leonhard-Euler/dsh-workbuddy-handoff）由 Gao-Leonhard-Euler 維護，在 SkillHub 上歸類爲工作流插件。README 寫明：這是第三方個人項目，與 DeepSeek、WorkBuddy 官方均無關係，未獲官方授權；通過 WorkBuddy 本地數據庫與工作目錄協作，不修改 WorkBuddy 本體、不注入進程、不讀取登錄憑據。
插件把 WorkBuddy 桌面版的定時任務暴露爲 MCP 工具，供 DeepSeek Harness、Claude Desktop、自研 Agent 或腳本使用，能力包括：投遞任務並取回結構化結果；立即執行或按秒數 / 指定時間延遲執行；切換該定時任務使用的模型與思考模式。
當前 GitHub 星標爲 0（以目錄頁信息爲準）。許可證 MIT，版本 1.0.0（見 package.json）。代碼說明由 deepseek V4.1 flash 在 deepseek harness 中編寫。
工作原理¶
WorkBuddy 的定時任務會讀取工作目錄下的指令，執行後把產物寫回同目錄。插件只做兩件事：往協作目錄寫入任務文件，並改寫定時任務的觸發時間以喚醒執行。
你的 Agent ──寫任務文件──▶ <協作目錄>/handoff/in/*.task.json
│
▼ WorkBuddy 定時任務讀取並執行
│
<協作目錄>/handoff/out/*.result.json ──▶ 你的 Agent 讀結果
啓動時插件會在協作目錄下自動創建 handoff/in、handoff/out、handoff/done、handoff/failed。
核心功能（MCP 工具）¶
工具名在 DSH 中通常以 mcp__workbuddy-handoff__ 爲前綴。README 按三層劃分：
Tier 0 — 文件層（不碰數據庫）
| 工具 | 說明 |
|---|---|
wb_submit_task |
寫入 <id>.task.json 到 handoff/in/，可選立刻觸發並等待結果 |
wb_read_result |
讀取 handoff/out/ 中指定 id 或最新一條；指定 id 時默認歸檔到 done/ |
wb_status |
只讀：配置、任務狀態、待處理數、最近運行等 |
Tier 1 — 觸發層（只寫 next_run_at）
| 工具 | 說明 |
|---|---|
wb_wake |
立刻觸發一次；可設 wait_seconds 等待結束 |
wb_schedule |
延遲一次：delay_seconds 或 ISO 時間 at |
Tier 2 — 模型層（只寫 model_id / model_is_thinking）
| 工具 | 說明 |
|---|---|
wb_set_model |
切換模型與思考模式 |
wb_list_models |
只讀：列出可用模型與積分單價 |
任務 JSON 與結果 JSON 的字段格式見倉庫 README；結果字段由你在 WorkBuddy 定時任務裏的 prompt 約定，插件只做 JSON 解析，不校驗業務語義。
使用前準備¶
在 WorkBuddy 中新建定時任務¶
插件不會替你創建定時任務，需先在 WorkBuddy → 定時任務（自動化）→ 新建。
- 任務名建議填
DSH 處理器（與WB_AUTOMATION_NAME默認一致，可在.env修改）。 - 工作目錄設爲協作目錄（與
WB_HANDOFF_DIR一致）。 - 將 README 中的「任務執行器」prompt 粘貼爲指令；新建時觸發時間可隨意設，之後由插件改寫
next_run_at實現立刻或延遲執行。
配置環境變量¶
推薦寫入 $DSH_HOME/.env（DSH 啓動時會注入進程環境）。示例：
# WorkBuddy 桌面版安裝目錄
WB_APP_DIR=D:\...\WorkBuddy
# 協作目錄
WB_HANDOFF_DIR=C:\Users\你的用戶名\Documents\deepseek-harness\default-workspace\workbuddy
# 目標定時任務名稱（或與 WorkBuddy 裏一致的 id）
WB_AUTOMATION_NAME=DSH 處理器
# WB_AUTOMATION_ID=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
未設置時的默認行爲（摘自 README）：WB_HANDOFF_DIR 默認爲 $DSH_WORKSPACE\workbuddy，或 ~/Documents/deepseek-harness/default-workspace/workbuddy；WB_DATA_DIR 默認爲 ~/.workbuddy（便攜版若存在 .workbuddy 子目錄則優先）；WB_AUTOMATION_NAME 默認爲 DSH 處理器。修改 .env 後需完全退出並重啓宿主。
運行環境需要 Node.js ≥ 20（依賴 node:sqlite）。
安裝與啓用¶
本倉庫是 DSH bundle 包（package.json 中 dsh.bundle.patch 指向 cordis.patch.yml）。安裝後 DSH 啓動時會自動掛載 MCP server，無需手工改 profile。
資料中的安裝命令爲：
# 從 GitHub 直接裝（把 <owner> 換成實際倉庫 owner）
dsh plugin --profile desktop add github:<owner>/workbuddy-handoff
# 或本地目錄（絕對路徑，安裝後會 link 進 profile）
dsh plugin --profile desktop add C:\path\to\workbuddy-handoff
也可在 DSH 插件管理頁粘貼同樣 spec。裝完後重啓 DSH，插件列表中應出現 workbuddy-handoff。
若不作爲 DSH 插件，可將 dist/public/server.mjs 按普通 MCP server 寫入宿主配置；DSH 用戶也可在 profile 的 cordis.patch.yml 中插入 MCP 客戶端條目（詳見 README「方式 B」）。
典型用法示例¶
投任務並默認立刻執行、最長等待 240 秒：
{ "prompt": "把 data.xlsx 轉成 markdown 表格", "type": "doc_transform",
"inputs": ["data.xlsx"], "wait_seconds": 120 }
只投遞、不喚醒（之後可在 WorkBuddy 裏手動運行）：
{ "prompt": "...", "wake": false }
讀結果並歸檔：
{ "id": "doc-20261104-133709" }
延遲 10 分鐘觸發：
{ "delay_seconds": 600 }
切換模型：
{ "model_id": "glm-5.3-flash", "thinking": false }
排錯時 README 建議先跑 node test/selftest.mjs，或在宿主中調用 wb_status 查看任務 id、數據庫路徑、協作目錄及「未找到任務」類配置錯誤。
適用場景與注意¶
適合已經在 Windows 本機使用 WorkBuddy 桌面版、並希望從 DSH 或其它 MCP 宿主遠程編排同一條定時任務的開發者。README 寫明主要在 Windows + WorkBuddy 5.9.3 上驗證；其它版本或平臺應先通過 wb_status 確認數據庫路徑。
已知限制包括：延遲觸發依賴 WorkBuddy 本地調度 tick（約 30 秒粒度），不是精確定時；週期性調度仍需在 WorkBuddy 界面配置；插件以當前 DSH 進程權限運行，安裝前應自行閱讀源碼與 MIT 許可證，評估第三方工具風險。
插件與 DeepSeek Harness 生態的關係：DSH 側理念是「一切皆插件」；SkillHub 目錄（插件頁）爲社區站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬。使用前請遵守各產品服務條款。
結尾¶
workbuddy-handoff 用目錄裏的 *.task.json 與 *.result.json 做 handoff，把 WorkBuddy 定時任務變成 MCP 可調度的執行端，減少在宿主與桌面客戶端之間重複造輪子。完整 prompt 模板、任務 JSON schema 與排錯表見 GitHub 倉庫 README。
