前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里用多个 Agent 协作时，常见问题集中在三块：谁对结果负责不清楚、执行者与验收者混在同一条对话里、重启或压缩上下文后「团队状态」难以续接。若只靠主会话里轮流 @ 不同角色，任务边界和验收规则往往要靠人记，也很难用统一视图看到待处理、进行中和待验收。

@suifei/dsh-ai-team（社区目录名 suifei/dsh-ai-team，界面称「文渊阁」）是 maintainer suifei 发布的工作流类 DSH 插件：装进专用 ai-team profile 后，DSH 侧栏出现三栏工作台，用 Project、带 owner 的 Task、Thread 与 append-only 账本组织协作；模型下拉读取 DSH 原生 llm 目录，不必手填模型 id。分类为工作流；npm 包当前版本为 0.3.56，许可证 MIT。

下面按定位、核心能力、安装与典型用法说明，事实均出自仓库 README 与 package.json。

这是什么¶

一句话：文渊阁 把「一支有分工的 AI 团队」做成 DSH 里可启用的插件模式——Human 在环上定方向、守信任、处理不可撤回的决定；Agent 自行认领 Task、交接，并由「做的人以外」的成员验收。

设计要点在 README 中归纳为多件事同时成立：

成员持久：每个 Agent 有名字、角色、personality、notes、skills 和 session，DSH 重启或上下文换代后仍是同一成员。
每个结果有 owner：Project 有具名 owner；Task 有唯一 accountable owner，由它推到验收。
做的人不验收：只能验收已进入待验收、且自己从未认领过的 Task；QA Task 仅 QA 成员能验收。
房间为 Agent 设计：成员从 inbox 拉消息；对着已变化 Thread 的回复会因 baseSeq 基线过期被退回并附变化摘要。
一切有记录：Main stream、Thread、Task、收件箱均为同一本 append-only 账本的视图。
无定时器：Agent 仅由团队事件（消息、@、交接、验收请求）唤醒。

新 Project 默认成员可改：墨渊（主理人）、青岚（执行）、白砚（验收）、玄策（编程）。

核心功能¶

三栏工作台¶

┌ 文渊阁 ───────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Projects        │  Main stream / Board / Situation   │  Thread     │
│  # 我的项目      │  主对话：一句话开工                 │  回复        │
│  # UI 项目       │  看板：待处理 / 进行中 / 待验收 / 完成│  验收 / 退回  │
│                 │  态势：需要你 / 团队在做 / 等待受阻 / 最近完成 │ 任务动作     │
│ Agents          │                                    │             │
│  墨渊 (Lead)     │                                    │             │
│  白砚 (QA)       │                                    │             │
└─────────────────┴────────────────────────────────────┴─────────────┘

主对话：Human 一句话进入 Main stream，Project owner 拆 Task；「团队动态」展示推进中的 Task 与运行中成员。
看板：四列状态 pending / in_progress / pending_acceptance / done（另有 cancelled）；进行中卡片显示 accountable owner 与执行者。
态势：四象限——需要你、团队在做、等待受阻、最近完成。
收件箱：跨 Project 聚合；顶部「待你处理 · N」；askHuman 结构化问题可直接展开提交；Agent 进度汇报留在 Thread，不占用需 Human 决策的收件箱。
PMO 自动：Project header 默认开启；每 60s 按最高价值建议自动处理 Human 决策；无 active Task 时可自动唤醒 owner 续派任务；关闭后决策回到收件箱（仅插件算法执行，不接受外部脚本指挥）。
直接对话：点成员名打开该 Agent 的 DSH 原生 Session。

Project 与 Task¶

能力	说明
Project	具名 owner；独立工作目录；并发 runtime；每 Project 独立账本、Waker、SSE
Task	唯一 accountable owner；状态含 pending / in_progress / pending_acceptance / done / cancelled
Thread	append-only；回复带 `baseSeq`
验收	maker 不能验收；QA 硬门禁；`qaChecklist` 逐项通过
成员	持久 session；运行配方 `standard` / `ptc` / `minimal` / `cordis`
模型	Provider / Model 下拉读取 DSH `llm` 目录
技能	DSH `skill` 工具加载；内置 Microsoft SkillOpt 7 个 `skillopt_*` 工具
重启恢复	`team/startup` 恢复未完成 Task

每个 Project 需要独立工作目录：首次进入默认 Project 会提示「这个项目还没有工作目录」，点「选择目录」或填路径；成员只在该目录内执行 Task。

架构与 API（概览）¶

Host：路由、命令、SSE、Waker、成员 runtime、权限守卫。
ProjectRuntime：一 Project 一 ledger + TeamService。
Ledger：JSONL + SHA-256 hash chain + checkpoint。
MemberRuntime：真实 DSH Agent session（agents.create / followup），非模拟执行。
Waker：仅从账本 append 或 HTTP 命令结果计划唤醒，无 heartbeat。

常用 HTTP 端点：

GET  /ai-team/api/health
GET  /ai-team/api/bootstrap?project=<id>
GET  /ai-team/api/projects/<id>/board
GET  /ai-team/api/projects/<id>/quadrants
GET  /ai-team/api/projects/<id>/events      # SSE
POST /ai-team/api/projects/<id>/commands

命令覆盖 task.create/claim/submit/accept/request_changes/...、member.*、project.create/activate、inbox.ack 等。

安装与启用¶

插件按需装在专用 profile，不建议与普通 desktop/web profile 混用未评估的权限策略。README 写明：成员以 danger-full-access 运行，profile patch 会把 sandbox / approval / permission 固定为 danger-full-access / never；只应装在可信机器与可信 Workspace。安装前宜自行查看源码与 MIT 许可证。

1. 建专用 profile¶

dsh --profile ai-team --from-default-profile web --dump-config

2. 从 npm 安装¶

dsh plugin --profile ai-team add @suifei/dsh-ai-team

本地 checkout 路径安装（示例来自 README）：

dsh plugin --profile ai-team add E:/works/dsh-ai-team

3. 启动并进入文渊阁¶

dsh --profile ai-team --no-open --port 33271

打开终端输出的 URL，在侧栏点 文渊阁，再为 Project 设置工作目录。

典型用法¶

启动 ai-team profile 并打开文渊阁侧栏。
为当前 Project 选择或填写工作目录（新建项目时同样要求）。
在主对话用一句话描述目标；Project owner（默认墨渊）拆 Task 并派工。
在看板或态势中跟踪 进行中 / 待验收；在 Thread 中回复、验收或退回；需你拍板的项出现在收件箱。
需要改分工或模型时，在成员「⋯」资料中调整职责、personality、provider/model、skills、运行配方等。

技能文件搜索路径包括 <DSH_HOME>/skills、<cwd>/.dsh/skills、<cwd>/.agents/skills；无需单独安装 dsh-skillopt 即可使用内置 SkillOpt 集成。

适用场景与注意¶

适合：希望在 DSH 内用结构化 Task / 看板 / 独立验收跑多 Agent 工作流，且接受 Human 只在方向、信任与不可撤回决定上介入的单机、单 Human 场景。

当前边界（README 明示）：

单机、单 Human；不支持多 Human 共享 Team。
desktop profile 被插件 patch 固定为高权限；务必在可信环境使用。
仓库 node --test 报告 82 项通过；文档 QA 与多轮 E2E 证据在维护者本机 .ptc/rounds/，不随 npm 发布。

DSH 生态奉行「一切皆插件」；社区目录 skillhub.cn 为独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。

结尾¶

文渊阁把多 Agent 协作收拢到「有 owner 的 Task + 做的人不验收 + append-only 账本 + 与 DSH llm 目录联动的成员配置」，适合需要可恢复、可审计团队状态的工作流实验与日常项目推进。目录页与源码见下方链接。

社区目录：https://www.skillhub.cn/plugins/suifei/dsh-ai-team
GitHub：https://github.com/suifei/dsh-ai-team
npm：@suifei/dsh-ai-team

文渊阁（@suifei/dsh-ai-team）：多 Agent 任务账本与工作台

前言¶

这是什么¶

核心功能¶

三栏工作台¶

Project 与 Task¶

架构与 API（概览）¶

安装与启用¶

1. 建专用 profile¶

2. 从 npm 安装¶

3. 启动并进入文渊阁¶

典型用法¶

适用场景与注意¶

结尾¶

精选优惠券

文渊阁（@suifei/dsh-ai-team）：多 Agent 任务账本与工作台

前言¶

这是什么¶

核心功能¶

三栏工作台¶

Project 与 Task¶

架构与 API（概览）¶

安装与启用¶

1. 建专用 profile¶

2. 从 npm 安装¶

3. 启动并进入文渊阁¶

典型用法¶

适用场景与注意¶

结尾¶

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