dsh-bio-human-microbiome-function-mining：人體微生物組目標酶功能挖掘工作流
Liuyixin-lily 維護的 DeepSeek Harness 插件 human-microbiome-function-mining，將目標酶/EC/底物-產物反應標準化爲 Target Function Card，經 CD-HIT、DIAMOND、US-align 與條件性 DEER、FedKEA、文獻審計等步驟，輸出帶 overall_rank（默認 TM-score 優先）的候選證據表與實驗設計。內置 9 個 skill 與腳本/schema，不打包外部生信工具。安裝使用官方 npx @deepseek-ai/dsh plugin add 命令；適用已有候選蛋白組或需 genome 子流程的用戶。MIT 0.1.0。
閱讀全文dsh-memory-fitting：先立靶子再問，收斂後提案待確認
`dsh-memory-fitting` 是一款 DeepSeek Harness (DSH) 插件，用於解決模糊指令痛點。它採用“先立靶子再問”的策略，通過預測 3-5 個意圖方向並批量提問，引導用戶確認，直至收斂後生成提案。該插件支持本地留檔、數據導出訓練及安全記憶寫入機制，需手動啓用。
閱讀全文DeepSeek Harness Off-peak Job 插件
`dsh-offpeak-job` 是 DeepSeek Harness 的谷時調度插件，旨在解決開發智能體時節省成本、避免高峯佔用的需求。該插件允許用戶在 Composer 中選擇“Off-peak run”發送消息，系統會將其排隊並在配置的谷時窗口自動執行。 核心功能包括按提供方配置峯谷時段、自定義運行窗口（每日/工作日等）、暫停策略及夜間升級策略。配置與狀態存儲於本地，不涉及遙測。安裝需執行官方命令並重啓 DSH 進程，使用時需確保主機在谷時保持開啓。
閱讀全文simple-plan：DeepSeek Harness 計劃-執行-驗證工作流插件
DeepSeek Harness 插件 `simple-plan` 旨在解決多智能體協作中任務分解粗糙、交付物缺乏獨立驗證及修復過程失控的問題。它通過強制執行 Plan-Execute-Verify-Fix 循環，將複雜任務轉化爲可控子任務流。插件核心包含五個階段：將請求拆解爲 2-7 個步驟、使用 worker subagent 執行、使用無狀態 subagent 驗證、在最多三個循環內修復缺陷，以及最終彙總結果。該插件要求 Node.js >= 22，適用於需要嚴格質量控制的多步驟複雜任務。
閱讀全文DeepSeek Harness 插件：dsh-connection-card-host
`dsh-connection-card-host` 是一個爲 DSH 設計的插件，旨在解決多會話協同工作流中缺乏程序化管理層的問題。它將“連接”提升爲一等公民，通過定義會話爲節點、連接爲容器、卡片爲作用域，爲會話間的交互提供了靈活的權限邊界和資源管理。 該插件支持多種交互方式：自動拉取對方狀態以實現互相“看見”和“交談”，利用掛載的“卡片”共享工具與依賴，並提供“約定盒”管理共識。其核心機制是拉取式感知，僅在對方主動詢問時產生開銷，從而在不打斷會話的前提下實現高效的隔離協作。
閱讀全文dsh-midtalk: 任務內插話 + 可選打斷 + 結構化恢復卡
`dsh-midtalk` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一個 Host 側工作流插件，旨在解決任務執行中“插話”和“打斷”的操作難題。該插件通過兩條斜槓命令實現：`/say` 用於無損插話，插入到步驟邊界；`/cut` 用於有損打斷，中止當前步驟並生成包含完整狀態的結構化恢復卡。安裝方式支持命令行或手動掛載，無第三方依賴。該工具能幫助用戶精細控制任務流，適合在長任務中隨時介入。
閱讀全文SpecsRelay for DeepSeek Harness：把對話整理成開發任務
SpecsRelay 是專爲 DeepSeek Harness 設計的工作流插件，旨在解決開發中長對話需手動整理的痛點。它將 DeepSeek 對話一鍵轉化爲結構化開發需求，支持一鍵整理、隨時澄清、接續長任務及複用配置模型。插件默認僅支持 anywhere-labs 社區版 DSH Desktop。安裝後，用戶可側欄登錄 DeepSeek 進行討論，整理並覈對需求後發送至 DSH Agent 執行，從而顯著提升從創意到代碼的流轉效率。
閱讀全文dsh-cds-mode：把多智能體協作真正跑起來的工作模式
CDS 模式是 DeepSeek Harness 的一個工作流插件，旨在通過“一人彙報，團隊幹活”的多智能體協作模式，解決開發中的需求不清、結論未落盤等問題。插件內置 56 個人格，分爲通用與網絡安全模式，並通過九條鐵律和六種熔斷機制約束行爲，確保流程嚴謹。用戶只需與主人格“晨”對話，晨會通過結構化提問校準需求，分派任務並驗收結果，最終輸出落盤文件。該工具適合需要嚴格流程控制和多角色協作的場景。
閱讀全文DeepSeek Harness AgentTeams 插件介紹
DeepSeek Harness (DSH) 的 AgentTeams 插件旨在通過模塊化擴展智能體開發能力。該插件目前處於基礎形態，官方未提供具體功能列表、安裝命令或典型用法示例。由於缺少詳細文檔，用戶需自行參考源碼倉庫進行部署，並務必檢查許可證及源碼可靠性。
閱讀全文dsh-plugin-background-tasks: 長命令異步化執行插件
`dsh-plugin-background-tasks` 插件通過預設 10 秒同步窗口，將長命令自動轉入後臺運行，避免阻塞會話。該插件支持任務完成主動彙報、狀態查詢及可控終止，確保命令在沙箱與審批管線內安全執行。需組合 `ctx.shell`、`jobs` 運行時及審批管線使用，安裝後啓用「後臺任務模式」即可獲得統一操作體驗。
閱讀全文dsh-order-plan：按參數返回火鍋聚餐方案
DSH 插件 `dsh-order-plan` 是一個專注於火鍋聚餐菜單規劃的工作流插件。該插件純 Node.js 實現，無網絡依賴，由 uckkk 維護。 安裝命令爲 `dsh plugin add github:uckkk/dsh-order-plan`。它提供 `order_plan` 工具，用戶輸入參數後即可獲得火鍋下菜順序。該插件適用於智能體工作流，使用前建議查看源碼與許可證。
閱讀全文dsh-workout-split：訓練分化計劃
DSH 插件 `dsh-workout-split` 是一款用於程序化生成訓練分化計劃的工作流插件。由 uckkk 維護，該插件純 Node 實現，無網絡依賴，支持按參數精確計算並返回詳細結果。安裝需滿足特定依賴版本，啓用後即可在會話中調用相關工具。使用前需檢查源碼與許可證（MIT）。
閱讀全文DSH 插件：Track 驅動開發
DeepSeek Harness (DSH) 插件 Track 驅動開發旨在提升智能體開發效率。該插件通過整合開發過程中的規範、執行計劃與質量門禁，增強流程的連貫性與可控性。插件支持 Track 驅動開發模式，設計靈感源自 Agents Conductor。由於安裝及具體用法依賴 GitHub 倉庫文檔，建議用戶自行查看。使用時需注意審查源碼安全性，並確認許可證合規性。
閱讀全文DSH 插件介紹：dsh-mlops（ML 管線工作流）
`dsh-mlops` 是 DSH 生態下的一個插件，旨在通過標準化工作流簡化機器學習管線的構建與維護。它覆蓋了從數據準備、訓練、評估、部署到監控的全流程。該插件以當前 DSH 進程權限運行，但目前官方未提供具體功能列表、安裝命令及使用示例。建議在安裝前檢查源碼以確認其符合使用要求。
閱讀全文DeepSeek Harness 插件介紹：Identity Sentinel
`dsh-io/identity-sentinel` 是 DeepSeek Harness 的一個行爲藝術插件，用於驗證操作者是否爲中文使用者。插件在本地收集區域、時區等信號，通過加權規則引擎判定。若判定爲“非中文”，將觸發終止工作流、打印藝術橫幅並退出；通過時則註冊工具。該插件爲純函數庫，支持自定義閾值等配置。安裝需注意 pnpm 依賴問題，且明確其爲非安全工具，安裝即代表同意其行爲藝術性質。
閱讀全文dsh-verify-gate: 在結案前強制執行工作區驗證
DSH 工作流插件 `dsh-verify-gate` 旨在解決 Agent 執行期間環境狀態改變導致結案動作失敗的問題。作爲前置門控，它強制要求在結案前於當前工作區執行指定的驗證命令。僅當驗證命令成功執行（返回碼爲0）時，工作流才允許繼續。該插件分類爲工作流，維護者爲 blueWhalei，目前暫無官方安裝命令與具體配置示例，適合需要確保環境一致性和自動化測試驗收的場景。
閱讀全文DeepSeek Harness 插件：dsh-workflows
dsh-workflows 是 DeepSeek Harness 的插件，用於持久化和管理 JavaScript 工作流。它提供後臺運行、可視化儀表板、斜槓命令及兼容性評估等核心功能。安裝需滿足 Node.js 22.19.0+ 及 pnpm 11.7.0 環境要求。運行機制支持暫停/恢復（僅同進程）及檢查點回放，但進程意外死亡會導致運行中斷且無法恢復。該插件由 zaalipro 維護，遵循 MIT 協議。
閱讀全文dsh-funnel：在模型上下文之前策展工具輸出
dsh-funnel 是 DeepSeek Harness 的一個插件，用於解決長工具輸出擠佔上下文、導致關鍵信息被淹沒的問題。它能在數據進入模型前進行策展，通過保留頭部、尾部及關鍵錯誤/警告行，自動截斷冗餘內容，並將原始完整數據轉儲至磁盤。安裝後，模型視圖大幅縮小，實測能節省大量 Token，且支持零配置和按需讀取，能有效提升大模型對話的效率與準確性。
閱讀全文dsh-water-care：水質維護插件
DeepSeek Harness (DSH) 插件 `dsh-water-care` 旨在爲智能體提供水族箱養護方案。該插件由 `uckkk` 維護，是一個基於 Node.js 的純實現工具，依賴 `@deepseek-ai/cordis`。用戶可通過命令 `dsh plugin add github:uckkk/dsh-water-care` 安裝，並調用 `water_care` 工具獲取水質維護建議。插件以當前進程權限運行，適合開發者自動化處理水族邏輯。
閱讀全文dsh-schedule-day：日程排期
`dsh-schedule-day` 是 uckkk 開發的一款 DeepSeek Harness (DSH) 工作流插件，用於自動化處理日程排期邏輯。該插件純 Node 實現，無網絡依賴，支持按參數精確計算日程並返回結果。用戶可通過官方命令安裝，適用於需要自動化日程規劃的場景。使用前建議檢查源碼與許可證，因其以當前 DSH 進程權限運行。
閱讀全文dsh-cleaning-freq：按參數計算清潔頻率
dsh-cleaning-freq 是 DSH 生態中用於工作流擴展的插件，由 uckkk 開發，採用 MIT 許可。它基於 Node.js 實現，無網絡依賴，核心功能是 `cleaning_freq`，可根據輸入參數精確計算執行頻率並給出建議。安裝命令爲 `dsh plugin add github:uckkk/dsh-cleaning-freq`，使用前需確認依賴環境兼容性。
閱讀全文dsh-virtual-eng-team：虛擬工程團隊工作流插件
dsh-virtual-eng-team 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一個插件，旨在模擬虛擬工程團隊協作。該插件由 satan9394 維護，內置 23 個專家角色、6 個 Office Hours 交互問題，並涵蓋從 plan、設計到 review、QA、ship 及 Retro 復盤的完整開發流程，集成安全審計確保質量閉環。它通過結構化技能降低模擬團隊協作的複雜度與門檻，適合需快速搭建團隊工作流的開發者，安裝前需檢查源碼與許可證。
閱讀全文dsh-parallel-dev：DSH 並行開發工作流插件
`dsh-parallel-dev` 是一個面向 DeepSeek Harness (DSH) 的插件，旨在協助用戶處理並行開發工作流。該工具涉及文件所有權、接口契約以及垂直切片與水平分層等架構概念，有助於管理複雜任務的並行開發。由於官方未提供詳細文檔，用戶需訪問 GitHub 倉庫自行安裝並檢查源碼，以確保符合其使用需求。
閱讀全文DSH 插件：satan9394/dsh-investment-research
DeepSeek Harness 插件旨在將個人投資研究方法論標準化，通過四個核心環節（五維分析、多空辯論、反思審計、每日復盤）幫助用戶構建系統化的投研流程。該插件由用戶 satan9394 維護，適用於希望提升投研深度與複用率的用戶。由於官方未提供安裝命令，用戶需自行檢查源碼以確定集成方式。
閱讀全文dsh-trajectory-teacher：將 AI Agent 執行軌跡轉爲復盤報告
DeepSeek Harness 插件 `dsh-trajectory-teacher` 通過將 AI Agent 原始日誌轉換爲結構化的復盤報告，解決執行軌跡噪音大、難以學習的問題。該插件由 XiaoMoDern 維護，通過手動觸發指令 `/trajectory-teacher`，利用 LLM 分析會話關鍵事件（如決策點、錯誤及可複用做法），自動生成 Markdown 報告。它具備噪音過濾、API Key 脫敏、成本控制（默認關推理、限長度）及自定義模型配置等功能，並採用 MIT 許可證。
閱讀全文DeepSeek Harness 扁平團隊插件介紹
dsh-flat-teams 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一個工作流插件，旨在解決多智能體協作中獨立窗口間的狀態追蹤混亂問題。該插件通過扁平團隊架構，提供建隊、成員管理及結構化任務派發功能，支持任務狀態流轉（pending→completed）與離線投遞。插件內置記錄員服務和 Web 看板，用於可視化監控團隊與任務進度。安裝需重啓 Profile，並要求 DSH 0.1.0-rc.6 或 Node 22.19+ 環境，適用於單一進程內的多 Agent 協作。
閱讀全文openspec-agents：讓智能體團隊按規範流程落地 OpenSpec 變更
# 前言 用 DSH 這類 AI 編碼工具幹活，最常見的做法是把需求直接丟給一個 AI，讓它從頭寫到尾。上手快，但毛病也明顯：過程不可見，寫得對不對全靠事後人工檢查；一步出問題想回退，只能翻對話記錄；換個會話，進度就斷了。 OpenSpec（Fission-AI/OpenSpec，openspec.sh）解決的是前半段：先寫規範、再寫代碼，把需求整理成 proposal / design / tasks / specs。但規範寫完之後呢？實現、驗證、審查、合併，這些環節還是要使用者自己盯着 AI 一步步做。openspec-agents 補的就是這一段：
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