MIT ライセンスの Agent OS。インタビュー → Seed → 実行 → 評価 → 進化のリプレイ可能な AI コーディングワークフローを DeepSeek Harness に接続。dsh-ouroboros プラグインで `ooo` ツールを dsh 内でネイティブ実行、または `--llm-backend dsh` で DeepSeek モデルを利用。
DSH 統合
ネイティブ実行
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
Turn a vague idea into a verified, working codebase with a spec-first workflow
Immutable Seed specification (ambiguity scored, ≤ 0.2 gate), Double Diamond execution, and code verified by a 3-stage evaluation gate: Mechanical → Semantic → Multi-Model Consensus
Developers and teams using AI coding agents — including DeepSeek Harness — who want verified results instead of rework from vague prompts
Run interview / auto workflows natively inside DeepSeek Harness chat
The same `ouroboros_interview` / `ouroboros_auto` tools driven turn by turn in dsh, with advisory fan-out results submitted between rounds
DeepSeek Harness (dsh) users who want structured, policy-bound AI agent automation without leaving dsh chat
Automate multi-stage verification instead of manual QA
3-stage automated evaluation gate — Mechanical (free) → Semantic → Multi-Model Consensus — whose output feeds an evolutionary loop until ontology convergence
Engineering teams that need replayable, observable verification of agent-generated code rather than "looks good" reviews
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- DeepSeek Harness (dsh) with a profile, for the dsh-ouroboros plugin direction
- Python >= 3.12 for pip/uv-based installs (LiteLLM-bearing profiles support 3.12–3.13); the one-command installer auto-detects available runtimes
インストール手順
- 01
Install Ouroboros with one command: `curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Q00/ouroboros/main/scripts/install.sh | OUROBOROS_INSTALL_REF=readme bash` (alternatives: `pipx install 'ouroboros-ai[mcp]'` or Homebrew `brew tap q00/tap && brew install ouroboros-ai`)
$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Q00/ouroboros/main/scripts/install.sh | OUROBOROS_INSTALL_REF=readme bash
- 02
Run `ooo setup` once inside your coding agent — a one-time configuration step (`ouroboros setup` from a plain terminal)
- 03
Add the plugin to DeepSeek Harness: `dsh plugin --profile <your-profile> add "github:Q00/ouroboros#main&path:integrations/dsh-plugin"`
$ dsh plugin --profile <your-profile> add "github:Q00/ouroboros#main&path:integrations/dsh-plugin"
- 04
Type `ooo interview` / `ooo auto` directly in the DeepSeek Harness chat
導入成功の確認
作者は未記載
ロールバック
- Run `ouroboros uninstall` — removes all configuration, MCP registration, and data (details in UNINSTALL.md)
03DSH 統合と能力の範囲
Official dsh-ouroboros plugin installed via `dsh plugin add` — `ooo interview` / `ooo auto` tools run natively inside DeepSeek Harness chat; also works in reverse via `--llm-backend dsh`, driving Harness's ACP server
Socratic interview + ambiguity-gated Seed
a vague idea or task description (`ooo interview` in an agent session, or `ouroboros init start` from the terminal)→hidden assumptions exposed and an immutable Seed specification; ambiguity must score ≤ 0.2 before Seed generation (or an explicit `force`)
3-stage evaluation gate & evolutionary loop
executed codebase produced from a Seed→Mechanical (free) → Semantic → Multi-Model Consensus verdicts; evaluation output feeds the next generation until ontology similarity >= 0.95
LLM calls to the configured model backend for the semantic and consensus stagesPersistent loop with replayable event sourcing (`ooo ralph`)
a Seed lineage to evolve→persistent, stateless evolution across session boundaries until convergence; the EventStore reconstructs the full lineage after restarts
persists execution events locally via event sourcing (SQLAlchemy + aiosqlite)Multi-runtime MCP integration (13 hosts)
any supported coding-agent runtime: Claude Code, Codex CLI, GitHub Copilot CLI, OpenCode, Hermes, Gemini, Kiro, Pi, Zcode, Goose, GJC, Antigravity, Grok→MCP server registered where the host supports it; the same workflow spec runs across execution engines
setup writes host configuration files (e.g. ~/.kiro/settings/mcp.json, ~/.copilot/mcp-config.json) and registers the MCP server
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- Developers and teams using AI coding agents — including DeepSeek Harness — who want verified results instead of rework from vague prompts
- DeepSeek Harness (dsh) users who want structured, policy-bound AI agent automation without leaving dsh chat
- Engineering teams that need replayable, observable verification of agent-generated code rather than "looks good" reviews
不向きな用途
- Python >= 3.12 is required; LiteLLM-bearing profiles (`[litellm]`, `[all]`) only support Python 3.12–3.13.
- When installing as an MCP server, use 0.51.1 or later — earlier versions can fail at startup with `Failed to reconnect to plugin:ouroboros:ouroboros: -32000`, and downstream packages can lag PyPI.
- Never install `[mcp,claude]`, `[mcp,claude-sdk]`, or `[all,mcp]` in one interpreter; host registration requires `uvx --isolated --python '>=3.12'` or `pipx`, otherwise setup exits without changing runtime configuration.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- Python >= 3.12 is required; LiteLLM-bearing profiles (`[litellm]`, `[all]`) only support Python 3.12–3.13.
- When installing as an MCP server, use 0.51.1 or later — earlier versions can fail at startup with `Failed to reconnect to plugin:ouroboros:ouroboros: -32000`, and downstream packages can lag PyPI.
- Never install `[mcp,claude]`, `[mcp,claude-sdk]`, or `[all,mcp]` in one interpreter; host registration requires `uvx --isolated --python '>=3.12'` or `pipx`, otherwise setup exits without changing runtime configuration.
MIT · actively maintained (latest release v0.51.13, 2026-08-19)
06よくある質問
DeepSeek Harness の中で Ouroboros を使うには？
`dsh plugin --profile <your-profile> add "github:Q00/ouroboros#main&path:integrations/dsh-plugin"` で dsh-ouroboros プラグインをインストールし、dsh チャットで `ooo interview` / `ooo auto` と直接入力するだけです。同じ `ouroboros_interview` / `ouroboros_auto` ツールが dsh 内でネイティブに動作します。
DeepSeek Harness との統合はネイティブ？それとも MCP？
双方向に対応しています。dsh 内ではプラグインのツールがネイティブに動作し、`mcp__ouroboros__ouroboros_interview` としてターンごとに駆動されます。逆方向では、`--llm-backend dsh` や `OUROBOROS_LLM_BACKEND=dsh` でパイプラインを DeepSeek モデルに向け、内部で DeepSeek Harness の ACP サーバーを駆動します。
インストール前に何が必要ですか？
プラグイン方向なら DeepSeek Harness（dsh）が必要です。pip/uv インストールの場合は Python >= 3.12 が要件。1 コマンドのインストーラーは利用可能なランタイムを自動検出します。MCP サーバーとしてインストールする場合は 0.51.1 以降を使ってください。
知っておくべき制限はありますか？
同じインタープリターに `[mcp]` と `[claude]`/`[all]` の extras を混ぜてインストールしないでください。ホスト登録には `uvx --isolated` または `pipx` が必要です。ワークフロー面では、曖昧度スコアが 0.2 を超えると Seed の生成がブロックされます（明示的な `force` を除く）。
データやモデル呼び出しはどこに行きますか？
Ouroboros はローカルファーストのランタイムで、実行イベントは event sourcing（SQLAlchemy + aiosqlite）によりローカルに永続化されます。モデル呼び出しは設定したバックエンドに向かいます。`--llm-backend dsh` を使えば、DeepSeek Harness 経由で DeepSeek 純正モデルを利用します。
07関連する DSH ワークフロー
archify
by tt-a1i
アーキテクチャ図、ワークフロー図、シーケンス図、データフロー図などを動きのある自己完結型 HTML として生成し、鮮明に書き出せるエージェントスキル
openviking
by volcengine
AI エージェント向けの自己進化型コンテキストデータベース。メモリ、知識 RAG、スキルを統合
nocobase
by nocobase
ビジネスシステムを高速構築できるオープンソースのAI＋ノーコードプラットフォーム。実績ある基盤の上でAIが動作するため、スピードと信頼性を両立できる。
learn-harness-engineering
by walkinglabs
Harness エンジニアリング入門チュートリアル。ゼロから一歩ずつ学べる
08データと出典
and type `ooo interview` / `ooo auto` directly in the DeepSeek Harness chat — the same `ouroboros_interview` / `ouroboro…
Ouroboros speaks DeepSeek two ways. Point the interview/Seed/QA pipeline at DeepSeek's own models with `--llm-backend ds…
driven from a dsh chat: <code>mcp__ouroboros__ouroboros_interview</code> turn by turn, fan-out results submitted between…
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
dsh プラグイン おすすめ
最初に入れたい 12 のプラグイン。全カタログ・全カテゴリから厳選しました。