AGPL-3.0 のオープンソース・マルチモーダル GenAI ワークフロースタジオ（キャンバス + Python プラグインエンジン）。DeepSeek Harness には dsh-tongflow スタジオプラグインとして接続し、デスクトップアプリ / Docker / ソース実行に対応。
DSH 統合
互換
自動推定
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
AGPL-3.0
01どんなタスクに使えるのか？
Design multimodal generative workflows that turn text into images, talking-head videos and music videos
Finished media assets from one canvas — fused images, a lip-synced talking-head avatar video, or a complete music video (lyrics + song + characters + scenes + storyboard)
Creators and content teams who want generative-AI workflow automation across text, image, video and audio without writing code
Automate end-to-end pipeline execution instead of re-running steps manually
Workflows built once from AI-model nodes run node by node, or in one click via Execute Mode's run button
Operators and teams who need repeatable, one-click workflow automation over multimodal generation tasks
Self-host a fully local, account-free workflow automation studio
A running studio at http://localhost:3000 with plugins and credentials managed in-app; all data kept in a local /data volume (SQLite db, uploads, settings)
Individuals and teams who want their own workflow-automation studio without cloud accounts or external data storage
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Desktop path: macOS (Universal — Apple Silicon & Intel) or Windows x64 machine, plus a Google or WeChat account to sign in
- Self-host from source: Node with pnpm, and a Python 3.10+ interpreter on PATH
- Self-host with Docker: a Docker runtime — no Node / Python / pnpm setup required
インストール手順
- 01
Download the installer for your platform (TongFlow-mac-universal.dmg or TongFlow-win-x64.msi from GitHub Releases), install it, and open it
- 02
Sign in with Google or WeChat and start creating — the cloud studio manages plugins and execution
- 03
Self-host from source: run `pnpm install`, `pnpm plugins:install`, then `pnpm start:prod` and open http://localhost:3000
- 04
Self-host with Docker: `docker run -d -p 3000:3000 -v tongflow-data:/data -v tongflow-plugins:/plugins ghcr.io/tong-io/tongflow:latest`, then open http://localhost:3000
- 05
Self-host: install the capability plugins you need from the in-app plugin manager, and add credentials in Settings
導入成功の確認
- Open http://localhost:3000 and the canvas is live (source or Docker self-host)
03DSH 統合と能力の範囲
dsh-tongflow — the DeepSeek Harness studio plugin listed in the repo description and topics; TongFlow's plugin-based architecture lets every platform package its own independent plugin around the studio
Multimodal canvas workflows (add / transform / combine)
text, images, audio, video, documents, URLs and 3D models added as canvas nodes→chained generative results — images, video, music, speech, 3D — arranged with just three operations, no manual node connecting
generation nodes call external model providers through the installed pluginsBroad modality coverage (text, image, video, audio, 3D)
any supported modality or file format→generation, editing, understanding, upscaling, lip sync, motion capture, music creation, OCR, speech synthesis/recognition and more as out-of-the-box nodes
Official plugin catalog — API, router and GPU/CPU plugins
plugins for OpenAI, Gemini, DeepSeek, ByteDance, xAI, Runway, OpenRouter, Replicate, fal and Modal-based GPU/CPU nodes→per-node model pickers and capability implementations installed from the in-app plugin manager, usable immediately without restart
first plugin install needs network access to GitHubofficial GPU/CPU plugins run on Modal and need MODAL_TOKEN_ID / MODAL_TOKEN_SECRETCustom plugins via ABI contract + Python SDK
a small Python package annotated against the ABI-generated types via the tongflow Python SDK→new capability nodes that pick one or more ABI slots and supply the implementation
on first run a plugin provisions a shared Python venv and installs its requirements.txt from PyPI (needs network)
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
- Creators and content teams who want generative-AI workflow automation across text, image, video and audio without writing code
- Operators and teams who need repeatable, one-click workflow automation over multimodal generation tasks
- Individuals and teams who want their own workflow-automation studio without cloud accounts or external data storage
不向きな用途
- macOS builds are not yet notarized with Apple, so Gatekeeper blocks the first launch; you must clear the quarantine flag once with `xattr -cr /Applications/TongFlow.app`.
- The self-host image ships no plugins — the first plugin install needs network access to GitHub, and the first run installs Python dependencies from PyPI; Modal-backed plugins additionally need a Modal token.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- macOS builds are not yet notarized with Apple, so Gatekeeper blocks the first launch; you must clear the quarantine flag once with `xattr -cr /Applications/TongFlow.app`.
- The self-host image ships no plugins — the first plugin install needs network access to GitHub, and the first run installs Python dependencies from PyPI; Modal-backed plugins additionally need a Modal token.
- Capability nodes execute through external model providers (OpenAI / Gemini / OpenRouter-style API plugins, or Modal GPU), so real workloads need provider API keys or a Modal account — Modal's free tier is capped at $30/month of GPU compute.
AGPL-3.0 · actively maintained (latest release v0.3.4, 2026-08-19)
06よくある質問
TongFlow は DeepSeek Harness とどのように統合されますか？
リポジトリには dsh-tongflow（DeepSeek Harness 用スタジオプラグイン）が含まれています（リポジトリ説明とトピックに記載）。TongFlow のプラグインベース設計により、各プラットフォームが独自のプラグインをパッケージ化できます。本ページは TongFlow スタジオの README に基づき、デスクトップアプリ・セルフホスト・プラグイン体系を解説しています。
TongFlow のインストール方法は？
デスクトップ版：GitHub Releases から macOS 用 dmg（Universal）または Windows 用 msi をダウンロードしてインストールし、Google または WeChat でサインインします。セルフホスト：`docker run -d -p 3000:3000 -v tongflow-data:/data -v tongflow-plugins:/plugins ghcr.io/tong-io/tongflow:latest` を実行するか、ソースから `pnpm install`、`pnpm plugins:install`、`pnpm start:prod` を実行します。
API キーは必要ですか？
キーは任意で、プラグインごとに設定します。アプリ内 Settings ダイアログまたは起動時の環境変数で指定でき、OPENROUTER_API_KEY / GEMINI_API_KEY / OPENAI_API_KEY / MODAL_TOKEN_ID / MODAL_TOKEN_SECRET に対応。公式 GPU/CPU プラグインは Modal 上で動作し、月額 $30 までの無料 GPU 枠を利用できます。
macOS で初回起動がブロックされるのはなぜ？
ビルドはまだ Apple の公証（ノータリゼーション）を取得していないため、Gatekeeper が「TongFlow は壊れています」と表示します。アプリをアプリケーションフォルダへ移動後、`xattr -cr /Applications/TongFlow.app` を 1 回実行すれば起動できます。インストーラーは Releases ページから直接ダウンロードしてください。
セルフホスト時のデータはどこに保存されますか？
書き込み可能なデータはすべて /data ボリューム（SQLite データベース、アップロード、設定）に保存されます。プラグインの認証情報はアプリ内 Settings エディタでローカルに保存され、再起動なしで反映されます。セルフホストならアカウント不要の完全ローカルな TongFlow が利用できます。
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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。
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