MIT 授權的 dsh agent-preset 外掛程式：1 位協調官 + 17 位專家，含智慧委派、交叉審查、訊息匯流排、任務板與品質閘門——透過把預設集掛進 DSH 的預設集探索目錄來啟用。
DSH 整合
原生執行環境
作者聲明
安全稽核
未稽核
最後核實
2026-11-10
授權條款
MIT
01它能幫你完成什麼？
把 DeepSeek Harness 工作區變成「首席協調官」模式，讓任務自動派給最合適的專家
1 位協調官 + 17 位專家——全端、安全／資料、商業——每位都暴露成工具（`expert_frontend_dev`、`expert_security`、`expert_product_manager` 等），協調官可呼叫，也可平行呼叫
想要一支多代理團隊、但不想自己寫提示詞或維護多份設定的 DeepSeek Harness 使用者
讓多位專家協作處理高風險任務，又不離題、不重複勞動
品質閘門（五階段流程 + 獨立專家審查、2 輪返工上限）、檔案訊息匯流排、帶相依 DAG 與崩潰復原的檔案系統任務板，以及經驗池
在 DeepSeek Harness 裡處理複雜高風險變更、單一 agent 不夠用的團隊
02如何將外掛接入 DeepSeek Harness？
先決條件
- 已安裝 DeepSeek Harness（預設集是在 DSH 工作區裡選擇的）
- 可寫入的 `~/.dsh/.agent-presets/` 目錄——DSH 的預設集探索目錄，每個子目錄是一個預設集
安裝步驟
- 01
安裝套件：`dsh plugin add dsh-expert-mode`，或 `npm install dsh-expert-mode`
$ dsh plugin add dsh-expert-mode
- 02
建立預設集目錄並複製預設集檔案：`mkdir -p ~/.dsh/.agent-presets/expert-mode`，再 `cp -r node_modules/dsh-expert-mode/agent.cordis.yml node_modules/dsh-expert-mode/preset.yml node_modules/dsh-expert-mode/cordis.patch.yml ~/.dsh/.agent-presets/expert-mode/`
- 03
選用：把方法論文件一併複製 `cp -r node_modules/dsh-expert-mode/.expert-mode ~/.dsh/.agent-presets/expert-mode/`
- 04
重新啟動 `dsh web`，在工作區預設集選擇器裡選「專家模式」
$ dsh web
驗證整合成功
- 重新啟動後預設集會出現在工作區預設集選擇器裡
- 提一個問題，看它是否被路由給專家——README 的例子是協調官辨識「後端開發 + 安全」並分別委派 Backend Dev 與 Security
03DSH 整合程度與能力邊界
原生 dsh agent-preset 外掛程式（不是 Cordis 服務外掛程式）：npm 套件內含 `agent.cordis.yml`、`preset.yml` 與 `cordis.patch.yml`，複製到 DSH 的預設集探索目錄 `~/.dsh/.agent-presets/` 後，在工作區預設集選擇器裡選「專家模式」即可啟用。
智慧委派與快速通道
進來的任務→辨識領域並路由給最合適的專家；複雜任務平行派給多位專家，簡單任務由協調官直接處理
任務完成後專家保持連線，後續修改不必從頭重跑專家間訊息匯流排
專家之間的訊息（`comm/bus.py`）→直接非同步投遞到 `.expert-mode/comm/mailboxes/<expert>/*.msg`，稽核日誌在 `comm/logs/bus.log`，不經協調官轉送
每則訊息都持久化為 `.msg` 檔案品質閘門與故障復原
高風險任務→需求清晰度 → 實作 → 驗證 → 審查 → 整合，含獨立專家審查與 2 輪返工上限；逾時自動重試、失敗切換策略
漸進式揭露依需求注入方法論，README 稱可節省 28% token經驗池與交叉審查
已完成任務的教訓；高風險任務→教訓被保存並在下次注入；高風險任務獲得多位專家的獨立審查
04適合誰？何時不該用？
適合
- 想要一支多代理團隊、但不想自己寫提示詞或維護多份設定的 DeepSeek Harness 使用者
- 在 DeepSeek Harness 裡處理複雜高風險變更、單一 agent 不夠用的團隊
不適合
- 只裝 npm 套件不夠：預設集必須把檔案掛進 DSH 的預設集探索目錄 `~/.dsh/.agent-presets/` 才會啟用，預設集名稱取自 `preset.yml` 的 `name` 欄位。
- 不要把主機面的 `@deepseek-ai/dsh-memory-connect` 加進本預設集的 `agent.cordis.yml`：它注入 `sessions` + `systemPrompt`，在預設集內註冊會拋出 `service has been registered at <cross-session-memory>`，預設集掛載失敗並回退到預設預設集。
05相容性、維護與安全提醒
- 只裝 npm 套件不夠：預設集必須把檔案掛進 DSH 的預設集探索目錄 `~/.dsh/.agent-presets/` 才會啟用，預設集名稱取自 `preset.yml` 的 `name` 欄位。
- 不要把主機面的 `@deepseek-ai/dsh-memory-connect` 加進本預設集的 `agent.cordis.yml`：它注入 `sessions` + `systemPrompt`，在預設集內註冊會拋出 `service has been registered at <cross-session-memory>`，預設集掛載失敗並回退到預設預設集。
- 不含跨工作階段記憶：預設集刻意不註冊記憶服務，`dsh-memory-connect` 需要另外裝到主機組合裡。
- 方法論文件是選用的：只複製三個 YAML 檔案即可啟用預設集；再複製 `.expert-mode/` 才會帶上 methods、experts 與 `comm/` 匯流排資料。
MIT · 持續維護（最新 release v0.9.2，2026-08-27）· 已收錄於 Awesome DSH Plugin
06常見問題
這是普通的 Cordis 外掛程式嗎？
不是。它是 agent-preset 外掛程式：裝 npm 套件只是把檔案拉進 `node_modules`，預設集只有在 `agent.cordis.yml`、`preset.yml` 與 `cordis.patch.yml` 被複製進 `~/.dsh/.agent-presets/expert-mode/` 之後才會啟用。
裝完之後怎麼啟用？
建立 `~/.dsh/.agent-presets/expert-mode`，把三個 YAML 檔案複製進去（想帶上方法論文件再加 `.expert-mode/`），重新啟動 `dsh web`，然後在工作區預設集選擇器裡選「專家模式」。
自帶跨工作階段記憶嗎？
不帶。預設集刻意不註冊記憶服務，因為它是主機面外掛程式；在預設集內註冊會拋出 `service has been registered at <cross-session-memory>` 並導致預設集掛載失敗。需要的話把 `dsh-memory-connect` 單獨裝到主機組合裡。
專家之間怎麼通訊？
透過檔案型訊息匯流排（`comm/bus.py`）：訊息以 `.msg` 檔案落在 `.expert-mode/comm/mailboxes/<expert>/`，稽核日誌在 `comm/logs/bus.log`，內容在專家之間直接流動，不經協調官的上下文。
高風險任務怎麼防止離題？
五錨約束並逐輪自檢、高風險任務由多位獨立專家交叉審查，以及五階段品質閘門流程（需求清晰度 → 實作 → 驗證 → 審查 → 整合），返工上限 2 輪。
07相關的 DSH 工作流程
memos
作者 memtensor
面向 LLM 与 AI 智能体的自进化记忆系统，提供超持久记忆、混合检索与跨任务技能复用，可显著节省 Token。
dsh-anchored-standard
作者 xiaobright
DeepSeek Harness 两阶段预设：先最小对齐引导，再启用完整标准工具集。
mem9
作者 mem9-ai
每轮自动回忆 + 后台智能摄取 + 五个记忆工具，为 DSH 加持记忆。
dsh-mnemon
作者 omdsh-dev
Mnemon 驱动的本地记忆系统：三层存储（运行时热记忆、项目档案 Documents、长期记忆体 Memory Spaces），受监督写回、检索工具与 Web UI。
08資料與來源
this is an **agent-preset plugin**, not a Cordis service plugin.
`~/.dsh/.agent-presets/` is DSH's preset discovery directory.
此頁面根據專案公開文件、儲存庫中繼資料與 DSH Plugins 的結構化解析所產生；最後核實於 2026-11-10。發現錯誤？提交更正。
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