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Plugin de pruebas de penetración basado en PTES con arquitectura Root-Orchestrator para DeepSeek Harness.

Orquestador adaptativo de investigación profunda construido sobre el motor de flujos de trabajo oficial.

Orquestador adaptativo de investigación profunda (motor de flujos de trabajo).

Workflow One - Orquestador visual de flujos de trabajo de IA para DeepSeek Harness (dsh): DAGs multi-agente, ejecución en vivo, recuperación e integración con Feishu (edición en paquete único)

Portado desde el plugin ARS Claude Code (44k+ estrellas en GitHub): skills de investigación académica para DeepSeek Harness — un equipo de agentes de investigación profunda, un pipeline de redacción de artículos, un panel de revisión por pares multiperspectiva y un orquestador de extremo a extremo, además de dieciséis comandos /ars-*.

Conecta DeepSeek Harness a un pipeline de Hermes: plantilla de especificación de despacho, enrutamiento por nivel de modelo, puertas de calidad del orquestador y regla de escritor único de git, como paquete SKILL.md (instalable como bundle).

Enjambres de IA basados en roles para DeepSeek Harness: un arquitecto planifica, constructores paralelos ejecutan, revisores controlan la calidad y un integrador publica. Fijación de modelos por rol con cadenas de respaldo, bucles de revisión, contratos de evidencia, revisiones con control humano, pausa/reanudación consciente de la cuota y un kanban en vivo + diagrama de flujo en la GUI web. 40 pruebas; se instala desde GitHub o npm.

Un enjambre gobernado de seis agentes DSH especializados — orquestador, planificador, puente de base de conocimiento, desarrollador y dos revisores — convierte un requisito en una canalización estricta por fases donde cada entrega debe demostrar su validez con evidencia estructurada antes de que pueda empezar la siguiente fase; los revisores son solo lectura, los merges de código solo ocurren tras una revisión, y un registro de eventos de solo anexado ofrece reproducción completa y auditoría en un tablero kanban en vivo. Su diseño se inspira en el kanban de Hermes Agent.

Failover de alta disponibilidad de modelos (cuarentena, disyuntor de circuito, recuperación por sondeo) y orquestación de subagentes (fanout/pipeline/supervisor) con una interfaz de configuración bilingüe.

Instala un preset de agente orquestador que planifica y despacha a subagentes especialistas fijados a modelos (explorer, oracle, librarian, designer, fixer, council), con perfiles de modelos con nombre conmutables mediante una CLI omoslim y un botón del inspector Web que muestra los modelos actuales de los subagentes.

[Modo de orquestación] Añade a DeepSeek Harness un modo de orquestación multiagente: el agente principal descompone y asigna tareas, los workers se comunican en malla completa, y se puede fijar el modelo y el nivel de razonamiento por worker.

Orquestador multimodelo: el cerebro principal descompone tareas complejas y reparte subtareas a subagentes GLM / Kimi / Qwen según las fortalezas de cada modelo, con uso de tokens por modelo.

Banco de trabajo de orquestación de proyectos de IA local-first y plugin CLI para DeepSeek Harness: planificación con aprobación, Git worktrees, ejecución de tareas, Issues y evidencia auditable.

Plugin orquestador de QA para DeepSeek Harness: un agente explora tu aplicación y deja evidencia, y luego la ruta explorada se reproduce de forma determinista. Controla drivers de navegador, escritorio macOS, iOS y Android.

Bucle de orquestación de tareas largas: Codex planifica, puntúa y revisa; DeepSeek ejecuta; Kimi complementa (aceptación visual, resumen y comprobación cruzada).

Un orquestador de tareas multi-proveedor y panel compatible con Symphony para DeepSeek Harness

Un plugin de meta-agente nativo del modelo para DeepSeek Harness: el modelo sintetiza en tiempo de ejecución flujos de trabajo específicos para cada tarea a partir de cinco patrones de flujo agentivo (encadenamiento de prompts, workers paralelos, router, supervisor, bucle de evaluación) y coordina herramientas y subagent

Multi-agent task decomposition, DAG workflow orchestration, and prompt caching optimizer for DeepSeek Harness.

Agent preset plugin for DeepSeek Harness that triages every request, delegates implementation to an expert, and schedules parallel work through a dependency-DAG taskboard and a file-based message bus before an independent review gate. Ships with only 11 core experts out of the box; more expert teams (Agency agents EN/ZH, classic collections) are one-click downloads from the settings page over dual GitHub/CDN channels with sha256 verification.

Workflow One - Visual AI workflow orchestrator for DeepSeek Harness (dsh), with multi-agent DAGs, live execution, recovery, and Feishu integration

Automatically orchestrates complex DeepSeek Harness requests. It detects when delegation is useful, builds a dependency-aware plan, assigns bounded researcher, architect, backend, frontend, tester, and documentation workers, collects structured evidence, and sends the results to a final reviewer. The bundle atomically enables the workflow engine and model-facing subagent tools; disabling the plugin disables its complete tool group as well.

Task Runner mode for DeepSeek Harness: the main agent decomposes large tasks into independent subtasks, dispatches them to subagents (default local model) in fresh short contexts, and synthesizes results; concurrency and worker/orchestrator models are configurable in the settings panel.

Opt-in DSH orchestration bundle for subscription-backed Claude Code and GitHub Copilot delegation.

积木 · DSH 分域执行插件：domain_plan 分域确认 + 按域编排子代理与自动审计。Jimu (积木) domain orchestrator for DeepSeek Harness.