워크플로 및 자동화

DeepSeek Harness용 Trellis 스타일 워크플로: agent/pre-step을 통한 턴별 phase breadcrumb, 번들된 skill provider, 그리고 git 청결성 가드레일이 있는 DSH 네이티브 task/phase 상태.

스마트 서브에이전트 라우팅 및 진화: Codex 및 Claude Code provider 플러그인이 제공하는 모델을 포함해 DSH에 등록된 어떤 provider/model에도 역할을 바인딩하며, 워크스페이스 학습을 지원한다.

DeepSeek Harness용 질문 주도 발견 연구 워크플로: QDD 에이전트 프리셋, 영구적인 수동 및 자동 실행, 감사 가능한 연구 패널을 제공합니다.

증거 우선 자기 진화 컨트롤러: 제한된 Cordis 후보 생성, 원샷 실제 Loader 승인, Harbor 평가, 그리고 크래시 후 재개 가능한 저널화된 계보.

사이드바 UI가 있는 Cron 스케줄러: 셸, Python 또는 Node 스크립트, 스킬 또는 에이전트 작업을 일정대로 실행하며, 푸시 알림 및 세션 아카이빙을 제공합니다.

Ramify는 DeepSeek Harness의 아이디어 분기 캔버스 플러그인으로, 트리형 워크스페이스에서 여러 인터랙티브 방안을 생성·비교·반복합니다.

적대적 점검 → 수정 → 검토 루프를 위한 도구 모음입니다.

반복 루프 기능: `/loop` 명령 + loop 도구 + 활동 상태 표시줄을 제공합니다.

DeepSeek Harness용 소설 집필 워크벤치: 후보 문단에 좋아요나 싫어요를 표시하면 모델이 이를 짧은 선호 프로필로 증류해 이후 초안 작성 호출에 반영하며, 원고는 초안 작성 컨텍스트에 들어가지 않습니다. 챕터 보드, 챕터별 집필 팩, 주석 범위 수정(주석이 달린 문단만 다시 쓰고 나머지는 바이트 단위로 검증), 프로젝트 원장, 로컬 호흡 점검을 추가합니다.

내장 작업 관리 엔진입니다.

적대적 점검 → 수정 → 검토 루프입니다.

DeepSeek Harness용 하트비트 루프: 기본적으로 20분마다 에이전트가 스스로 깨어나 사용자의 관심사와 선호에 대한 로컬 프로파일을 유지하고, 중요한 것들을 웹에서 검색하며, 찾은 내용을 보관합니다. 공유할 가치가 있는 것이 있으면 연결된 세션에 짧은 노트 묶음을 보냅니다. 코드로 정의된 규칙(콰이어트 아워, 사용 중 시간대, 일일 한도, 쿨다운)이 말할 수 있는지를 결정하고, 해당 세션의 에이전트가 실제로 말할지를 결정합니다. Windows 전용입니다.

DeepSeek Harness를 위한 예약 cron 작업, 백그라운드 자동화, 에이전트 실행.

DeepSeek Harness를 위한 역할 기반 AI 군집: 설계자가 계획하고, 병렬 빌더가 실행하며, 리뷰어가 품질을 관리하고, 통합자가 출하합니다. 폴백 체인이 있는 역할별 모델 고정, 리뷰 루프, 증거 계약, 인간 게이트 리뷰, 쿼터 인지 일시정지/재개, 웹 GUI의 실시간 칸반 + 플로우 차트. 40개 테스트; GitHub 또는 npm에서 설치.

이름이 있는 프로필(모델, reasoning effort, 작업별 도구 범위)로 subagent를 배치하고, 안전성 검사, 절감 비교가 포함된 비용 추정, 전체 배치 결정 기록을 제공한다.

호스트 측 무인 작업 스케줄러: cron, 간격 또는 일회성 스케줄로 원샷 에이전트 작업 또는 셸 명령을 실행하며, 영구화된 최대 한 번 디스패치 상태, 중복/미스파이어 정책, 제한된 실행 기록을 제공합니다.

오케스트레이터, 플래너, 지식베이스 브리지, 개발자와 두 명의 리뷰어로 구성된 6개의 전문 DSH 에이전트가 관리되는 스웜입니다. 요구사항을 엄격한 단계 파이프라인으로 바꾸어 각 산출물이 다음 단계 시작 전에 구조화된 증거로 자신을 입증해야 합니다. 리뷰어는 읽기 전용이며, 코드 병합은 리뷰 통과 후에만 이뤄지고, append-only 이벤트 로그가 라이브 칸반 보드에서 전체 재생과 감사를 제공합니다. 설계는 Hermes Agent 칸반에서 영감을 받았습니다.

AI는 이력서 텍스트를 작성할 수 있지만 템플릿이 여전히 어색해 보이거나, 페이지가 넘치고, 여백이 남으며, 작은 수정이 레이아웃을 불안정하게 만들 수 있습니다. dsh-resume는 사실에 충실한 콘텐츠 다듬기, 템플릿 선택, A4 레이아웃 조정, 시각적 검토, 다양한 구직 상황에 맞춘 이력서 버전을 위한 엔드투엔드 DSH 워크플로를 제공합니다.

원본 DSH 세션이 변경 사항을 구현 및 테스트하는 동안 Codex 플래닝 및 독립 리뷰를 조정합니다.

DSH용 실행 규율 스위트: 동일 재시도 차단, 강제 성찰, todo 강제, 메모리 중복 제거, 경험의 스킬화(플러그인 11개 + 스킬 6개)를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 ICVO 코딩 표준 키트: 로드 시 도구를 등록하고 apply_coding_standards가 호출될 때만 표준을 주입하는 번들 플러그인과, G1-G7 프로세스 명령, skills 설치, IDE-block 새로고침을 포함한 P0 게이트 CLI(npx dsh-coding-kit).

역할 에이전트 팀으로 작업을 실행합니다. 제품 관리자가 PRD 또는 DoD를 작성하고 사용자의 확인을 기다린 후 아키텍트, 엔지니어, QA 및 리뷰어를 시작하며, 각 역할별로 도구 세트가 고정되고 디스크의 파일을 통해 작업을 공유합니다.

모델 고가용성 페일오버(격리, 서킷 브레이킹, 프로브 복구)와 서브에이전트 오케스트레이션(fanout/pipeline/supervisor)을 이중 언어 설정 UI와 함께 제공합니다.

설정 가능한 서브에이전트 프로필 시스템으로, 단일 subagent 도구와 profile 파라미터를 사용하며 Web UI 설정/실시간 진행률/서브에이전트 트리를 제공합니다.