플러그인

DeepSeek Harness 서브에이전트 제공자로서의 baro입니다. 여러 스토리로 이루어진 목표를 위임하면 병렬 실행, 독립적 검토, 검증된 결과를 돌려받을 수 있으며 사이드바에서 실시간 실행 패널을 제공합니다.

DeepSeek Harness에서 장기 협업을 위한 지속형 에이전트 팀: 지속 가능한 에이전트 정체성, 프로젝트별 Workspaces, 책임을 지는 Channels, 그리고 세션 에이전트를 연결하는 Task Threads.

독립된 DSH Session과 프로바이더 기반 멤버를 기록을 병합하지 않고 조율합니다. 영속적인 네이티브 Room, ID와 연결된 `@` 멘션, 직접 전달, 브로드캐스트, 리더 전용 제어를 사용합니다.

femo(Flow Emerges Mag Opus) — 시나리오를 쓰듯 다중 에이전트 세계를 편성합니다. dsh 플러그인 버전은 엔진, 브리지, 시각적 편집기가 모두 하나의 폴더에 들어 있는 자체 완결형이며 폴더 전체를 옮기면 바로 사용할 수 있습니다.

MCP를 통해 DSH에서 AItelier 파이프라인 실행: 39개 도구(읽기 22, 쓰기 17)로 다단계 SkillFlow 파이프라인을 생성, 실행, 검사, 편집, 내보내기, 가져오기. 단계는 DSH 세션이 아닌 AItelier에서 실행되며 run_id로 폴링되고, 엔진 강제 체크포인트에서 일시 중지하여 answer_checkpoint로 응답하며, 단계별 추적 및 단계 출력을 나중에 읽을 수 있도록 남깁니다. add_provider / map_model / edit_role은 개별 역할을 로컬 또는 더 저렴한 엔드포인트로 지정합니다. aitelier-pipelines 스킬을 번들.

장기 또는 명세가 불충분한 Harness 작업을 위해 지속적인 실행 계약, 재귀적 작업 그래프, 핵심 확인, 증거 게이트를 추가한다.

Role-based multi-agent team for DeepSeek Harness. The /team command assembles up to 12 specialist subagents (product, architect, researcher, UI, backend, frontend, database, security, reviewer, QA, DevOps, docs) and runs a nine-phase gated pipeline (clarify, research, design, spec review, plan approval, implement, review, test, deliver) over a shared workspace of artifacts (SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST). Quality gates are enforced by plugin code rather than requested in prompts: an unfinished task cannot be marked completed, quality findings must be adjudicated by the reviewer or QA role, and coverage gaps or rework over budget appear live in the overlay and in /team status. Ships a live team overlay (phases, roster with per-role models, task DAG, artifact preview, decision buttons), a persistent-team mode that resumes across sessions, and per-run token and time accounting. Zero runtime dependencies, no build step.

DeepSeek Harness에서 AItelier를 서브에이전트로 사용합니다: SkillFlow 파이프라인 생성, 편집, 실행, 내보내기, 가져오기. 클라이언트 전용이며 실행 중인 AItelier 백엔드(Docker; README 참조)가 필요합니다.