플러그인

DeepSeek Harness용 Root-Orchestrator 아키텍처 기반 PTES 펜테스트 플러그인.

공식 워크플로 엔진 위에 구축된 적응형 심층 리서치 오케스트레이터입니다.

적응형 심층 리서치 오케스트레이터입니다(워크플로 엔진).

Workflow One - DeepSeek Harness(dsh)를 위한 시각적 AI 워크플로 오케스트레이터: 멀티 에이전트 DAG, 라이브 실행, 복구, Feishu 연동(단일 패키지 에디션)

ARS Claude Code 플러그인(GitHub에서 44k+ 스타) 포팅: DeepSeek Harness용 학술 연구 스킬 — 딥리서치 에이전트 팀, 논문 작성 파이프라인, 다관점 동료 심사 패널, 엔드투엔드 오케스트레이터, 그리고 16개의 /ars-* 명령어를 제공합니다.

DeepSeek Harness를 Hermes 파이프라인에 연결합니다: 디스패치 스펙 템플릿, 모델 등급별 라우팅, 오케스트레이터 실행 품질 게이트, git 단일 작성자 규칙을 SKILL.md 팩(번들 설치 가능)으로 제공합니다.

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.

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.

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

계획을 수립하고 모델이 고정된 전문가 서브에이전트(explorer, oracle, librarian, designer, fixer, council)에 작업을 전달하는 Orchestrator 에이전트 프리셋을 설치합니다. 명명된 모델 프로필은 omoslim CLI로 전환하며, Web 인스펙터 버튼으로 현재 서브에이전트 모델을 표시합니다.

[오케스트레이션 모드] DeepSeek Harness에 멀티 에이전트 오케스트레이션 모드를 제공합니다: 메인 에이전트가 작업을 분해·분배하고 worker들이 전체 메시로 상호 통신하며, worker별로 모델과 사고 강도를 지정할 수 있습니다.

멀티 모델 오케스트레이터: 메인 브레인이 복잡한 작업을 분해하고 각 모델의 강점에 따라 GLM / Kimi / Qwen 서브에이전트에 하위 작업을 배분하며, 모델별 토큰 사용량을 표시합니다.

DeepSeek Harness용 로컬 우선 AI 프로젝트 오케스트레이션 워크벤치 및 CLI 플러그인: 승인 게이트 플래닝, Git worktree, 작업 실행, Issues 및 감사 가능한 증거.

DeepSeek Harness용 QA 오케스트레이터 플러그인: 에이전트가 앱을 탐색하며 증거를 남기고, 탐색된 경로가 결정론적으로 재생됩니다. 브라우저, macOS 데스크톱, iOS 및 Android 드라이버를 구동합니다.

장기 태스크 오케스트레이션 루프. Codex가 계획·채점·리뷰를 맡고, DeepSeek가 실행하며, Kimi가 보조한다(시각적 승인, 요약, 상호 검증).

DeepSeek Harness용 Symphony 호환 멀티 프로바이더 작업 오케스트레이터 및 대시보드

DeepSeek Harness용 모델 네이티브 메타 에이전트 플러그인: 다섯 가지 에이전틱 워크플로 패턴(프롬프트 체이닝, 병렬 워커, 라우터, 슈퍼바이저, 평가 루프)으로부터 모델이 런타임에 작업별 워크플로를 합성하고 도구와 서브에이전트를 조율

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.