Fluxos e automação

Fluxo de trabalho no estilo Trellis para DeepSeek Harness: breadcrumbs de fase por turno via agent/pre-step, provedor de skills empacotado e estado de tarefa/fase nativo do DSH com guardrails de limpeza do git.

Roteamento e evolução inteligentes de subagentes: vincule funções a qualquer provedor/modelo registrado no DSH, incluindo modelos fornecidos pelos plugins de provedor Codex e Claude Code, com aprendizado por workspace.

Fluxo de trabalho de pesquisa por Descoberta Orientada por Perguntas para DeepSeek Harness com um Preset de Agente QDD, execuções Manuais e Automáticas duráveis e um painel de pesquisa auditável.

Controlador de autoevolução com prioridade em evidências: geração limitada de candidatos Cordis, admissão de Loader real de tentativa única, avaliação Harbor e uma linhagem journalizada retomável após falhas.

Agendador Cron com UI na sidebar: execute scripts shell, Python ou Node, skills ou tarefas de agente em uma programação, com notificações push e arquivamento de sessão.

Ramify é um plugin de tela de ramificação criativa para o DeepSeek Harness, que usa um workspace em árvore para gerar, comparar e iterar sobre múltiplas propostas interativas.

Conjunto de ferramentas para o ciclo de checagem adversarial → correção → revisão.

Loops recorrentes: comando `/loop` + ferramenta loop + barra de status de atividade.

Bancada de escrita de romances para o DeepSeek Harness: você dá joinha ou não para trechos candidatos, e o modelo os destila em um perfil de preferência curto que acompanha as chamadas de redação seguintes, enquanto o manuscrito fica fora do contexto de redação. Adiciona um quadro de capítulos, pacotes de escrita por capítulo, revisão limitada à anotação que reescreve apenas o parágrafo anotado e verifica o resto byte a byte, um livro-razão do projeto e checagens locais de ritmo.

Motor de gerenciamento de tarefas embutido.

Ciclo de verificação adversarial → correção → revisão.

Loop de heartbeat para DeepSeek Harness: a cada 20 minutos (por padrão) o agente desperta sozinho para manter um perfil local dos seus interesses e preferências, buscar na web o que importa para você e guardar o que encontra. Quando tem algo que vale a pena compartilhar, envia um pacote curto de notas às sessões às quais você o vincular. Um conjunto de regras em código — horários de silêncio, janelas ocupadas, um limite diário, um tempo de espera — decide se ele pode falar, e o agente nessa sessão decide se realmente dirá algo. Somente para Windows.

Tarefas agendadas por cron, automatização em segundo plano e execução de agentes para o DeepSeek Harness.

Enxames de IA baseados em papéis para DeepSeek Harness: um arquiteto planeja, construtores paralelos executam, revisores controlam a qualidade e um integrador entrega. Fixação de modelos por papel com cadeias de fallback, loops de revisão, contratos de evidência, revisões com gate humano, pausa/retomada ciente de cota e um kanban ao vivo + fluxograma na GUI web. 40 testes; instala a partir do GitHub ou npm.

Despacha subagentes com perfis nomeados (modelo, esforço de raciocínio e escopo de ferramentas por tarefa), verificações de segurança, estimativa de custo com comparação de economia e um livro-razão completo de decisões de despacho.

Agendador de tarefas não atendidas no lado do host: executa tarefas pontuais de agente ou comandos shell em cron, intervalos ou agendamentos únicos, com estado de despacho persistente no máximo uma vez, políticas de sobreposição/falha de disparo e histórico de execução limitado.

Um enxame governado de seis agentes especializados DSH — orquestrador, planejador, ponte para base de conhecimento, desenvolvedor e dois revisores — transforma um requisito em um pipeline rígido de fases em que cada entrega precisa provar-se com evidências estruturadas antes que a próxima fase possa começar; os revisores são somente leitura, merges de código só após uma passagem de revisão, e um log de eventos apenas de acréscimo fornece replay completo e auditoria em um quadro kanban ao vivo. Seu design se inspira no kanban do Hermes Agent.

A IA consegue escrever texto para currículos, mas os modelos podem continuar com aspeto errado, as páginas podem transbordar, pode restar espaço em branco e pequenas edições podem desestabilizar a disposição. dsh-resume disponibiliza um fluxo DSH de ponta a ponta para refinamento de conteúdo fiel, seleção de modelos, ajuste de layout A4, revisão visual e versões de currículo adaptadas a diferentes cenários de procura de emprego.

Coordena planejamento do Codex e revisão independente enquanto a sessão DSH original implementa e testa mudanças.

Conjunto de disciplina de execução para o DSH com interceptação de tentativas idênticas, reflexão forçada, aplicação de todo, deduplicação de memória e promoção de experiência a habilidade (11 plugins + 6 habilidades).

Kit de padrões de codificação ICVO para DeepSeek Harness: um plugin bundle que registra ferramentas ao carregar e injeta os padrões somente quando apply_coding_standards é chamado, além de um CLI de gate P0 (npx dsh-coding-kit) com comandos de processo G1-G7, instalação de skills e atualização de bloqueio do IDE.

Executa o trabalho como uma tripulação de agentes de função: um gerente de produto escreve o PRD ou DoD, espera pela sua confirmação e inicia arquiteto, engenheiro, QA e revisores cujos conjuntos de ferramentas são bloqueados por função, compartilhando o trabalho por meio de arquivos em disco.

Failover de alta disponibilidade de modelos (quarentena, disjuntor de circuito, recuperação por sondagem) e orquestração de subagentes (fanout/pipeline/supervisor) com uma UI de configurações bilíngue.

Sistema configurável de profiles de subagente: uma única ferramenta subagent + parâmetro de profile, com configurações na Web UI, progresso em tempo real e árvore de subagentes.