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Plugin de teste de invasão baseado em PTES com arquitetura Root-Orchestrator para DeepSeek Harness.

Orquestrador adaptativo de pesquisa profunda construído sobre o motor de workflow oficial.

Orquestrador adaptativo de pesquisa profunda (motor de workflow).

Workflow One - Orquestrador visual de fluxos de trabalho de IA para o DeepSeek Harness (dsh): DAGs multiagente, execução ao vivo, recuperação e integração com Feishu (edição em pacote único)

Portado do plugin ARS Claude Code (44k+ estrelas no GitHub): skills de pesquisa acadêmica para DeepSeek Harness — um time de agentes de pesquisa profunda, um pipeline de escrita de artigos, um painel de revisão por pares multi-perspectiva e um orquestador de ponta a ponta, além de dezesseis comandos /ars-*.

Conecte o DeepSeek Harness a um pipeline Hermes: template de especificação de despacho, roteamento por nível de modelo, portões de qualidade em execuções do orquestrador, regra de escritor único no git — como um pacote SKILL.md (instalável como bundle).

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.

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.

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.

Instala um preset de agente orquestrador que planeja e despacha para subagentes especialistas fixados a modelos (explorer, oracle, librarian, designer, fixer, council), com perfis de modelos nomeados alternáveis via uma CLI omoslim e um botão do inspetor Web que mostra os modelos atuais dos subagentes.

【Modo de orquestração】Fornece ao DeepSeek Harness um modo de orquestração multiagente: o agente principal decompõe e distribui tarefas, os workers se comunicam em malha completa entre si, com suporte para definir modelo e nível de esforço de raciocínio por worker.

Orquestrador multimodelo: o cérebro principal decompõe tarefas complexas e distribui subtarefas para subagentes GLM / Kimi / Qwen conforme os pontos fortes de cada modelo, com uso de tokens por modelo.

Workbench de orquestração de projetos IA local-first e plugin CLI para DeepSeek Harness: planejamento com aprovação, worktrees Git, execução de tarefas, Issues e evidência auditável.

Plugin orquestrador de QA para o DeepSeek Harness: um agente explora seu aplicativo e deixa evidências, depois o caminho explorado é reproduzido de forma determinística. Controla navegador, desktop macOS e drivers iOS e Android.

Loop de orquestração de tarefas longas: o Codex planeja, pontua e revisa; o DeepSeek executa; o Kimi complementa (aceitação visual, resumo e checagem cruzada).

Um orquestrador de tarefas multiprovedor compatível com Symphony e um dashboard para o DeepSeek Harness

Um plugin de meta-agente nativo do modelo para o DeepSeek Harness: o modelo sintetiza workflows específicos da tarefa em tempo de execução a partir de cinco padrões de workflow agêntico (encadeamento de prompts, workers paralelos, roteador, supervisor, ciclo de avaliação) e coordena ferramentas e 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.