工作流与自动化

将你的 AI 智能体应用升级为交互式构思设计工作台，通过可编辑面板、结构化知识与有目的的循环推荐，协作完成复杂任务。

按 agent 步骤计数，每满 N 步就在即将发出的那一批消息里追加一条汇报指令，让 agent 说明正在做什么、已完成什么、接下来做什么，说完继续，不停下来等你确认。间隔、提示词原文、以及「只在主智能体汇报」的默认值都能在设置页里改。

工作流与自动化（workflow）：任务派发、可选 Agent Teams 协作及分级验证；用量与计费（usage）：会话 token 用量统计和自动上下文折叠（不计算账单）；会话与消息（session）：折叠状态持久化、近期消息保护及水位触发交接；模型与账号接入（model）：六个模型派发池与可选意图路由（不提供账号接入）；技能包（skill）：MySQL/Redis 只读核验、提交信息生成及需求/设计文档；开发与运行时（dev）：Host/Client 设置界面及工具调用保护。这些能力协同运作，旨在兼顾结果质量与 token 使用效率，并控制不必要的模型调用成本。

DSH 编排模式预设生成器：主 agent 指挥，四个内置帮手各只带本行工具；Web 面板按工作区增删帮手，可给自定角色配专属工具、技能与模型——零 DSH 源码改动。

面向 DSH 的点对点同事 Agent 咨询：可向单个或多个已配置 Peer 提问、异步排队问题、通过签名 Friend Card 推荐发现 Peer，并在 Web UI 审批入站请求。

证据优先的自进化控制器：有界生成 Cordis 候选插件，一次性真实 Loader 准入，Harbor 评测，可崩溃恢复的日志化谱系。

运行时需求漂移防护，在长任务执行过程中保持 DSH Agent 与用户确认的目标、约束和决策一致。

定时循环：`/loop` 命令 + loop 工具 + 活动状态条。

支持 DSH 0.2.1-rc.2、0.2.1-rc.3，提供范围授权、独立验收、可编辑记忆和伙伴聊天的项目自动推进插件，自动安装配套桌宠 fork。配套桌宠是 takboo/dsh-coopanion 的 fork（AGPL-3.0-or-later），不能与上游桌宠同装。

DSH 插件：每天刷一轮 B站，按字幕筛选并逐条写笔记；精选内容会 @ 你。

让领导不亲自干活的 agent preset：非管理类工具调用在 harness 边界一律被拒，任务只能外包给子智能体，选人前先一次性摸清可选子智能体模型、再按任务逐个选型；另一个 preset 故意挑最不适合该任务的模型。

项目看板 + 任务日程（甘特图）+ 项目记忆：从卡片打开的会话自动带上项目最新记忆；一句话落盘不丢事实需要 python3，Windows 上不可用。

DeepSeek Harness 会话任务看板：主窗口把任务派发给一次性 Worker/Verifier 子代理执行与验收，支持依赖调度、文件级排他锁、裁决挂起冻结、里程碑进展上报与任务级 Token 消耗统计。

agent 驱动的看板：每个工作区一块看板、每个任务一个 agent 会话，以及带护栏的人机协作流程（Backlog → To Do → In Progress → Review → Done）。

宿主侧无人值守定时任务：按 cron 表达式、固定间隔或一次性时点运行一次性 agent 任务或 shell 命令，调度状态持久化（至多一次语义），支持重叠/错过策略与有界运行历史。

一个受管的智能体蜂群（swarm）：六种专职 DSH 智能体——编排、规划、知识库桥接、开发，以及方案评审与代码评审——把需求转化为严格阶段流水线；每阶段交付必须先以结构化证据自证，下一阶段才放行；评审只读、代码仅评审通过后合并，追加式事件日志支持全程回放与审计，实时看板同步展示。其设计灵感源自 Hermes Agent kanban。

AI 写简历容易，但写完常会遇到模板不合适、排版溢出、页面留白过多，以及改一处导致全局变形等问题。dsh-resume 专注解决手动修改简历繁琐、低效的问题，让 DSH 覆盖从内容撰写、模板选择到排版调优的完整简历工作流，并支持针对不同求职场景产出合适的简历版本。

智能子代理路由与进化：按角色绑定 DSH 已注册的 provider/model；配合 Codex、Claude Code 等 provider 插件，可路由任意已注册模型，并保存工作区经验。

把深度研究做成一种代理模式：一条经过审阅的固定循环——先规划，再按研究员自行声明的缺口进行自适应并行轮次，综合出带引用的报告，最后对其做对抗性审阅——而不是让模型每次现写脚本。轮次预算未能覆盖的问题会在报告中被逐一点名，而不是被悄悄丢弃。

以配置驱动的生命周期钩子，并支持上下文注入：在 YAML 中声明事件、处理器与结果——处理器可以是进程内工具（含 MCP）、shell 命令或 HTTP 端点，结果可以是模型可见的上下文、拒绝该次工具调用，或触发即忘。

协调 Codex 制定计划和独立审查，由 DSH 原会话完成代码修改与测试。

面向 DeepSeek Harness 的 Question-Driven Discovery 科研工作流，提供 QDD Agent Preset、持久化 Human 和 Auto 运行，以及可审计的研究面板。

面向 OpenSpec 变更的按阶段门禁多 Agent 编排：6 个 opx_* 工具驱动阶段状态机，开发者与审核人两个 agent preset 分工实施与审查，23 份内置 skill 定义审查基准；完整流程为 analyze、实施、工具/任务/维度质量三层审查，精简流程为实施加一次合并质量审查。

工程化工作流 agent preset：五阶段硬门禁（需求澄清、计划审批、TDD、子 Agent 并行、验证收尾），附 6 个改编自 obra/superpowers 的工作流技能。