插件

规范提交（Conventional Commits）、自动 changelog、PR 描述生成与分支推送，纯 git CLI 实现。

面向 DeepSeek Harness、与具体项目无关的多智能体协作协议：阻止失控循环的循环守卫、六字段交接格式、按风险分级的评审路由，以及固定的验证→提交→推送→评审→关闭流程。用一个 skill 取代复制粘贴进每个 agent 指令里的相同规则。

以证据驱动的全栈工程工作流：先勘察后规划、要求显式验证证据、敏感操作走审批门控。

合同起草模式：11 阶段律师工作流，五路并行 AI 评审与决策门，内置通用/劳动/股权三类合同领域包。

将 DSH 连接到本机 Beav，面向小红书（RED/RedNote）、社交媒体运营和自媒体 AI 创作，覆盖选题研究、知识库、文案、图片、音频与短视频工作流，并保留审批和产物追踪。

增加危险操作策略检查、输出脱敏和安全审查工作流。

DeepSeek Harness 文档驱动工作流，提供核验过的索引、澄清关口、笔记和计划，以及实时侧栏面板。

在执行前拦下高风险的调用形态：内联多行 Python、没有出处的转发内容、缺失来源标签，以及超出字数上限的 memory 写入。它还会在执行 shell 命令前要求确认，其中一条规则是针对作者自己的微信发送流程的。

长篇小说创作工作流：七份可查账的设定库、改稿影响追踪、活的图谱，以及用试笔稿选写手的机制。它的 /novel-panel 路由（含保存、归档、对账）通过 webServer.register 挂载，没有 DSH 的 Host/Origin 准入检查，所以浏览器里打开的任意网页都能经由它们写入小说项目。

把解题当论文做：资料按检索阶梯登记（先本地后联网），别人的不足必须挂证据成为 gap，方案按加权指标交给确定性评分引擎打分，针对短板融合改进后用量化增量迭代；另附目录治理，把文件分成给人用与给 AI 用的两棵树。

注册 25 个软件工程工作流技能，覆盖规格、规划、构建、测试、评审与发布。镜像自 addyosmani/agent-skills（MIT）。

像 DSH 记录自己的决定那样记录工程决策：每次非平凡改动在 .agents/notes/<lifecycle>/<class>/ 下留一篇 Markdown，写清问题、决定、被否决的备选与后果，进 git、可以像代码一样 review。插件提供这套流程：note_search、note_read、note_write、note_verify、note_skip 五个工具，回合末钩子（改过代码的轮次要写笔记或记录一次显式跳过），树、格式、归档三项校验，以及随包分发、由插件挂载的 write-notes-like-deepseek 技能。另附把这些笔记渲染成四个视图（架构基线、演进时间线、避坑智库、决策清单）的侧边栏看板；笔记本体仍是普通 Markdown。

将已跑通的命令链固化为可复用的可执行工具脚本，供 DSH 智能体调用。

通过 DSH 工具管理可迭代文本标注，绑定规则版本、隔离旧任务结果、保留人工审核并导出可追溯数据集；需另行安装 Python 后端。

多工作区 Agent 联邦：持久化 Ticket 树、并行 Worker 会话、结构化证据报告、独立验收、重试停止与重启恢复。Worker 在工单目录里拥有 shell 与文件工具，company_verify 会在宿主上用 shell 重新执行工单的验收命令；scope 白名单是任务授权语义，不是沙箱。状态存放在 ~/.dsh/ai-company；可选的 company_repo_* 工具会在给定的任意路径上运行另行安装的 aoci / codegraph 命令。

Anthony Fu 为 DeepSeek Harness 编写的 Agent 工作流，涵盖议题分拣、摘要、任务执行、创建 PR 和简化设计。

340 条代码动画风格库、8 个提示词模板与 5 个可渲染代码模板，集成在侧栏面板；同一套内容也作为 Agent 工具（awkit_search / awkit_get_style / awkit_render_template）供模型在对话中检索与渲染；内容随包分发，无需额外下载。

一步装齐角色分工工具链：四个智能体预设（plan、work、code、review）与十四个 chain_* 工具，用于证据可追溯的受控轮次，并带设置卡片。协议运行时随包提供，无需另装同级插件；它取代原先分开的 l1-presets 与 l2-protocol 两条，启用前需先移除那两条。

在 DSH 中与 AI 共建研究流程，按步骤绑定技能，查看实际执行网络并审阅项目文档（文档审阅需本机 Python 及 python-docx、python-pptx、openpyxl、PyMuPDF），已有项目保留原配置。需要 DSH 0.2.2 或更高版本。

DeepSeek Harness 的持久化并发节点图工作流，支持 agent、命令、HTTP、人工、fan-out/join、gate 与子工作流节点。

仅限 Windows 的 Codex 到 DeepSeek Harness 专属工作区交接，支持持久回传、独立验收和重启后端点自动发现，不使用 computer-use。内置 ESROAMER/codex-dsh-collab 与 Dax233/dsh-codex-bridge 的代码，默认与 codex-dsh-collab 同挂 /codex-bridge 路由，不能以默认配置同装。需要 Python 3.11+ 并执行一次配对命令。

用代码驱动的工作流把一个想法写成校验通过的小说：JavaScript 状态机推进各阶段（宪法、大纲、设计、写作、校验、批量、导出）和每章 15 步的循环，每道门禁由 PowerShell 脚本校验，版本化断点可在重启后从原章节续写；起草与评审由 9 个子代理角色完成。需要 PowerShell 7（pwsh）与 Python 3.7+；没有 pwsh 时门禁记为 DEGRADED，运行暂停。

用 GEML 流程带 agent 干活：工作项按流程一步步走，做法记在它所属的那一步，右侧栏的看板页签显示每件事走到哪了。同时挂上 GEML 的 MCP 服务和技能；项目里有固化流程时，监督器按流程当前状态把关工具调用。需要 Node.js 22+；GEML MCP 服务器在会话启动时经 npx（@geml/geml）获取。

研究报告的证据门：结论、引用、数据口径、方法限制四项必填检查，勾选之外还要写清证据才能通过；同一成果保留 revision 历史，通过后生成带 SHA-256 的独立验收单，文件被改动后会在验收单里明确提示重新审阅。