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编码委派验收LomoMao/delegate-to-deepseek-harness

DeepSeek Harnessspec-screened在 GitHub 查看 ↗
未验证

把边界清晰的编码任务交给 Worker,再由 Codex 验收

尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/8/16 · 已提供中文文档

Codex Agent 技能:将受限的编码工作委派给 DeepSeek Harness,然后独立进行审查和验证。方法论优先,后端无关。

综合分
27.6
GitHub 分
27.6
用户评分
★ Stars
1
周下载量
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add LomoMao/delegate-to-deepseek-harness
该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
数据截至 2026/9/16(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
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README

delegate-to-deepseek-harness

English

Codex 负责判断,DeepSeek Harness 负责干活。

Codex              = 编排者 + 验收者
DeepSeek Harness   = Worker

用户 → Codex ── 边界清楚的活 ──→ DeepSeek Harness Worker
│
改动 + 测试
↓
Codex 验收 ✓

delegate-to-deepseek-harness 是一个很轻的 Agent Skill:把边界清楚的编码任务交给 DeepSeek Harness 执行,再由 Codex 回来做 review 和最终验收。

它刻意不做一个框架。没有任务队列,没有看板,没有新的配置格式——就三件事,老老实实回答:这件事该不该委派、Worker 具体要做什么、结果怎么验证才算数。

Worker 本身可以走 DeepSeek Harness MCP,也可以直接用官方 headless CLI。哪条路明天坏了,这套流程都不会坏。

先试一下

git clone https://github.com/LomoMao/delegate-to-deepseek-harness.git
cd delegate-to-deepseek-harness
./scripts/install_skill.sh   # 默认装到 $HOME/.agents/skills

然后在 Codex 里说:

Use $delegate-to-deepseek-harness to fix the failing parser tests.
Keep the public API unchanged, then review the diff and rerun the focused tests yourself.

为什么做这个

很多开发任务真正消耗上下文和时间的,并不是最后那个判断,而是读一大堆代码、机械修改、修测试、迁移 API,或者实现一个已经说得很清楚的小模块。

这个 Skill 希望把分工保持简单:

你 → Codex → DeepSeek Harness → 修改工作区
↓
Codex 再检查
diff + tests

Codex 继续负责范围、风险判断、集成和最后的结论。

方法论优先,后端可换。 这个 Skill 真正可复用的是「委派契约 + 验收门禁」这套规则,而不是某一条 Worker 通路。即使 MCP 桥接哪天不可用或接口变了,headless CLI 兜底路径(以及未来任何 Harness 接口)都能让同一套流程继续运转。

适合交给 Harness 的事

- 边界清楚的功能实现
- 机械重构、迁移、批量修改
- 修测试、补测试
- 带明确问题的仓库探索
- 需要第二种实现思路时
- 不同 worktree 里的并行任务

不太适合:架构拍板、密钥和敏感操作、部署、破坏性操作,以及根本没办法验证结果的任务。

其他安装方式

Codex 的用户 Skill 目录是 $HOME/.agents/skills(仓库级 Skill 在 .agents/skills)。

手动复制 —— 把 SKILL.md、agents/、references/、scripts/ 复制到 $HOME/.agents/skills/delegate-to-deepseek-harness/。

Codex 内置 Skill 安装器:

$skill-installer install https://github.com/LomoMao/delegate-to-deepseek-harness

Worker 怎么跑

优先: 本地 DeepSeek Harness MCP,提供 agent_run、task_inbox、task_result 这类工具。

兜底: DeepSeek Harness 官方的一次性 headless 模式:

dsh --profile headless "run the tests"

当前 MCP 示例和安全配置见 setup。

最重要的一条

Worker 说"完成了",不等于任务真的完成了。

委派结束后,Codex 用 scripts/verify_workspace.sh 按机器可检查的验收契约验证结果(改动文件是否在范围内、有没有新增依赖、测试是否通过),按风险分级复核——契约通过就停手。

把活交出去。验证证据。不要把活重做一遍。

最后这句话来自一次真实委派的数据:

规划      8%
Worker   12%
验收      80%   ← 此时 worker 早已 16/16 全绿

贵的不是委派,是没有停手规则的验收。

当前状态

这是一个刻意保持小的项目,而且会一直这么小。核心流程——契约、委派、验收——是稳定的;它周围的 DeepSeek Harness 生态变化很快,所以文档里的 MCP 工具名以 @chushixixin/dsh-harness-mcp-server v0.1.x 为准(见 setup),升级后可能需要小幅核对。

欢迎提 Issue,也欢迎小而清楚的 PR。

安全

Harness Worker 可能拥有文件修改和 shell 执行能力。第三方 Harness 插件应该按"可信本地代码"来对待;MCP 尽量只监听 loopback,并限制可写 workspace。更多见 SECURITY.md。

致谢

这个项目借鉴了 delegate-skills、delegate-to-pi 等 reviewer/worker 类型项目的思路。

本项目是独立社区项目,与 OpenAI、DeepSeek 官方均无隶属关系。

License

MIT

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