把专家团队写成目录,自动注册为可路由技能
28.2/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/9/19 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add libinyam/dsh-experts该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:已验证
是什么
dsh 原生插件 · skill
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓:最近一次提交在 79 天前
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。
读写/删除本地文件
查看扫描证据(共 13 处,展示前 12 条)
- 读取本地文件src/teams.js:29
const entries = await readdir(templatesDir(), { withFileTypes: true }) - 读取本地文件src/teams.js:39
entries = await readdir(root, { withFileTypes: true }) - 读取本地文件src/teams.js:52
isDir = (await stat(join(root, entry.name))).isDirectory() - 读取本地文件src/teams.js:66
raw = await readFile(join(teamDir, 'team.json'), 'utf8') - 读取本地文件src/paths.js:40
await stat(target) - 读取本地文件src/manifest.js:77
realTarget = await realpath(resolved) - 读取本地文件src/manifest.js:78
realTeamDir = await realpath(teamDir) - 读取本地文件src/manifest.js:93
info = await stat(resolved) - 读取本地文件src/manifest.js:112
content = await readFile(resolved, 'utf8') - 读取本地文件src/manifest.js:139
raw = await readFile(join(teamDir, 'team.json'), 'utf8') - 读取本地文件src/manifest.js:233
proseStat = await stat(prosePath) - 读取本地文件src/compose.js:64
template = await readFile(path, 'utf8')
扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库
静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。
给这个插件打分还没有人投票↓
用户评分
还没有人投票,来当第一个
功能亮点
- 专家团队写成数据目录
- 自动注册为可路由技能
- 引擎与名册分离
DeepSeek Harness 多专家包:专家团队做成用户可编写的数据目录,每个自动注册为可路由技能(引擎与名册分离)。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-experts
CI
License: MIT
DeepSeek Harness(dsh)的多专家插件:把「专家团」做成用户可写的数据目录,每个团队自动注册为模型可路由的 skill(experts-)。引擎与阵容分离——团队发现、校验和工作流协议在插件里,专家人设与升级路由在团队目录里。
设计参照 Qoder 专家团 / WorkBuddy Expert Teams 的产品形态,协作协议继承自 github-project-review-skill 的已验证机制(升级路由矩阵、数据门控决策、分层输出深度),并全部改建于 dsh 原生能力(skills provider、可继续 child、嵌套 subagent、消息和 report 通道)之上。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-experts
CI
License: MIT
DeepSeek Harness(dsh)的多专家插件:把「专家团」做成用户可写的数据目录,每个团队自动注册为模型可路由的 skill(experts-)。引擎与阵容分离——团队发现、校验和工作流协议在插件里,专家人设与升级路由在团队目录里。
设计参照 Qoder 专家团 / WorkBuddy Expert Teams 的产品形态,协作协议继承自 github-project-review-skill 的已验证机制(升级路由矩阵、数据门控决策、分层输出深度),并全部改建于 dsh 原生能力(skills provider、可继续 child、嵌套 subagent、消息和 report 通道)之上。
工作原理
团队目录(数据) dsh-experts 插件(引擎) ┌─ /.dsh/experts/ rank 100 ┐ ├─ config.teamDirs rank 300 │→ 发现 → team.json 严格校验(fail loud) ├─ /experts rank 400 │→ 组装 → 工作流模板 + 花名册 + 人设卡 └─ 随包 teams/(示例团队) rank 600 ┘ + 升级矩阵 + TEAM.md 约定 ↓ skill 目录出现 experts-,模型按 whenToUse 路由 ↓ 当前会话启动真实 lead child ↓ lead 按任务动态启动 specialist child (相关专家才启动,可继续/追加派遣)
同名团队按 rank 就近覆盖(项目 > 自定义 > 用户 > 随包),魔改官方示例的标准动作:把示例目录拷到 /experts/ 下改。
安装
方式一:加入 dsh profile(推荐)
在 profile 的 package.json 中把本包加入依赖与 bundles:
{
"dependencies": {
"dsh-experts": "github:libinyam/dsh-experts"
},
"dsh": {
"profile": {
"bundles": ["@deepseek-ai/dsh-base", "@deepseek-ai/dsh-web-app", "dsh-experts"]
}
}
}
本地开发可用 "dsh-experts": "file:"。
方式二:手动放置
克隆本仓库到 profile 的 node_modules/dsh-experts,并把 "dsh-experts" 追加进 bundles 列表(无外部依赖,无需安装步骤)。
快速开始
1. 用示例团队:安装后 skill 目录会出现 experts-web-review(5 位专家:协调者 tech-lead + 前端 + 后端 + 测试 + 安全)。对 dsh 说:
用 experts-web-review 评估 owner/repo 的推广就绪度
2. 创建你自己的团队:
node node_modules/dsh-experts/scripts/new-team.mjs --name my-team
默认从内置 web-review 复制到 /experts/my-team
编辑 my-team/team.json(描述、专家、升级路由)和 experts/*.md 人设卡,然后校验:
node node_modules/dsh-experts/scripts/validate-team.mjs /experts/my-team
校验通过后 skill 目录自动多出 experts-my-team(新增/修改团队后需重载插件使目录刷新)。
团队格式
my-team/
├── team.json # 机器接线:名称/描述/工作流/专家/升级路由 ├── TEAM.md # 团队级约定(可选,注入技能 body) └── experts/ # 人设卡,由 lead 在 specialist prompt 中全文注入 ├── lead.md └── coder.md
team.json 字段(未知字段会被拒绝,拼写错误立即暴露):
| 字段 | 必填 | 说明 |
| name | ✓ | kebab-case,必须与目录名一致;技能名为 experts- |
| description | ✓ | 技能目录中的一句话描述(≤500 字符) |
| whenToUse | | 路由提示 |
| workflow | ✓ | 工作流模板名,v0.1 仅 review |
| experts[] | ✓ | 1-8 位;{id, role: coordinator\|specialist, card, modelHint?};恰好一位 coordinator(作为 lead child 启动);card 必须是团队目录内的相对路径 |
| escalations[] | | {from, to, when, priority: P0\|P1\|P2};from/to 必须引用专家 id,不许自指 |
| reportLanguage | | zh(默认)或 en |
所有校验规则都会报红:未知键、路径逃逸(../绝对路径/盘符前缀/符号链接出目录/NUL 字节)、缺失卡片、悬空升级引用、多位协调者、自由文本字段含换行或管道符(防 markdown 结构注入)、卡片含 4+ 反引号围栏行、TEAM.md 超 64KB……错误消息带精确文件路径与字段名。同名团队先按名字去重再对胜者全量校验——有效的低 rank 团队可以遮蔽同名的坏团队;没有遮蔽时任何坏团队都会让本提供方报错。
配置(cordis.patch.yml,全部可选)
| 键 | 默认 | 说明 |
| providerName | dsh-experts | skills 注册表中的提供方名 |
| includeDefaultRoots | true | 是否扫描项目/用户根(关闭后仅 teamDirs + 随包) |
| dshHome | $DSH_HOME 或 ~/.dsh | 覆盖 dsh 主目录 |
| teamDirs | [] | 额外团队根(rank 300) |
| includeBundledTeams | true | 是否暴露随包示例团队 |
环境变量:DSH_EXPERTS_PROVIDER_NAME、DSH_EXPERTS_INCLUDE_DEFAULT_ROOTS=0、DSH_HOME、DSH_EXPERTS_TEAM_DIRS(分号/逗号分隔)、DSH_EXPERTS_INCLUDE_BUNDLED_TEAMS=0。
开发
npm test # 全量测试(单元 + 守护)
npm run guard # 只跑宪法守护测试
npm run validate-team teams/web-review # 校验内置示例团队
零运行时依赖、零 devDependencies;Node ≥18;plain ESM JavaScript 无构建步骤。工程约定见 CLAUDE.md(宪法:每条约定都标注“违反时什么会红”)。
运维路径
- 插件没生效/团队没出现:dsh 控制台日志看 skills.registerProvider 相关错误;最常见原因是某个团队 team.json 校验失败——错误消息自带文件路径与字段,修掉即可;或跑 scripts/validate-team.mjs 离线定位。
- 改了团队没生效:v0.1 无文件 watcher,重载插件(重启会话或触发插件重载)。
- 专家派遣失败:看 lead 的调度记录;无 subagent 或 report 工具时必须明确标记团队运行时不可用,不得伪装成专家已经工作。
- 确定性排查:list()/get() 的行为由 src/teams.js 覆盖测试锁定(层级、rank、契约形状)。
已知问题(v0.1)
- 无文件 watcher:新增/修改团队需重载插件。
- 每次 list() 全量重扫并重校验所有团队(无缓存);团队数量上千时目录刷新开销可观。
- 仅 review 工作流模板;develop 模板(patch 化输出 + 绿灯门禁 + 人工 PR)在路线图上。
- 未扫描 .agents 系根目录(.dsh 覆盖项目与用户两层)。
- modelHint 只是模板提示,不强制路由模型。
- FINDINGS_SCHEMA 使用保守 JSON Schema 子集,当前作为 specialist prompt 的文本协议,不是每次 subagent 调用的结构化输出参数。
- 一个坏团队(且无低 rank 同名遮蔽)会让本提供方整体报错(fail loud 设计);修复该团队即恢复。
License
MIT预览分享卡片长什么样 ↓
分享 · DeepSeek Harness Hub
libinyam/dsh-experts
把专家团队写成目录,自动注册为可路由技能
相关插件 · 技能 / 提示词
人设统管ZiChuanLan/agent-purge
一份人设,统一管理多个 coding agent。
★ 1,141已汉化DSH
74.1
人物画像蒸馏titanwings/distilly
Distilly — 把他们的思考方式提炼成可复用的技能,供任何智能体或机器人使用。原名 Colleague Skill(原同事 Skill)。
★ 25,659已汉化DSH
71.3
推理工作空间套件Tiger3807861189/J-Space-Cognition-Suite
J-Space 是面向复杂推理、大型仓库工程、子代理协作与授权安全分析的推理时工作空间和控制套件。
★ 2,957已汉化DSH
70.5
两阶段工具锚定预设xiaobright/dsh-anchored-standard
实验性 DeepSeek Harness agent preset…
★ 3,742已汉化DSH
70.1
智能体工作流编排nrslib/takt
不再日夜盯着 AI 编码智能体。
★ 1,402已汉化DSH
70
Agent 运行时手册Electricitysheep/dsh-handbook
DeepSeek Harness dsh 从 0 到 1 深度手册:安装/插件开发/性能调优/实测案例/同模型多…
★ 827已汉化DSH
68.7
这是你的仓库?认领条目