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# dsh-4-role-workflow

一个由“产品经理 + 浏览器使用者 + 编程专家 + 数据工程师”4 个角色协作的 AI Agent 工作流。

这是什么

在 DeepSeek Harness (DSH) 中，
一个用户需求往往需要多种能力协作（搜索 / 编程 / 数据提取 / 协调）。
这个工作流把任务拆给 4 个虚拟角色，让他们按 SOP 协作：

用户需求
↓
┌──────────────┐
│  PM (产品经理) │ ← 拆解任务、找工具、向用户请求协助、汇报进度
└──────┬───────┘
│
┌────┼────┐
↓    ↓    ↓
Programmer  Browser  Data
(工具准备)  (抓取)  (提取)
│
↓
报告

4 个角色的职责

🧑‍💼 PM (产品经理)
负责：
- 解析用户需求，拆为 3 个子任务
- 用 dsh-need-finder 找需要的工具
- 协调 3 个角色
- 失败时向用户请求协助
- 最终向用户汇报

🌐 Browser User (浏览器使用者)
负责：
- 用 Playwright / 真实 Chrome 进入特殊数据集
- 应对反爬虫机制（登录、风控、验证）
- 探索新数据源
- 保存原始数据到 cache/

🛠 Programmer (编程专家)
负责：
- 安装 DSH 插件（pnpm/npm）
- 安装 Python 包（pip）
- 编写脚本和工具
- 集成第三方工具

📊 Data Engineer (数据工程师)
负责：
- 解析原始数据（JSON / HTML / PDF）
- 提取符合特征的字段
- 清洗、转换、格式化
- 输出结构化数据集

使用

1. PM 调度器（完整工作流）

node pm-dispatcher.mjs "Get 10 XHS posts about Zhuhai tutoring within 7 days"

输出：
{
"request": "Get 10 XHS posts about Zhuhai tutoring within 7 days",
"platform": "xiaohongshu",
"dataType": "posts",
"filters": {"days": 7, "limit": 10, "keyword": "Zhuhai"},
"tools": ["playwright@1.48.0:ok", "xiaohongshu-cli:1"],
"extractedCount": 0,
"limitations": ["XHS needs web_session cookie on residential IP. ..."]
}

2. 独立使用：网页抓取

node quick-fetch.mjs https://www.baidu.com --save

3. 独立使用：数据提取

node extractor.mjs raw-data.json --days 7 --limit 10 --out extracted.json

4 角色工作流 SOP

阶段 0：需求接收（PM）
用户提出需求
↓
PM 用 dsh-need-finder 确认需要哪些插件/工具
↓
PM 把需求拆解为 3 个子任务
↓
PM 用 dsh-tech-lead 给每个任务分级

阶段 1：Browser User 行动
PM 派出任务："用浏览器去 X 网站找 Y 数据"
↓
Browser User 评估反爬难度：
- 简单：直接 dsh-scrape-webpage
- 中等：dsh-web-search-pro 聚合搜索
- 困难：Playwright 真实浏览器 + 反指纹
↓
抓取到原始数据 → 暂存到 cache/
↓
汇报：原始数据位置 + 抓取方法 + 遇到的限制

阶段 2：Programmer 介入
PM 评估：是否需要新工具？
↓
Programmer 决定：
- 不需要：直接进入阶段 3
- 需要 npm 工具：pnpm add
- 需要 Python 工具：pip install
- 需要自定义脚本：编写 Node/Python 脚本
↓
Programmer 用 dsh-recipe 打包场景

阶段 3：Data Engineer 提取
PM 派出任务："从原始数据中提取符合 X 特征的数据"
↓
Data Engineer 设计提取规则
↓
用 Python/Pandas 提取 → 输出 CSV/JSONL
↓
存储到 dsh-knowledge-base 供检索

阶段 4：PM 反馈与协调
PM 整合 3 个角色的输出
↓
PM 向用户汇报：任务完成度 / 数据摘要 / 下一步建议
↓
PM 用 dsh-auto-memory 记录工作经验

实战案例：小红书"桂林家教"研究

| 阶段 | 角色 | 动作 | 产出 |
|------|------|------|------|
| 0 | PM | 接收需求"获取 XHS 桂林家教 10 条" | 拆为 3 个子任务 |
| 1 | Programmer | 评估工具 | xiaohongshu-cli + cn-scraper-mcp 已装 |
| 2 | Browser User | guided_login + search | 11 个 cookie + 4 关键词 20 条数据 |
| 3 | Data Engineer | 时间过滤 + 排序 | 精选 10 条 |
| 4 | PM | 整合报告 | JSON + Markdown 表格 |

安装
bash
npm install  # 安装 playwright 等依赖

依赖

- Node.js >= 18
- Playwright >= 1.48.0（npm install -g playwright@1.48.0）
- DSH (DeepSeek Harness) >= v0.1.1
- 可选：cn-scraper-mcp（用于社媒数据抓取）

设计哲学

- 不重新造轮子：每个角色使用现成工具，不写新的协调器
- 失败可恢复：每个阶段都有兜底（fallback）
- 用户友好：需要用户协助时给清晰请求，不强行执行
- 可观测：每个阶段有日志，可追溯

关联项目

- dsh-xhs-collector — XHS 搜索工具
- DeepSeek Harness — 宿主平台
- cn-scraper-mcp — 社媒数据 MCP

许可证

MIT — 详见 LICENSE

🌏 DSH 生态成员

本项目是 DSH (DeepSeek Harness) 生态的一员，同系列还有：

- 🎀 dsh-moe-plugin — 萌属性 Persona 系统（10 种预设卡片）
- 📕 dsh-xhs-collector — 小红书批量抓取工具
- 📓 dsh-china-research-notes — 中国平台反爬实战笔记

欢迎 Star / Fork / Issue！想参与开发？Fork 后提 PR 即可。

🔗 相关链接

- DSH (DeepSeek Harness) 主仓

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- 📕 dsh-xhs-collector — 小红书批量抓取工具
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