DeepSeek Harness 插件

turambarr/subagent-orchestrator-dsh

分类 技能包 收录于 2026-11-10

实验编排 SOP 技能:顶层模型起草分解计划(子任务、每个的模型、带容差的验收基准、依赖顺序),经用户确认后才派工;每个子任务以自包含 prompt 交给轻量子智能体执行,回报限定为测量事实与基准差值,判读与裁决留在顶层。附一份分解计划模板、五类任务模板(采集/执行/一致性校验/只读审查/机械转换)、任务层与实验层两级验收门,以及三条防止把内部一致性证据说成独立或外部验证的规则。

安装

# GitHub 源码(首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试)

dsh plugin --profile web add github:turambarr/subagent-orchestrator-dsh

装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码,权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络,工具审批管不到它。GitHub 来源的插件还会在安装时执行构建脚本——pnpm 默认拦截,所以安装可能停在 ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED 或 ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS;dsh 会打印出需要添加的确切键名,把它加进该 profile 的 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 下,重跑一次即可装上。放行构建本身就是一次信任判断:请只安装可信来源,并尽量锁定 commit(github:owner/repo#sha)。

README

实验编排 SOP 技能(DeepSeek Harness Skill):顶层模型(pro)控制实验设计与验收,智能调用轻量子智能体(flash)执行确定性子任务。

这是什么

一个把「pro 控制 / flash 执行」的实验分工写死的可复用技能,解决长周期实验里"每一步该拆给谁、怎么下指令、怎么验收"的问题。

核心机制:

  • 唯一硬规则:flash 能接 = 过程确定 + 派工前能写下「数字 + 容差」。
  • 分解计划:每实验一次,pro 起草、用户确认后才派工(顶层控制显式化、可审查)。
  • 自包含 prompt 模板:采集 / 执行 / 校验 / 审查 / 转换 五类,flash 零上下文也能干。
  • 两级验收 + 四级证据门 + 三条红线:低级证据不许冒充高级证据。

结构

skills/experiment-orchestration/
├── SKILL.md                    # 主指令:核心循环 + 硬规则 + 模型映射
├── prompt-templates/
│   ├── plan.md                 # 分解计划模板
│   ├── fact-gather.md          # 采集
│   ├── execute-verify.md       # 执行
│   ├── consistency-check.md    # 一致性校验
│   ├── read-only-review.md     # 只读审查
│   └── mechanical-transform.md # 机械转换
└── acceptance/
    └── gates.md                # 两级验收 + 四级门 + 三条红线

安装

dsh plugin --profile <profile> add subagent-orchestrator-dsh

领域扩展(可选)

本技能不内置领域专属内容。需要接入特定领域时,新增 domain/<name>/appendix.md,核心机制不动。

License

MIT

内容来自项目 README(GitHub)↗

链接

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