Awesome DeepSeek Harness Plugin

在独立会话里按计划执行编码任务，可在设置页或对话里管理。

AgentTeams 多智能体团队。

为 DeepSeek Harness 提供原生对话生图能力：直接让 Agent 画图，插件自动完成生成并把结果保留在当前会话中。

为 DSH 安装四个多代理数学研究预设：v2（概率驱动流水线 + 多验证器辩论）、v3（论文式 Markdown 知识库 + 规划代理 + 可复用方法库）、v4（常驻自组织成员，靠留言与开会决定一切）、v5（研究所：院士拆解并分派任务、有表决权的研究员、临时工、群聊与 CAS 任务板）；四套均支持断点续跑、人工干预，以及可调档的 Lean 形式化验证（off/encourage/require，一旦跑通，表决转为对 Lean 陈述的忠实性核对）。

为 DeepSeek Harness 提供定时任务、后台自动化与 Agent 执行。

为 DeepSeek Harness 提供预设工程流程：dev_task 工具把阶段流转、产物、验证、审核与提交范围做成硬门禁，并带一个安装项目级与个人级技能和规则的工作台。

在全新的 DSH 会话中运行单次或 RFC 5545 周期 Agent 任务，支持可视化计划编辑和会话关联历史。

dsh 的任务看板：创建任务时可指定项目与模型，支持手动执行及定时执行；项目内新建会话会自动拉取该项目的待办任务，完成后移至待验收。

访前尽调智能体：面向拜访前调查，提供企业尽调、客户尽调、客户背景调查、工商核验与风险信息整理；使用企查查 MCP，设有调用预算授权和主体确认。

将 Claude Code 作为 DSH 会话运行，同时保留其原生智能体循环、工具、技能、钩子和 MCP 集成。

提供隔离记忆、微信渠道、Skill、定时任务、伙伴挂念与依赖任务看板的长期 AI 伙伴。

DeepSeek Harness 的角色化 AI 蜂群：架构师规划、多个建造者并行执行、评审代理把关、集成代理收尾。按角色钉选模型（含回退链），支持评审循环、证据合约、人工评审门、配额耗尽自动暂停与恢复，Web GUI 内置实时看板与任务流程图。40 个测试用例；支持 GitHub 或 npm 安装。

面向整个 DSH profile 的治理与路由 bundle，提供用于职责与证据检查的 Web Control Center，以及压缩、本地作用域语义记忆、安全连续性与真实验收；兼容 DSH 0.1.5-rc.1。

技能驱动的 harness/loop 工程化工作流插件。

角色化多智能体专家团。/team 一句目标即组建最多 12 个角色子代理（产品、架构、调研、界面设计、后端、前端、数据、安全审计、评审、测试、运维、文档），按九阶段门控流水线推进（澄清、调研、设计、规格评审、方案确认、实现、审查、测试、交付），交接走共享工作区工件（SPEC、PLAN、TASKS、STATE、REVIEW、TEST）。质量门禁由插件代码强制而非提示词请求：未完成的任务不能标为完成、质量问题必须由评审或测试角色裁决、覆盖率缺口与超预算返工实时显示在浮层与 /team status。附带 live 团队浮层（阶段、成员与逐角色模型、任务依赖图、工件预览、人工决策按钮）、可跨会话恢复的常驻团队模式，以及按 run 的 token 与耗时记账。零运行时依赖、无构建步骤。

为 DeepSeek Harness 提供可视化看板，支持 Gitea 任务、工作流列和每任务独立 Agent 会话。

DeepSeek Harness 的可核查研究报告引擎：通过内容寻址的证据台账和版本化封存报告使每条结论携带核查结论，由 manifest 哈希封存目录，检索编排复用 ctx.web 与 ctx.jobs 接口。

工程纪律守门：动笔前审讯需求，红绿测试证据门，交付后对抗评审，并汇总交付报告与逐维度核对。

招投标智能体：支持招投标搜索、招标查询、投标查询、标讯查询、拟建项目与项目筛选，辅助商机发现、人工复核及 Excel/PDF 导出，使用客户自备授权的企查查 MCP。

给 DSH 一个可长期协作的持久 Agent 团队：Agent 是持久身份，Workspace 按项目组织，Channel 承载职责分派，Task Thread 串联多个 session agent 协作推进。

官方子代理接缝上的持久化后台子代理：任意会话中启动，Web 侧边栏看进度、随时留言与打断，支持按子代理限定工具、人格与委托深度。

为 DeepSeek Harness 打造的 Trellis 风格工作流：基于 agent/pre-step 的每轮速记注入、内置技能提供方，以及带 git 清洁度护栏的 DSH 原生任务与相位状态管理。

定时任务：用 cron 表达式定时执行提示词，到点自动开一个新 agent 会话替你干活，支持绑定工作区、手动立即执行与会话自动命名。

愿望与任务管理的 Agent Preset 组合包：在对话中创建愿望/任务、机会日打卡、微行动，并附带记忆存储与 Web 端进度图表。

dsh 质量项目工作台：通过浏览器界面和 18 个 QA 领域工具管理测试项目、需求、用例、缺陷、里程碑、报告与审批门禁。

一个由用户与 DSH Agent 共同维护的工作区看板，通过看板标签页和 kanban 工具管理任务。

DeepSeek Harness 的 ICVO 编码规范套件（原 dsh-coding-kit）：bundle 插件加载时仅注册工具，须调用 apply_coding_standards 才注入规范；另附 P0 门禁 CLI（npx spec-wave），含 G1–G7 过程命令、skills install、host apply 与 IDE 块刷新。

面向 DeepSeek Harness 的可视化多智能体 DAG 工作流，支持实时执行、重启恢复和飞书集成。

搭配一个副模型，每轮被动审查并注入见解。

dsh 目标生命周期管理与可视化看板：目标、判据、执行、评审都在项目内跟踪，由 graph_* 工具驱动，会话视图内渲染二维泳道看板。

lowtide（退潮）插件能够实现闲时自动批量跑任务——任务框架高度自定义，四种执行策略，L1–L3 半自动/全自动裁决，支持任务编辑与预检，Cordis 微内核集成，桌面网页端通用。

配置驱动的工作流与开发任务编排：图式工作流（任务/网关/人工审批节点）+ 阶段级断点持久化，内置 AI 助手在图编辑器中通过对话配置工作流，逐条校验实时应用到画布。把文档作为「通用附件」交给节点（无需声明）：文件启动前落到工作区，节点用 ${inputs.附件} 拿到换行拼接的绝对路径自行解析。

定时发送：到点将拟好的消息以正常用户气泡发送到绑定的会话。调度在服务端执行，关闭浏览器不影响发送；会话隔离、重启自动补发。

日历 + 层级任务个人工作台：AI 辅助澄清、咨询、拆解、执行（用户验收）与复盘，支持到期提醒与按任务组织的 AI 会话工作区。

DeepSeek Harness 的模块化前沿执行纪律：覆盖 26 项技能的循证路由、Manus 风格持久化文件规划、验证门禁、失败恢复与交互式 Web 看板。

面向 DeepSeek Harness 的个人助手：从对话中整理跨会话事项与计划，通过提醒和可审计的助手看板持续跟进。

合理搭配你的模型及 Token 额度，让 DSH 按任务类型自动委派专业子代理，覆盖架构分析、UI/UX、代码实现、代码库探索与文档调研。安装后自动配置，并支持按角色设置思考强度和工具权限。

工艺管理：把 ntd 的「工艺」（多阶段·多环节 agent 工作流模板）接进 dsh web——浏览/编辑/校验/导入导出/AI 生成工艺，内置库只读、我的库可写，文件改动实时同步；agent 可通过 process_* 工具读工艺库、按工艺分阶段推进。

一个受管的智能体蜂群（swarm）：六种专职 DSH 智能体——编排、规划、知识库桥接、开发，以及方案评审与代码评审——把需求转化为严格阶段流水线；每阶段交付必须先以结构化证据自证，下一阶段才放行；评审只读、代码仅评审通过后合并，追加式事件日志支持全程回放与审计，实时看板同步展示。其设计灵感源自 Hermes Agent kanban。

DeepSeek Harness 的确定性工程编排运行时：orbit_controller 工具与 OrbitService 以 Commander / Executor / Smart Watchdog 子代理执行 PLAN、EXECUTE、EVALUATE、有界修正与运行时恢复，持久状态保存在 <project>/.cx/state.json。

STARDUSTLC 插件全家桶·组合补丁：与 18 个组件插件配套，一条命令统一注入默认配置（办公流/媒体工坊/DevOps/通知/预设）；组件经一行 add 命令直装（扁平化设计，无 git 子依赖）。

DeepSeek Harness 的「单核写作」插件：面向量化小模型做了充分的工具瘦身与输出加固，适合在本机用本地模型跑长篇小说流水线。

定时任务看板：cron 调度本地脚本或 dsh 会话任务（每次新建/固定会话），环境变量集中管理，执行日志与并发/超时控制。

从不顺的轮次和你自己的纠正中学习你在提示词里没说出口的东西，并把学到的指令注入每个新对话的系统提示；指令可在设置中编辑，输入框按钮可用它们改写当前草稿。

Agent 任务定时调度器：自然语言或侧栏 UI 创建任务，到点向新建/固定会话注入 user 消息触发完整 agent turn，带执行历史、手动触发与 SSE 实时同步。

Gitee/GitHub AI 员工：在 issue 里 @ 机器人并指定目标分支（如"需要修改 release-v1.2 分支"），它自动克隆仓库开发、向指定分支提交 PR，可自动合并并自动关闭 issue。v1.2 新增代码安全扫描：配置扫描仓库后按内置/自定义提示词审计代码，去重后把新发现提交 issue。

DSH 编排模式预设生成器：主 agent 指挥，四个内置帮手各只带本行工具；Web 面板按工作区增删帮手，可给自定角色配专属工具、技能与模型——零 DSH 源码改动。

基于 ReactLoopAgent 的 Plan-and-Execute 编排插件，将目标拆解为可审阅的步骤并以 Web UI 卡片呈现。

DeepSeek Harness 会话任务看板：主窗口把任务派发给一次性 Worker/Verifier 子代理执行与验收，支持依赖调度、管线分档、歧义上报裁决与预研上下文注入。

定时任务调度器：按 Cron 表达式到点自动新建 DSH 会话并注入提示词执行，支持任务历史、手动运行与启停。也可直接调用 KNJ 工作流：支持直接选文件（持久化快照，每次触发重新交给流程）与按路径引用两种方式。侧边栏入口由 dsh-knj-menu 提供，一条命令安装：dsh plugin add dsh-scheduler dsh-knj-menu。

任务可靠性：模型超时/请求失败自动重试、任务未完成自动继续、独立完成度校验、思考重复检测打断、休眠/重启后任务自动恢复、自主决策模式、远程触发接口（npm: `dsh-task-reliability`）。

定时任务面板：分区管理 DSH 与系统 crontab、自然语言生成表达式、执行日志与完成后消息推送。

DSH 精读与摘要：书籍/论文/视频/网页经可插拔解析器转成结构化 Obsidian 笔记，MapReduce 并行精读子代理、JSON Schema 输出与幂等缓存。

协调 Codex 制定计划和独立审查，由 DSH 原会话完成代码修改与测试。

极简提示词 × Web PTC 能力：一句人格、run_code SDK、子代理、Ralph、网页搜索/抓取与 Windows Git Bash；通用 workflow 工具保持隐藏。

具名子代理名册：设置页可视化维护角色条目（模型、persona、工具过滤、深度、后台模式），热生效；模型用 list_subagents 选人、delegate 按 id 派活，支持前台、后台与可续聊。

领队主导的多智能体团队：把目标拆成任务，按执行链派发给运行在各自子会话里的成员，每个成员可配不同模型。

从 Claude Code / Codex 派发任务给 DSH Agent：原生子代理进度、按能力分层预设的宿主内工作会话，以及为纯文本 Harness 提供视觉与图像生成的多模态桥。

为 DeepSeek Harness 提供多 Agent 团队协作，支持助手独立模型、Skills、MCP 服务与上下文，以及共享工作区、任务协调和会话管理。

面向 DSH 的小说创作工作台，提供创作预设、大纲与人物管理、正文批注、审稿流程和受管理的本地 Python 后端。

RTS 风格编排看板：用命令取代会话——常驻大副 agent 把舰长命令拆成带验收标准的任务书，侦察/工程/医疗/书记四类小队在隔离工作区执行，所有会话按发起命令索引归队。

你的AI学习搭档：定计划、讲知识、做项目，学透一门科目。

提供一个更快、更节省、更准确的编码 Agent 预设。在按多维难度规则筛选的 SWE-bench Pro 高难度 100 题评测中，平均耗时减少 36%，平均每题输入 token 减少 17%，正确率提高 5 个百分点。

基于 TongFlow 的“片场”插件，用于图片、配音、音乐与视频制作：agent 为每个资产生成 TongFlow 工作流文件（.tongflow.json）并通过 TongFlow 插件执行，内嵌工作流画布，按镜头/角色/take 组织项目，附漫剧模板；以 @tongflow 开头的会话进入 Studio 界面。

DSH 里的 Agent 王国：领地、角色绑定/换届/会话归属（含模型/Agent 身份），plan→派发→执行→验收治理闭环（Worker 自述≠完成事实），附本地 GUI 操作台。

安装专用 AI 小说创作预设与工作台：提供带修订号的本地项目资产、紧凑侧边工作台，以及需要原生审批的逐文件变更。

持久化、跨会话的多 Agent 团队房间：成员、消息总线、共享任务板与共享时间线，重启后仍然保留。

为 DeepSeek Harness 提供 7 个 Agent 预设模式：每个模式固定工具边界、按模式路由模型，并以 fast/deep 档位委派 omd_task 子代理；含规划到执行闭环（/mode、/start-work、基于 goal 的 /ulw）与逐模式、逐档位重配模型的设置页。

面向 DSH 的本地内容生产与运营工作台：管理灵感、脚本、媒体资产、档期、目标、发布状态和发布后复盘。

面向 Odoo 的规范驱动开发流水线：15 个工具把需求从不可变规范推进到架构、再到模块代码或线上配置，最终要求一个由真实 Odoo 实例证据支撑的持久判定；闸门 fail-closed，批量操作需在声明的环境中经人工批准，复用 Odoo 自带的 CSV／Excel 导入器，并有一份可回滚本插件所写数据的日志。

Kimi Code 风格 swarm：批量并行子 Agent 调度（自适应并发）、/swarm 命令与聊天内实时进度条。

DeepSeek Harness 的小说写作工作台：你在候选段落上点赞或点踩，模型把这批点选蒸馏成一份简短的「作者偏好档案」带进后续写稿，正文本身不进写稿上下文。另有章节看板、每章写作包、只改被批注段落并逐字核对其余段落的批注式微调、项目台账，以及不把正文送进模型的本地情节体检。

两级模型熔断与回退：模型或平台连续失败后自动熔断，并把下一个请求路由到配置好的备用模型。

任务拆解模式：主代理把大任务拆成独立子任务，派给子代理（默认本地模型）在全新短上下文中执行并综合结果；并发数与模型可在设置面板图形化配置。

可视化地自定义配置 Agent 的提示词、工具、可见技能、子代理与备用模型，把它们编成一支团队。不写宿主的任何预设文件。

从 DSH 经 MCP 运行 AItelier 流水线：39 个工具（22 读、17 写），用于生成、运行、查看、编辑、导出与导入多步 SkillFlow 流水线。步骤在 AItelier 中执行而不占用 DSH 会话，按 run_id 轮询，在引擎强制的检查点暂停并由 answer_checkpoint 应答，事后可读取逐步 trace 与各步输出；add_provider / map_model / edit_role 可把单个角色指向本地或更便宜的端点。随包附带 aitelier-pipelines skill。

DeepSeek Harness 的 agent preset 插件，对每条请求先分诊、把实施委派给专家，经依赖 DAG 任务板与落盘消息总线调度并行协作，交付前通过独立评审门禁。出厂仅内置 11 个核心专家，更多专家团（Agency agents 中英文、classic 集合）可在设置页一键下载，走 GitHub/CDN 双通道并经 sha256 验签。

Issue-to-PR 可验证交付链：11 阶段流水线（分析→检索→理解→假设→规划→实现→补丁→测试→评审→归因→PR 构建），4 道人工复核闸门，GitHub/GitLab/CodeArts 凭据连接，5 页工作台与可拖拽智能助手浮窗。

面向 DSH 的 Claude Science 式科研工作台：ReAct 研究循环引擎（research_* 工具）、带溯源的版本化工件（artifact_* 工具）与面向基因组/病原体/生物信息的 10 个科研技能。

长篇小说写作插件：每本书一个 git 仓库，当前 39 个 DSH 领域工具 + Web 写作台；深度导入产候选草稿、AI 采用类写入正式资产前必过审批、确定性连续性检查（报告型）。独立开源（MIT），非 DeepSeek 官方产品；需 Node ≥ 24.11.0，当前适配 DSH 0.1.2-rc.1。

多 agent 共享任务板：经 Cordis service key 创建/认领/流转/查询任务。

编程模式 agent preset 组合包：标准编码 Agent 强制执行 Superpowers 工程纪律（技能优先、先头脑风暴、先计划后编码、TDD、系统化调试、完成前验证），并常驻 Ponytail 代码量纪律（7 级最小化阶梯，默认 full）；内置全部 20 个技能（14 superpowers + 6 ponytail），并在每个新会话的第一条请求前自动注入 using-superpowers 技能全文。

将智能体通过 exit_plan_mode 呈现的每个计划捕获为 <workspace>/.dsh/plans 下的 markdown，打开审阅窗口，并以 Plans 历史标签页记录每个计划的结果。

把选定的 DSH、本地 MCP 或原生 WebMCP 调用捕获为经过评审的参数化例程，暴露为带类型的工具，重放时重新请求批准。

面向 Workspace 调度 Agent 任务，每次运行创建全新 Result Session 并持久保留审计历史；原版 DSH 使用会话标签，存在对应 Slot 时使用全局 Shell 页面。

子 Agent 派发插件：按任务选模型、推理强度与工具范围，存成命名方案随时复用；内置安全检查、成本估算与节省分析、完整派发决策台账。

以角色团队的方式干活：产品经理先写 PRD 或 DoD 并等你确认，再启动架构师、工程师、QA 与各类评审；每个角色的工具集按角色锁定，彼此通过磁盘文件协作。

DeepSeek Harness 的多智能体编排层——autopilot/ralph/team 三种执行模式、19 张角色卡、40 个双语技能与内置 MCP 状态服务，移植自 oh-my-claudecode。

公众号 AI 写作管线：六步成文（选题、大纲、成稿、门禁、渲染、配图）+ 启动 brief 合同、热榜逐条 AI 速览、RRULE 定时推草稿箱、写作台与对话工具（/wewrite 命令与 @ 引用），推送草稿箱前经宿主审批 fail-closed 确认。

DeepSeek-Harness 多模型编排插件，支持递归任务拆解、动态路由、质量门控、失败恢复与 KPI 报表。

提供 Claude Code 风格的 /init 命令与工具，生成极简 CLAUDE.md，并将 AGENTS.md 以相对软链指向它。

一个自我进化的 DeepSeek Harness 插件：观察代理的运行方式，通过 LLM 对其自身资产提出改进方案，在沙箱试运行代理中验证每个方案，只应用通过验证的变更——带版本化账本，出现性能回退时自动回滚。

dsh 单机多子 Agent 集群治理：引擎级质量门禁拒收半成品、崩溃断点续跑不重来——给 AI 团队装上"跑不坏"的工程护栏。

运行时需求漂移防护，在长任务执行过程中保持 DSH Agent 与用户确认的目标、约束和决策一致。

在对话中运行 RunningHub 云端 ComfyUI 工作流：设置卡片、sha256 媒体上传缓存、并发闸门与后台任务台账。

将 DSH 对话整理为可审阅的社区反馈，并在确认后提交到 DeepSeek Harness 官方 Discussions。

模型高可用故障回退（隔离/熔断/探测恢复）与子智能体编排（fanout/pipeline/supervisor），附带双语设置界面。

会话内定时任务：按延迟、固定时刻或重复间隔向当前会话注入一段提示词，到点唤醒模型执行。可用输入框上方面板、/schedule 命令、或 7 个面向模型的工具管理。DSH 关闭期间计时冻结、绝不自动恢复；暂停保留剩余时间，恢复后从原处继续。

面向 Agent 的 Host-neutral 持久化 DAG 工作流，提供 CLI、MCP、按需 Skill、Trigger、重放和可视化 Canvas。

DSH 声明式任务 DAG 编排：校验依赖图，通过工作流子智能体并行执行拓扑任务层，并确定性传播失败。

为 DSH Web 提供可交互画布，用于展示 Agent、Subagent、Workflow、Phase 与工具调用之间的关系。

增加规格工件、技能、命令、由 goal 驱动的实施流程和任务进度上下文。

dsh 工作报告：汇总 Git 提交与本地 agent 对话（DeepSeek/Claude/Codex），按自定义模板生成日报/周报/月报，agent 工具按需注入。

面向 DeepSeek Harness 的持久化多 Agent 协作插件，提供频道、话题、任务与可恢复的 Agent 会话。

一个适配 DeepSeek Harness 的工作区监测插件，按周期检测并报告文件的新增、修改和删除。

agent 驱动的看板：每个工作区一块看板、每个任务一个 agent 会话，以及带护栏的人机协作流程（Backlog → To Do → In Progress → Review → Done）。

定时心跳：用 followup 注入唤醒每个根 agent 主动汇报进展、风险与卡点——忙碌时排队不打断、最多保留一条、连续无人回应自动暂停，用户下一条消息即恢复。

通过两个受限的 DSH 工具和网页工作区卡片，创建并检查 RecoWork local-agent-project 工作区。

把消息排进 dsh 会话稍后再发：消息框里带日期与时间选择器的「定时」按钮、跨会话列出待发消息的侧栏面板、浏览器关着也由宿主按时投递成一条普通用户消息，以及 schedule_message / list_scheduled_messages / cancel_scheduled_message 三个工具，模型因而能自己回到某个会话。

按工作区（项目）隔离的项目看板：9 个 kanban_* 模型工具供 Agent 规划时写卡，另带浏览器看板 UI，支持磁盘持久化、撤销、模板与归档。

DeepSeek Harness 的审核优先批量自动化：先审核三个样本，预览全部结果，一次批准，再安全地应用到多个文件。

在 dsh web 启动成功后运行用户自定义命令的 DeepSeek Harness Web 插件。

遇到 RATE_LIMIT（429）或配额耗尽（insufficient_quota）错误时自动发送 continue 恢复对话。每会话独立计数连续失败次数（默认 20，可设 1-100），带工具栏开关条与设置页配置卡片。

按项目调度提示词，在全新的无头 Agent 会话中执行，支持单次、固定间隔和 cron 计划，并持久化运行历史。

用设置页维护可复用的子代理定义，通过统一的 delegate_agent 工具委派；内置只读的 Explorer 预置与嵌套委派开关。

dsh 会话因 web 重启或上游瞬时故障（限流、5xx、余额/配额错误）中断时，自动注入「继续」让本轮接着跑，不需要手动点、不会丢上下文；带死循环守卫，重试没反应就把会话交回给你。

报告阶段（PPT）——资产定价与机器学习研究的论文演讲幻灯片生成（Beamer/Quarto）。附带一个 skill。

模型训练与结论阶段——资产定价与机器学习研究的端到端分析、模型训练与估计。附带一个 skill。

携带一份讲「什么该交给子 agent 做、而不是自己顺手做」的技能——哪些任务值得扇出、一次派几个、并行怎么发，以及子 agent 回来后怎么核对它真的做了什么，而不是信它的总结。

任务完成后自动关机：右下角按钮开启模式，任务成功完成后进入可取消的倒计时（取消走 shutdown /a），零运行时依赖。

打开官方 Plannotator 应用（plannotator.ai）审代理写好的计划：批注、批准，或打回重写。

本地优先的多 Agent 协作中继：HMAC 认证 broker + dsh 插件（relay_send/recv/peers/history）+ 零依赖 CLI 与 Python 客户端，wire protocol v1.0。

给纯文本模型的 `generate_image` 工具：模型用自然语言要一张图，经 Antigravity CLI 让 Gemini 画出，保存到可配置输出目录并返回文件路径，供模型在任务中使用。

Claude Code 风格生命周期 hooks：工具调用前后自动执行 shell 命令（stdin 收 JSON payload），pre-tool 非零退出即阻断调用。

面向 DSH 设置与 Profile 配置的策略化 Git 同步，支持敏感信息隔离、冲突审阅与按行选择应用。

定时循环：`/loop` 命令 + loop 工具 + 活动状态条。

把深度研究做成一种代理模式：一条经过审阅的固定循环——先规划，再按研究员自行声明的缺口进行自适应并行轮次，综合出带引用的报告，最后对其做对抗性审阅——而不是让模型每次现写脚本。轮次预算未能覆盖的问题会在报告中被逐一点名，而不是被悄悄丢弃。

任务看板，agent 通过 taskboard_* 工具领活与交接；这些工具无法把任务移到 done 或 canceled，验收由人来做。

为 DeepSeek Harness 安装一个多智能体小说创作预设：一个统筹队长派单五个专职子代理——架构世界、策划剧情、管理人物、执笔写文、质检复核。

当原生可续接 DSH 子代理因明确的 max-tokens 终止时自动续接一次，然后停止介入。

DeepSeek Harness 的会话感知本地笔记：在 Apple Notes 风格浮窗里快速记录与选区摘录，由 LLM 自动分类主题，把约定类笔记自动注入系统提示，待办可携带召回上下文派发到活跃会话执行。

OMC 风格的多智能体编排层：29 个 omd-* skill + 12 条 /omd-* 命令，覆盖 plan-execute-review-verify 流水线与 team/autopilot/ralph 等模式。

给 DSH 加上定时提醒与延迟发送：一句话到点送达——/later 以你的身份发出，定时面板或 /schedule 发提醒行；关掉网页也准时触发。（定时发送 / 定时提醒 / 延迟发送 / 提醒）

注册 SpecWorkflow 技能包，覆盖需求澄清、实施规格、代码执行、交付检查、修复规划、bug 诊断和带来源调研。

在 Harness 内驱动 GME Test Agent：三个工具负责列出接口目录、在本地 Python 后端启动并修复自主测试生成、轮询任务直到待评审，并把创建 PR、跳过与清理等动作挡在用户显式同意之后。

主脑编排 preset：委派优先的 persona、根会话执行门禁，以及可移植的 AI-LAW 规则技能。

多候选模式插件（test-time scaling）：悬浮球面板配置，模型对任务自动执行并行候选加验证选优，仅当前会话生效。

工作区跨设备备份、恢复与扩展更新，经 uagent-sync CLI 桥接执行。

证据优先的自进化控制器：有界生成 Cordis 候选插件，一次性真实 Loader 准入，Harbor 评测，可崩溃恢复的日志化谱系。

多角色并行论证：并行调用真实 Codex 与 Claude，由 DSH 主会话模型（Judge）生成第三方汇总并回对话；另含单 Agent 直接对话与各角色模型自由配置。

把 Superself 的 self CLI 暴露为模型工具（项目上下文、工作单元、报告、决策）并提供 /self 命令——跨会话、跨项目的项目状态，保存在代码仓库之外。

以配置驱动的生命周期钩子，并支持上下文注入：在 YAML 中声明事件、处理器与结果——处理器可以是进程内工具（含 MCP）、shell 命令或 HTTP 端点，结果可以是模型可见的上下文、拒绝该次工具调用，或触发即忘。

文献综述阶段——资产定价与机器学习研究的文献检索、合成与引用链追踪。附带一个 skill。

把 DeepSeek Harness 的会话、消息、工具活动与每轮结果实时推送到 JARVIS Mission Control 看板，附任务状态与人工复核。

Folio（兰亭）@nyantused/folio-dsh-tools：咨询/汇报材料生成引擎的 15 个 DSH 原生工具（记忆面 + 质量门禁）+ L0 守卫；与 @nyantused/folio-dsh-events 配套使用。

新增 subagent_route 与 subagent_fork_route 委托工具：由模型自主为子代理挑选 provider/model 路由，部署方仅配置 spawn/fork 后端、调度策略与 allowedProviders 白名单；续聊子代理与后台任务复用官方 send_message / job_output 工具。

同一个仓库同时可装为 Claude Code 插件与 DSH 插件：6 个工程技能（调研、架构侦察、实施编排、三轴 diff 评审、复杂度审计、突变测试），外加一个 agentforge 工具派发 5 个子 agent。

Folio（兰亭）@nyantused/folio-dsh-events：会话协议事件插件——新会话入口提醒 + 会话关闭自动 save；与 @nyantused/folio-dsh-tools 配套使用。

自进化执行器：消费会话日志挖掘出的问题工单，在评测门（hold-out canary 防作弊）下合成技能候选，人工确认晋级到项目 .dsh/skills 并支持确定性回滚。

报告阶段（文稿）——资产定价与机器学习研究的学术论文写作。附带一个 skill。

数据处理阶段——资产定价与机器学习研究的数据发现与质量评估。附带一个 skill。

通过 DSH MCP 客户端挂载 Ouroboros 的纯配置包，在 DSH 中提供 36 个涵盖需求访谈、Seed、执行、评估与演化流程的工具。

LoopX——面向长周期 Agent 的提供商中立、本地优先状态内核与控制平面：在 DeepSeek Harness 执行层之上持久化 Goal、Todo、门禁、证据、配额、恢复与交接状态；插件负责引导安装 CLI 与技能、准入有界的同会话续跑，并为精确绑定的工作循环提供本地 GoalBar。

把当前已安装并运行中的 Codex Taskboard 嵌入 DeepSeek Harness 侧边栏，并通过 Launcher 运行时描述文件连接，而不是使用固定端口。

通过 stdio MCP 将 dsh 连接到本地 SandBase Harness 运行时，用于管理代理与会话、流式执行任务、检查产物和取消工作。

本地 SQLite 任务板，以原生覆盖页呈现：项目、任务、评论、关联、附件与工作流自动化，状态流转 backlog → todo → in_progress → in_review → done；提供 `taskboard_*` Agent 工具（Agent 只能提交到 in_review，验收需人工）、无头 JSON CLI 与打包 skill。

持久化多模型小队在 Settings 中配置、从 Composer 选择，并支持逐成员模型与工具策略。默认由主 Agent 自行完成简单任务，需要已保存的小队时才派工；派工按有界 DAG 执行，并可进行有限的审核与返工。Run Center 展示重试和基于 Harness 官方 usage 事件的逐成员 token 用量。

把 UltraCode 式多 Agent 调度带给 DSH：可生成、可保存、可治理、可观察、可恢复的 Workflow 层。

定时任务：让 Coding 任务按计划在全新 Agent Session 中运行，保留可审计历史。

V4 Pro 两阶段 agent 预设：首轮仅 bash+read 完成极简开局，首个工具调用或回复后恢复 Standard 完整工具目录；以安装器 bundle 与手动预设目录双形态发布。

自适应深度研究编排器（基于官方 workflow 引擎）。

通过 WebDAV 和兼容 S3 的存储同步 DSH profile 与本地插件源码归档，支持加密快照、冲突感知恢复和显式自更新。

Oh My DSH（OMD）提供可回查原文的上下文摘要、任务关联验证、提示词优化、CodeGraph 代码理解、OpenCU 电脑操作，以及四套覆盖布局、侧栏和设置的主题。

科研 agent 套件：长程目标控制（可审计证据链）、定时任务、多智能体专家团队、自进化科研记忆（FTS5 + RRF 召回）、科研项目工作区与自定义工作台界面。

条件驱动唤醒：file/command/http/process/webhook 持久监视，触发即唤醒 agent。

小说写作护栏插件：20 个 novel_* 工具以代码强制事实账本一致性、阶段与落盘门禁、确定性机审与提案制修订；右侧栏工作台提供阅读/听书/润色/校对/全书体检/批量起草，旁路引擎让内部工序不占主对话。

Agent 团队：派生具名常驻队友，用共享任务列表、成员邮箱与虚拟工作区协作，并在协作室页签里实时观察团队。

常驻宿主的定时引擎，带 Web 任务面板与 timer_agent 工具：按 cron 计划触发真实 Agent 会话，可固定已有会话保持上下文连续，也可在指定项目目录新开会话。

DeepSeek V4 Pro/Flash 统一锚定 agent 预设（官方 API 与 opencode-go）：首请求 Minimal 精确两工具锚定、按模型分流 Pro/Flash 路径、epoch 感知目录管理保证长对话稳定。

由投影驱动的会话子代理与持久工作流实时 DAG：状态与节点导航、深层链路确定性布局、适应/平移画布，以及当前会话内节点拖动重排。

计划批注：选中计划原文逐条批注，结构化反馈送回 Agent。

把 DeepSeek Harness 会话变成可视化圆桌会议：环形专家拓扑、连线协作、汇聚网关、代理思考，以及「针锋相对」红队评审（观点支持/驳回）。

通过 ask_advisor 按需求助顾问，支持编辑请求与逐次人工批准，由 DSH 中配置的模型返回文字建议。

定时任务调度器：侧栏管理界面，按 cron 表达式或间隔执行脚本、技能与 Agent 任务，支持完成后推送通知与会话归档。

AI 公司框架：一句话开一家多 Agent 公司——15 个扁平 Skills（老板/流水线/岗位模板/11 个岗位/通用客户记忆）、7 个工作流模板、AgentTeams 运行时与活动面板、带会话隔离的员工侧边栏、飞书机器人桥（老板/任意员工机器人、群聊路由、自主推送、重大决策人工闸门、外部联系人指引）、客户档案 SQLite 数据库与三层记忆（跨群归并）、/company 公司模式开关；不含 RAG。

面向 DSH 的点对点同事 Agent 咨询：可向单个或多个已配置 Peer 提问、异步排队问题、通过签名 Friend Card 推荐发现 Peer，并在 Web UI 审批入站请求。

面向 DeepSeek Harness 的 Question-Driven Discovery 科研工作流，提供 QDD Agent Preset、持久化 Human 和 Auto 运行，以及可审计的研究面板。

DSH 可视化节点工作流画布，支持子 Agent 调用、代码执行、条件分支、循环、定时任务及工作流导入导出。

在 DSH 里派活给 11 种外部 agent CLI（Codex、Claude Code、TraeCode、OpenCode、Gemini、Cursor、Kimi、Qwen、Copilot、WorkBuddy、Grok）：host-only bundle 注册 conductor_dispatch 工具，附自动触发的指挥家技能。

发现问题→修复交付→质量复查的对抗式闭环工具集。

AI 写简历容易，但写完常会遇到模板不合适、排版溢出、页面留白过多，以及改一处导致全局变形等问题。dsh-resume 专注解决手动修改简历繁琐、低效的问题，让 DSH 覆盖从内容撰写、模板选择到排版调优的完整简历工作流，并支持针对不同求职场景产出合适的简历版本。

宿主侧无人值守定时任务：按 cron 表达式、固定间隔或一次性时点运行一次性 agent 任务或 shell 命令，调度状态持久化（至多一次语义），支持重叠/错过策略与有界运行历史。

工程化工作流 agent preset：五阶段硬门禁（需求澄清、计划审批、TDD、子 Agent 并行、验证收尾），附 6 个改编自 obra/superpowers 的工作流技能。

DSH 任务看板：任务状态机 + git 分支隔离，agent 自动执行、审核后自动合并回基础分支。

嵌入式任务管理引擎：决策点协议、念头捕获墙、Linear 形 issue 存储。

在不合并对话历史的前提下，将多个独立 DSH Session 与 provider-backed 成员组成持久原生 Room，支持绑定精确成员身份的行首 `@` 提及、定向投递、广播和 Leader 权限控制。

基于 Git 工作树任务隔离、状态门禁交付与外置记忆的 AI 智能体软件生命周期编排引擎。

为长期或定义不完整的 Harness 任务提供持久执行合同、递归工作图、关键澄清与证据门禁。

六阶段公众号内容发布工作流，带质检门工具与配套 skill。

TaskPlane 的 DSH 移植版：按依赖分波、多 lane 并行执行（git worktree 隔离），任务包 + 跨模型评审 + 崩溃可恢复。

把多阶段目标编排为可恢复 Flow 的 agent 预设：阶段带裁判、SHA-256 流锁身份、HMAC 终局评审门禁、事件溯源运行日志；附 15 个工具。

GPT 规划依赖 DAG，DeepSeek Worker 自适应并行执行任务，可选 GPT Reviewer 审核增量 Git Diff 并驱动返工轮次。

主动调度：自适应心跳 + 价值网络（紧迫度、相关性、打断代价）决定 Agent 何时主动开口。

导师评审逐轮收敛、工程模式写入需持设计令牌、把任务转交给更强的模型、并行多模型会诊；设置页可改各模型路由、超时与预算。

内嵌于 DSH Web GUI 的完整本地优先任务看板：看板/列表/Gantt/工作流/仪表盘视图、任务 AI 对话、附件与标签、dsh-routines 驱动的待办自动认领——数据存本地 SQLite（dsh plugin add @ttmouse/dsh-taskboard）。

会话内直接发布文章到 CSDN / 掘金 / 博客园，无外部服务。

把 Google Antigravity CLI（agy）接入 DSH 作为产品子代理：用 Antigravity 登录态（无需 API key）委托 Gemini 编程智能体干活，支持对话续聊、后台流式进度、按路径识图与自动弹出登录窗口。

带经验肌肉记忆的任务规划：条件反射检索历史方案 + LLM 能力匹配 + 经验自动沉淀。

DSH agent 完成验证闸门：每条验收标准必须有服务端标记的真实工具证据才能完成（advisory 审计 / enforce 拦截 / 持久 permit）。

把 DSH 工作区文件夹变成项目：新会话自动注入精简的「项目工作区约定」上下文（先读代码、空目录即新建项目）；输入框旁每会话「项目」开关可将会话显式降级为普通工作区（状态渲染式注入，关时有提示，不整块消失），状态存于会话日志。

移植自 CodexFF 的画布任务看板：父子层级任务树与任务边界，会话「任务看板」tab 内磁吸对齐的可拖拽面板，配套 `board_*` / `task_*` 模型工具与同步技能。

运行「正题—反题—封印」三方辩论，其结论由真实命令的退出码与用例数计算得出，绝不采信智能体的文字陈述。

高智议会：召集 18 位历史人物组成智囊团对复杂问题进行多视角结构化辩论，附带实时 DAG 右侧面板、SQLite 历史记录持久化，支持通过 .council.yaml 配置项目级默认面板与主席。

面向科研报告的整篇校验工作流：逐条核对 Crossref、PubMed（含撤稿扫描）、ClinicalTrials.gov、UniProtKB、GEO/SRA 和 PatentsView，核验 URL 可访问性与标题一致性，以温度 0 判定声明与原文含义一致，输出可恢复的审计账本与标注版校验报告。

跨会话工作状态显式持久化：目标、决策与下一步从宿主事件自动捕获，或由模型经 work_state 工具主动记录，/checkpoint 随时可查。

把 iterate 技能跑成自主闭环：规划、并行审查、原子修复、验证、循环、自动停止，并支持纯评审的 dry-run 模式与元评审最终报告。

总控式工作流编排：确认闸门批量派发、团队编组、向运行中任务纠偏、等待收口与模型路线发现——11 个 task_* 工具加 /tasks 斜杠命令。

证据优先的操作套件：六个只读工具（能力清单、分阶段编排计划、随包技能阅读、有上限的本地记忆检索、仓库发布审计、发布清单）加五个随包技能；只规划与审计，不做远程写入。

面向 DeepSeek Harness 的结构化多评审人评审工作流：N 个评审人在相互隔离、彼此不可见的 subagent 中独立打分；一名 chair 先按锚点匹配、再按 Δ 级别裁决来调和分歧；一名独立的 critic 负责审计整个评审过程。适用于设计、代码、论文或项目评审。

在 dsh-subagent-tools 基础上增加子代理按调用 cwd，附带所需的两个 in-process provider 补丁。

子代理委派的按调用覆盖：model/provider/persona/toolFilter、@preset: 引用与 provider/model 组合 id。

DSH 可视化工作流编排画布，基于 React Flow 拖拽编排工具调用、子智能体与条件分支。

为 DSH 提供更多智能体预设，衍生自其他编程智能体（例如 Qwen Code、iFlow）。

长任务编排闭环：Codex 规划/打分/审核，DeepSeek 执行，Kimi 补充（视觉验收/摘要/交叉验证）。

设置页定时任务：支持准点或 DeepSeek 谷时段执行、单次/每日重复，并持久化任务状态。

DeepSeek Harness 一键启动器：检测后台是否在运行，未运行则启动 dsh web，等待就绪后在新 Chrome 窗口打开主页面。附带跨平台 CLI（dsh-launcher start / open / status / make-shortcut）与 harness_launch agent 工具。

在开发前检索本地代码与 GitHub/npm 的可复用实现，评估复用与重写成本，并检查架构耦合。

为 DSH 保存本地任务结果账本，依据确定性证据验证验收标准，记录用户处置与 token 用量，并支持摘要绑定导出。

将 Office 文档与 PDF（含扫描件）转换为保留结构的 Markdown，采用 CPU 优先的路由 OCR 流水线（RapidOCR/SLANet/FormulaNet）。

迁移 DSH 配置：跨机器导出/导入 .dshmig 归档（同 OS、新建 profile、凭据脱敏、校验与回滚）。

DeepSeek Harness 的 Bot 模式：把子 Agent 变成一群有头像、有人格的 Bot，每个 Bot 拥有独立对话，由一个持久的 continuable 子 Agent 会话支撑，跨轮次保留记忆。

单包 21 个只读生命周期治理工具：任务分级、状态/计划/证据校验、Gate 预检与聚合、发布与安装审计、上下文与推进分析、关键路径、续跑对账，以及始终拒绝执行的变更预览。npm 包名 @240xu/dsh-tech-lead。

向 dsh system prompt 追加歧义处理规则，让 agent 在猜测前先列出 A/B/C/D 选项请求澄清。

独立只读验收层：顶层 turn 收尾前 spawn 只读 verifier，未通过时把缺口注回主 agent。

按诊断结论与电机功率编排标准化维修工序，每步含工时、人员与质检点。

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。

DSH 群聊式多智能体协作控制台：自主决策、任务分发、验收复核与长任务自主优化；内置后端随包分发，一条命令即可安装。

专为日常编码打造的极简 Agent 预设插件：移除沉重编排机制与冗余组件，直达核心工具循环，响应迅速。

将 arXiv、实验室官网、官方产物、硬件厂商与可选 X 信号聚合为版本化发布证据包，再以命令、产物、指标和验证者约束 claim 级复现结论。

产品设计工作流套件：一个路由加九个 pd-* 技能，把想法从最小设计简报推进到视觉方向、证据化调研与审计、URL 克隆、前端构建与阻断式设计 QA 闸门。

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。

给 DSH 会话装上会议室：加入会议室即同时获得召集权与参会义务，且一个会话只能属于一个会议室。召集时把每位参会者 fork 进场——带着它自己已完成的轮上下文，同时剥掉全部工具；主持人自身不带任何上下文，只负责挑下一位发言者；每条发言在说出的当下就落盘。散会后每人拿到一份只属于自己的纪要，作为一条用户输入送回工作区继续干活。

采用阶段审批门禁和会话隔离证据记录的 OME 工程交付 Agent 预设。

安装两个可选 Agent Preset：默认不暴露 Shell 的通用 Agent，以及面向真实代码仓库的 Coding Pro。

大肥鱼监工是 DSH 自制力助手：监督单次或循环任务，采集桌面证据、发送原生提醒，并可最小化或关闭分心的窗口、标签页和应用；支持 Windows 与 GNOME Wayland。

cron / 一次性定时任务：按调度执行 shell 命令或投递 webhook，结果可推送到 ServerChan / 钉钉 / 飞书 / 通用 Webhook。

Antigravity 式 run_command：短命令在可配置窗口（默认 10 秒）内同步返回结果，长命令自动晋升为 ctx.jobs 后台任务并推送完成通知——命令经 ctx.shell 执行，受会话沙箱与审批管线约束。

预置 Workflow 模板库：12 个可复用编排脚本模板，提供 wf_template_list / wf_template_search / wf_template_run / wf_template_validate 工具与模板格式静态校验。

aflare 工作流工具：通过本地 aflare 二进制生成、校验并执行本地优先的确定性 YAML 工作流 DAG（WAL 崩溃恢复、Saga 补偿），内置 300+ 模板。

解析 PRD/PDF、分批追问澄清目标系统并沉淀 BRIEF.md，最终打包可上传交付物。

DSH 自动模式：用 Flash 模型为每个新会话自动判断最合适的 Agent 预设（标准/PTC/极简/创造）并直接执行，无需确认。

自动编排复杂的 DeepSeek Harness 请求：判断任务是否适合委派，创建考虑依赖关系的计划，分配受数量限制的 researcher、architect、backend、frontend、tester 和 documentation worker，收集结构化证据，并将结果交给最终 reviewer。该 bundle 会一起启用工作流引擎和面向模型的 subagent 工具；关闭插件时也会同时关闭完整的工具组。

思维导图式项目规划与防跑偏：计划→模块→任务 DAG 与拓扑执行序号、Agent 站位、改图人审门、git 交叉核对与证据门禁。

定时 Agent：按 cron 计划运行 prompt，把摘要送到你已有的地方，内置重叠/漏跑/超时安全策略。

磁盘持久化的执行规划插件：以 .trail 目录承载里程碑/步骤状态机、依赖标注、审计事件与复盘纪要，提供 dsh 工具、CLI 与技能三种接口。

周期性任务调度器 + 只追加的投递账本：按时间窗去重执行，记录失败／放弃行，同窗口重试可重投。

DeepSeek Harness 多 agent 隔离辩论：不同底色的辩手各自独立联网取证（互不可见防人云亦云）、交叉辩论互相反驳、评审收敛出结论。后台 job 运行，逐 agent 进度可见、token 统计、波次并行、断点续传。

「想法落地」agent preset：一句话想法 → 需求规格 → 技术方案 → 维护基准；每一步先复述、你确认、再继续。无场景预设：73 个原子 skill（6 主 + verify 调度 + 66 子）按上下文加载。

根据有界证据记录限定范围的工作流规则与纠错提醒，提供本地设置并支持可选 Brain Hub 集成。

通过 Harness Jobs 发现和执行项目任务，检查运行回执，并使用 Agent 工具诊断项目配置。

把单个 DSH 会话编排成持久化多智能体团队：captain 生成成员子代理、驱动带质量门的依赖感知任务 DAG、通过持久邮箱协调，附带实时活动面板。

外部 Agent 控制面，接入 Codex、Claude Code、Cursor Agent 与 Antigravity，并提供设置和后台任务可见性。

dsh-image-gen 优化版：支持批量生图（count 参数）、画廊分页懒加载、请求超时/重试，兼容 7 个提供商：Gemini/OpenAI/Seedream/通义万相/Agnes/智谱 GLM/Stability AI。

把产品或界面需求编排成可落地的设计规格，提供 /ui-workflow 与 /ui-rerun。分析师通过只读 ui_analyst 运行，主控把报告写入 docs/ui-workflow。

DSH 主输入框旁的 ✨ 一键提示词打磨：点击后 Agent 在侧边对话多轮改写草稿，你满意后再手动回填。

积木：DSH 分域编排插件，domain_plan 分域确认 + 按域编排子代理（手递手）+ LLM 自动审计。

自媒体工作台插件：8 tab 看板（今日简报/叙事主线/选题/草稿/知识卡蒸馏审核/信息源/发布表现/系统建议），五守卫硬执行，VAULT 数据与代码分离，intel 模块只读接入并遵守四条红线。

DeepSeek Harness Agent 定时任务：创建前强制完成端到端测试，提供运行历史，并通过九种通讯渠道双向收发消息。

DSH 会话任务结束后自动把结果原文推送到微信（iLink 直发，真实校验送达，失败如实报错）。需配置 wechat-acp 守护进程——一个需要另外安装并扫码登录微信的独立进程。

为 DeepSeek Harness 维护可复用的命名子代理配置，并按配置的模型、推理强度和 Agent 预设运行子代理。

DeepSeek Harness 整本书翻译生产线：确定性章节识别与分段、子代理逐章翻译、术语表控制、全书审查、定向修订，以及可审计的 meta.json 证据链。

AlphaRSI——三角色自改进闭环，进化 alpha 序列模型的训练配方。Operator 跑 walk-forward、Evaluator 用 OOS RankIC 验收、Refiner 用 TPE 贝叶斯搜索提议超参，只保留严格更优。离线一条命令跑，数据包 sha1 对账分发，GPU 自动走 CUDA。附带一个 skill。

训练鉴证——把资产定价的异地标准化训练钉成可复算、可归因、可审计的裁决链，四道闸硬拦（半拉子刷新、账物不符、判不了当通过、污染母本）。附带一个 skill。

跨 DeepSeek Harness 会话与项目共享的持久个人待办：使用 SQLite 存储，提供 Agent 工具、原生侧栏与对话尾部卡片，既可由用户自行管理，也可按需将单条待办交给 Agent 会话执行。

执行流程图：把当前会话的执行过程画成一条纵向节点流（回合/用户/助手/工具/审批/重试/压缩），SSE 实时追加——会话执行到哪，图就画到哪，自动跟随滚动。