工作流与自动化
为 DeepSeek Harness 提供办公文档与 Jupyter 笔记本的受控读写：按单元格寻址的 doc_read/doc_write 覆盖 xlsx、pdf、docx、pptx 与 ipynb，并可通过 MCP 服务器与 CLI 调用。
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dsh_workflow
工作流与自动化 60 stars 应用
把 Claude Code 的 UltraCode 模式带给 DSH：把一次性多 Agent 调度升级为可生成、可保存、可治理、可观察、可恢复的工作流层。
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版本化 dsh.workflow v1 capsule：manifest、source、intent、inputs、requires、provenance。 - 统一 async function run(wf, args) 模型。 - 完整 WorkflowApi：phase、spawnAgent、runAgent、wait、snapshot/output、send/stop、parallel、pipeline、synthesize、单层嵌套 workflow、artifact、log、budget。 - runAgent 对普通子任务失败返回 null，让 workflow 能按策略降级；显式 handle 的 wait 仍保留完整失败结果。要求 object JSON Schema 的任务在原生 structured capture 缺失时只做一次同路由、无工具修复，仍不合规则明确失败。 - Agent 元数据：phase、scope、constraints、read-only、provider/subagent type、fast/balanced/deep 路由、显式 model、isolation、token、evidence、verification、output schema、terse result。 - 两个 built-in：可按 rubric/agent/concurrency 参数化的 parallel-investigation，以及完整 packet/schema/read-contract/双 primary/逐 finding verifier/audit artifact 的 scoped-review。公共 writeReviewPackets() 从调用方已经捕获的 diff、约束和测试证据生成工作区内 content-addressed、不可覆写的分区文件；/workflow review 可直接捕获当前 Git 范围并启动该流程，不依赖 DSH 核心额外提供 /review patch。 - 稳定的 ProcessSnapshot、WorkflowOutcome 与 AgentResult 投影：包含 item/count/progress、失败与未验证结果、structured output、验证证据、路由、usage、artifact 和缓存重放来源。 - 六个标准 pattern：classify-and-act、fan-out-and-synthesize、adversarial-verification、generate-and-filter、tournament、loop-until-done。
完整逐项验收见 KodaX 对标矩阵。本项目只参考行为与能力，不复制 KodaX 的受限许可源码。
1. 插件内置 workflow 与 pattern（不可被磁盘文件遮蔽）； 2. 项目目录 .dsh/workflows； 3. 个人目录 $DSH HOME/workflows。
项目同名条目覆盖个人条目；同一目录中 .workflow.json 优先于 .ts/.mjs/.js。符号链接、路径逃逸、超大文件、未知 capsule 字段、版本不兼容和…
项目常见问题: dsh_workflow
dsh_workflow 是什么？
dsh_workflow 是 DeepSeek Harness 生态中的配套应用，由 icetomoyo 维护。把 Claude Code 的 UltraCode 模式带给 DSH：把一次性多 Agent 调度升级为可生成、可保存、可治理、可观察、可恢复的工作流层。
在哪里获取 dsh_workflow？
项目源码与使用说明位于 GitHub 仓库 https://github.com/icetomoyo/dsh_workflow。请以仓库 README 中的安装或使用步骤为准。
dsh_workflow 免费吗？
dsh_workflow 是社区开源项目，采用 MIT 许可证。使用前请查看仓库中的许可证和项目说明。
