Bundle
oh-my-deepseek-harness
OMX 风格工作流技能集(oh-my-deepseek-harness):移植自 oh-my-codex(MIT)的 deep-interview / ralplan / ralph / plan / autopilot / team / code-review 等技能,全部重写为 DeepSeek Harness 原生机制(goal / workflow / ralph / subagent / ask_user_question / read_image 工具),含视觉技能 visual-ralph。
- Source
- hatsuyuki0103
- stars
- 2 stars
- License
- MIT
- Updated
- Updated 14 hours ago
Readme
# oh-my-deepseek-harness OMX 风格的工作流技能集,为 [DeepSeek Harness](https://www.deepseekharness.com) 重写。 移植自 [oh-my-codex](https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-codex)(MIT 许可)的技能设计,并针对 DeepSeek Harness 的原生能力全面重写: - `omx question` → `ask_user_question`(结构化逐轮提问) - Codex goal mode → DSH `create_goal` / `get_goal` / `update_goal` - 原生子代理角色路由 → `subagent` / `subagent_fork` + 角色提示词 - tmux 团队编排 → `workflow` 工具 + 后台任务 - `omx ralph` CLI → DSH 原生 `ralph` 工具 - `.omx/` 工作区约定(context / interviews / specs / plans)保留 **视觉已支持**:`visual-ralph`(按参考图/URL 基线实现或重构前端 UI,DSH 视觉模型 + `read_image` 结构化判分 + 像素级迭代,并沉淀可复用设计系统)。visual-verdict / frontend-ui-ux / vision 属 OMX 内部机制,未独立移植;hud 是终端 HUD 编排,不依赖视觉模型,暂未收录。 ## 已收录技能 **规划类** | 技能 | 说明 | |---|---| | `deep-interview` | Socratic 深度访谈:逐轮提问 + 歧义评分,收敛为可执行规格 | | `plan` | 战略规划:访谈 / 直接 / 共识 / 评审四种模式 | | `ralplan` | 共识规划:Planner→Architect→Critic 顺序审查 + RALPLAN-DR 审议 + ADR | | `prometheus-strict` | 严格规划:Metis 澄清 → Momus 挑战 → Oracle 综合自检 | **执行类** | 技能 | 说明 | |---|---| | `ralph` | 持久执行闭环:原生 ralph 工具 / 会话内纪律 + 独立架构复核 | | `visual-ralph` | 视觉 Ralph:参考图/基线 → 用户批准 → ralph 实现 → read_image 判分(阈值 90)→ 像素差次级证据 → 可复用设计系统 | | `autopilot` | 严格自主交付循环:deep-interview → ralplan → ultragoal → code-review → ultraqa | | `team` | 协调并行团队:workflow 工具编排 + 共享任务清单 + 验证通道 | | `ultrawork` | 并行执行引擎:验收标准先行 + 直接/证据双通道 + 轻量验证 | | `ultragoal` | 持久多目标执行:goal 工具聚合目标 + .omx/ultragoal 台账 + 最终评审闸 | | `ultraqa` | 对抗式动态 e2e QA:9 类恶意场景矩阵 + 测试-诊断-修复循环 | **质量类** | 技能 | 说明 | |---|---| | `code-review` | 全面代码评审:code-reviewer + architect 双独立通道 + 确定性合入门禁 | | `security-review` | 安全审查:密钥/依赖/注入/认证/配置/网络七面体检 | | `analyze` | 只读深度分析:证据/推断/未知三分类 + 排序解释 | | `build-fix` | 构建修复:复现 → 根因 → 最小修 → 全量复验 | | `tdd` | 测试先行:Red-Green-Refactor 铁律 | | `ai-slop-cleaner` | 反冗余清理:先锁测试 + 逐气味清理 + 兜底分类 | | `git-master` | Git 专家:原子提交 / 变基 / 分支管理(Conventional Commit) | | `design` | DESIGN.md 设计源工作流(文本化;像素对齐走 visual-ralph) | | `aliyun-media` | 阿里云 Token Plan 生图/生视频/视频编辑:检测配置 → 云端异步(超时长分段+尾帧衔接)→ 无配置回退本地 SD-WebUI/ComfyUI | **运维与自举** | 技能 | 说明 | |---|---| | `cancel` | 停止工作流:goal 结单 + 后台任务终止 + 状态终态化(保留可续) | | `doctor` | DSH 环境诊断:harness / 技能 / 插件 / 环境四面体检 | | `note` | 会话笔记:.omx/notepad.md 工作区笔记 | | `skill-authoring` | DSH 技能创作指南:契约 / 注册 / 打包 / 发布全流程 | | `ecomode` | 省 token 纪律:自做优先 / 合并委派 / 后台收口 | 配套角色提示词(`roles/`,供 subagent 复用):planner / architect / critic / analyst(Metis) / momus / oracle / executor / verifier / code-reviewer / test-engineer。 (v0.1.0 试点 + P1 规划类 + P2 执行类 + P3 质量类 + P4 运维自举 + 媒体生成,共 25 技能;发布(npm + awesome-dsh-plugin + dshmarket)在路线图中。) ## 安装 ```sh dsh plugin --profile web add oh-my-deepseek-harness ``` 重启 `dsh web` 后,会话技能目录中出现本包技能,模型通过 `skill` 工具按名加载。 ## 触发方式 在对话中说出触发词即可(无需特殊前缀,技能目录会提示模型): - 「deep interview」「访谈我」「别假设」→ `deep-interview` - 也可以直接说「用 deep-interview 技能」 ## 开发 ```sh node --test test/*.test.mjs # 技能契约测试 ``` 新增技能 = 在 `skills/<name>/SKILL.md` 写 frontmatter(`name` + `description` 必填,`argument-hint` 可选)+ 正文,无需改任何代码。 ## 许可证 MIT · 技能工作流设计源自 oh-my-codex(MIT),见 NOTICE 与 THIRD_PARTY_NOTICES.md。
Install
dsh plugin --profile web add github:hatsuyuki0103/oh-my-deepseek-harness
Profile: web
With the hub plugin installed, ask your agent to install it by name — it resolves the same plan shown here.
dsh plugin --profile web add github:stvlynn/dsh.fish#path:packages/dsh-plugin-hub
install oh-my-deepseek-harness from the hub
- This source has no pinned commit, so a later push upstream changes what installs. Prefer pinning a commit.