orchestration
长任务编排引擎。接收任务→模块装配(steps.json 装配表 + minds.json)→两层审计→机械化执行。触发词:长任务、编排、拆解任务、多步骤执行、任务流水线、编排引擎。
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长任务编排引擎。接收任务→模块装配(steps.json 装配表 + minds.json)→两层审计→机械化执行。触发词:长任务、编排、拆解任务、多步骤执行、任务流水线、编排引擎。
安装任何第三方 DeepSeek Harness (DSH) 插件或 agent preset 之前,审查它的源码, 判断是否安全、是否值得授予"宿主任意代码执行权"。当用户说"这个插件安全吗"、 "能不能装"、"审计/审查这个插件或 preset"、"dsh plugin add"、"帮我看看这个 第三方插件"、或贴出一个插件目录/仓库让评估,都要用它。即便用户没明说"安全"、 只要是在引入外部 DSH 代码,就应先做这次审计。
pushplus 消息推送:通过 pushplus API 向微信发送通知。当用户要求推送消息、发送通知、任务完成后汇报结果时,自动使用此 skill 调用 scripts/pushplus.py 推送消息到用户微信。
Convert PDF and Word (DOCX) documents to clean Markdown. Use when the user asks to convert PDF/Word to Markdown, extract document text/structure, 提取 PDF/Word 内容, 转 Markdown, or prepare documents for editing/RAG. Handles Chinese documents and Windows paths well.
电商素材工坊(中英双语)。用户需要生成电商主图、详情图、场景图、产品图合成、品牌叠加时使用。自动识别品类→匹配风格→场景感知合成→统一文字→自动质检→多平台适配→标准化交付。E-commerce product image studio: category detection, style matching, scene-aware compositing, text overlay, quality check, multi-platform adaptation, batch delivery.
生成新闻早报/晚报时使用。多源采集+五维评分筛选,反标题党,每条必须有结论。
指挥本机运行的 dsh(DeepSeek Harness,127.0.0.1:3080)——不用打开网页端。用户说"给 dsh 下指令 / 让 dsh 干活 / 跑个任务 / 新建会话 / 切换模式或模型 / 配置大模型 / 看已装插件 / 建工作目录 / 看 dsh 会话"等时使用。通过 dshctl CLI(~/.local/bin/dshctl)驱动:会话管理、发送指令、模型/模式/权限切换、配置 OpenAI 兼容模型与视觉能力、工作区与目录、审批应答、实时事件流。
文档文字识别。用户提供 PDF/扫描件/图片(合同、发票、书页、截图),需要提取文字、转成可编辑文本时使用。扫描件自动 OCR(macOS Vision,中英文)。Document OCR: extract editable text from PDFs, scans, and images (contracts, invoices, book pages, screenshots) via macOS Vision.
视频转文字。用户发抖音分享链接(获取标题/作者/点赞等元数据),或本地视频文件(语音转写全文)时使用。抖音链接用 SSR 解析无需 Cookie。Video to text: extract metadata from Douyin share links, or transcribe speech from local video files.
The Agent states: `thinking`, `waiting`, `idle`, and `error` are automatically synced to workled via the MCP protocol. Light‑effect parameters and touch macros can also be configured for the device over MCP.
记忆审计技能:对 AI agent 的记忆文件(MEMORY.md/LESSONS.jsonl/规则库)做静态体检,扫出越界宣称(已达 AGI/最强/100% 成功)、无证据完成声明、重复条款;报告是候选不是判决,每条带行号与原文供人工复核。适用:审计自己或他人的 agent 记忆、季度记忆体检、向团队展示记忆质量时。
当用户对输出给出学习或行为反馈(称赞/批评/达成共识/改主意)时,按反馈学习循环处理写入 feedback-log,重要反馈走完整落盘链(feedback-log→conclusions→长期记忆→验证可检索),保持立场一致不横跳。触发词:做得好/记住了/有问题/怎么又这样/记住/以后都这样(仅在指向本输出/行为的评价时生效)。
本地 Agent 通过 OpenSSH 连接远程 Ubuntu VPS,安装 DSH Web,并使用 HTTPS 和仅密码网关开放外网访问。
用 Firecrawl 联网搜索获取指定主题的更多技术细节并交叉验证;Firecrawl 不可用时自动降级为内置 web_search,确保回答准确、可溯源、时效性强,最大限度避免幻觉。
DSH 插件/skill 发布与传播流程——发布前检查、GitHub 建仓推送、索引提交、skill 市场提交(含全部渠道链接)、传播优化(描述/标签/slogan)、发布日志与传播复盘;一次发布铺开多层渠道,持续打造影响力。
判定 Java 代码是原创还是演绎作品,给出与上游最长相同表达片段、逐条豁免依据和风险清单。纯本地 AST 分析,依赖烤进 jar,不联网、不调模型。