@dsh-external/dsh-arbiter-wf
独立裁判层:把你的话编译成可执行约束(意图 / 质量口径 / 未决项 / 实现选项),治理工作区工具运行时(内置 bash 与 POSIX:取消、输出、资源收尾可靠),并在交付前由独立顾问做分项复核与覆盖核对。private 保持 true:只发 GitHub Release 附件,不发布到 npm;效果证据待后续跑分测试,本描述不作性能断言。
64 results
独立裁判层:把你的话编译成可执行约束(意图 / 质量口径 / 未决项 / 实现选项),治理工作区工具运行时(内置 bash 与 POSIX:取消、输出、资源收尾可靠),并在交付前由独立顾问做分项复核与覆盖核对。private 保持 true:只发 GitHub Release 附件,不发布到 npm;效果证据待后续跑分测试,本描述不作性能断言。
面向完全新手的微信小程序从想法到上线全流程引导。用于用户想做、设计、注册、获取 AppID、备案、安装微信开发者工具、开发、测试、配置可选腾讯云后台、体验版、提审、发布或更新微信小程序时;包含需求门禁、三套原生 UI 方案、高保真原型、登录与支付兼容审查、隐私与权限、审核门禁和项目进度持久化。只覆盖微信小程序。
管线管理内核(pipeline-kernel):单向任务链的任务板/台账/注册表/巡检/播种/打包/自愈。v0.9.0:rc.8 削薄工程(依赖对齐 rc.8、DshAgentRuntime 窄收口、webServer inject、domain/changed 统一失效、契约测试、CI 全量门禁;业务语义与入口冻结)。
通用 iOS App 开发、构建、签名、测试与 App Store 上架流程(中国区)指南。用于当用户询问 iOS 开发/上架/审核/签名/TestFlight/App Store Connect/隐私合规/订阅配置,或输入触发词 iosdev 时。
dsh-qa QA Workbench: a local software testing workbench plugin for DeepSeek Harness. Project/iteration dual-mode, full-flow requirements / test cases / defects / milestones / reports, native QA preset, settings, release history, kanban and calendar.
FormatForge for DeepSeek Harness: forge any file format (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) into AI-readable structured data. v1.0.0 (PRODUCTION-READY, protocol frozen): 协议冻结(v1.x 向后兼容)+ v0.14.0 全部 7 项 P0+P1 + 5 项 audit 修复(4 bug + 1 性能)。测试基线 567 passed。Thin
测试、验证、优化 dsh skill 时用。当用户想验证一个 skill 有没有用、触发准不准、或改进现有 skill 的效果时,加载本 skill。要「写」新 skill 的格式和字段,用 dsh-creator。
思维导图模式(dsh-mindmap):把课件(PPT/PDF/Word)与电子书按「组胚思维导图」范例整理成打印级 HTML 复习思维导图——A3 横向、每主干知识点一页、大括号式横向布局、宋体大字不溢出、右侧留白笔记区、封面总览 + 交互式测试题。附带 mindmap-builder skill 与 mm_generate 工具。
Windows 本机真实 Office 自动化插件(DSH):契约、任务级、故障注入、进程泄漏回归已覆盖;真实 Office 测试需在目标机器上执行
DSH 测试沙盒插件:把开发/测试任务路由到进程级隔离的沙盒实例(独立进程 + 独立 DSH_HOME + 独立端口),提供创建/注入/运行/健康检查/停止/销毁/清理与门禁式合回等原生工具,全程零影响本体(3080)。
UGUI制作模式:让 AI agent 在浏览器设计/预览 uGUI,并一键构建工程内可交互、自带测试数据的 uGUI prefab(DSH agent preset)
配置打包器(Agent config packer for DeepSeek Harness):把本地 Agent 资产(Skills/会话/Profile/设置/记忆)按模块打包成 zip——迁移、分享、恢复、差异对比、隐私安全扫描,全部可选。v0.2.5:记忆模块语义澄清(包内只有 Markdown 镜像,运行时 SQLite 真库不在包内;中英 README 增「记忆怎么迁移」)+ 客户端 bundle 迁入 lib/;全链路异步 IO(fs/promises + execFile,不再阻塞事件循环,对外 API 一律返回 Promise)+ /packer/api/* 防护(鉴权默认 fail-closed:只用官方 connection.requestRejection,拿不到就 403;请求体上限 8MB 与速率限制 60 次/分钟在完整缓冲请求体之前判定;错误文案脱敏)、测试补齐;v0.2.3:恢复安全加固(目标路径 containment / 缺指纹 fail-closed / 备份+原子替换+失败回滚 / tar 成员白名单 / SQLite 库默认排除)+ 隐私扫描补齐(Unix 与 UNC 路径、无引号密钥与密钥形状、全量计数、无扩展名文本)+ peerDependenciesMeta 标记宿主内建 peer 为 optional;v0.2.2:管理面板按打包工作流设计语言(阶段流程条/器材面板/diff 色带/橙琥珀青品牌色)+ 深色适配(DSH 主题跟随)
DeepSeek Harness 代码全面检查插件:三步流水线(编译运行检查 → 功能完整性核对 → 真实用户模拟测试),自动把问题反馈给 AI 修复,可选用 GUI,并附带适用于 Trae/Qoder 等平台的独立 CLI 与 MCP 服务
WeChat Mini Program automated testing for DeepSeek Harness (dsh): selector-addressed actions, build-freshness gates, geometry-first assertions that work on text-only models, and screenshot image blocks on vision routes. 微信小程序自动化测试 dsh 插件:选择器寻址、构建新鲜度门、面向纯文本模型的几何断言、视觉路由附真实截图。
DeepSeek Harness 插件:一键接入 mcp-unity,让 Agent 直接操控 Unity 编辑器进行游戏开发(场景/物体/材质/测试等 30+ 工具,附带 unity_status 网桥诊断)
LMA (Layered Memory Architecture) 是一个为 DeepSeek Harness 设计的地基插件(Foundation Plugin)。它定义了 “记忆体(Memory Body)” 这一抽象概念及其挂载/卸载协议。 它与其他记忆插件的本质区别在于:LMA 是一个容器和载体,让 dsh-memory-evolve、EchoCore 等“能力性插件”可以挂载其上,它本身也内置了一套可开关的基础记忆流程,作为可选能力。LMA结束记忆功能的“一锅乱炖”,实现跨会话的结构化记忆机制。(目前功能还在持续完善以及测试,对于其他插件的接口在构想完整后逐步推动)
营销增长技能树:product-marketing 根基(所有技能先读)→ CRO/文案/SEO/A-B 测试/冷邮件/营销心理学/营销 loops/增长工程;技能互引用与依赖图。受 coreyhaines31/marketingskills(44.9k★)启发。
把书/长视频/播客/访谈蒸馏成可调用的 AI skills:RIA-TV++ 七阶段流水线(Adler 分析→并行提取→三重验证→RIA++ 构造→Zettelkasten 链接→压力测试→交付)。受 kangarooking/cangjie-skill(8.4k★ AGPL-3.0)启发。
浏览器测试与 UI 验证:用真实浏览器验证 DOM/控制台/网络/性能,替代猜测。受 addyosmani/agent-skills(88k★ MIT)启发。
云 Well-Architected 六支柱评审框架:可靠性(用户经验目标/SLO/冗余/水平扩展/可观测性/优雅降级/恢复测试/无指责复盘)、成本优化、运维卓越、性能优化、安全、可持续性——设计原则+建议驱动架构评估与改进。受 google/skills(18.5k★ Apache-2.0)启发。
DeepSeek Harness 创意指导 Agent 插件:6 维评估 + 自适应追问生成通用美学 brief(JSON,平台无关),AIGC 痕迹去除润色,框架逻辑抽成可测试工具(cd_assess / cd_detect_conflict / cd_polish_type / cd_save_brief)
拒绝 AI 味的 UI 设计:21 主题 + 四动词(构建/audit 审计/redesign 重构/study 提取 DNA)+ 57 个 slop 测试门 + 预输出自我批评——拒绝所有 LLM 训练成的分布默认值。受 Nutlope/hallmark(25.8k★ MIT)启发。
VulnClaw + DeepSec 桥接插件:AI 安全 CLI(授权渗透测试 / Shield 代码审计)→ dsh 工具 + 设置页安全工具台 UI
测试工作台 Profile for DeepSeek Harness — 组装 UI 验证、会话分析、视觉路由为一体的 QA Agent。