← DeepSeek Harness 插件
DeepSeek Harness 插件Manifest 有效
dsh-orbit
面向 DeepSeek Harness 的确定性长任务工程编排器,提供有界循环、持久化角色会话与心跳看门狗恢复机制。
UI 与效率终端与 TUI开发者工具浏览器与 Web安全与策略Skills 与工作流远程执行
0GitHub Stars0Fork 数更新于2026-09-24
安装
$ dsh plugin --profile web add @kasenri/dsh-orbit插件能力与用途
基于公开仓库快照由 AI 辅助整理,内容必须有源码依据;它不等同于兼容性验证或安全验证。
Orbit 是面向 DeepSeek Harness (DSH) 的确定性工程任务编排插件。它将复杂目标拆解为明确的角色分工(规划与审核 Commander、步骤执行与验证 Executor、监控与恢复 Watchdog),并支持可选的 MoA 多候选方案竞争机制。通过会话隔离的状态持久化(.cx 目录)、有界循环预算、突变隔离栅栏及可信工具执行证据,实现无人值守且安全可控的长程工程交付。
核心能力
- 基于角色分工的工程任务编排(Commander 规划审核、Executor 单步执行验证、Watchdog 异常巡检与恢复)
- 持久化角色会话(Persistent Role Sessions),避免交接时重复理解上下文
- 会话作用域的持久化状态管理(.cx 目录原子写入与冷恢复)
- 心跳与异常触发的 Watchdog 巡检诊断,杜绝循环死锁并支持状态指纹去重
- 基于工具调用事件、退出码与测试摘要提取可信执行证据(Trusted Execution Evidence)
- 集成 @goodandready/dsh-moa 支持高不确定性步骤的 2-4 候选方案竞争与裁判选优
- 支持斜杠命令 (/agent-orbit) 与自然语言(orbit模式)快捷激活
- 工作区突变栅栏(Mutation Fence),防止多任务并发冲突
适用场景
- 执行多步骤自动化编程、重构与测试验证
- 采用分层模型(强模型规划审核、低成本模型执行)优化长流程开发成本
- 需要多方案对比评估(MoA)的关键工程架构改动
- 应对长周期开发任务的中断恢复与无人监管稳健推进
适合谁
- 使用 DeepSeek Harness 进行自动化软件开发与维护的工程师
- 需要严格有界执行与多步验证流程的开发团队
- 追求通过模型分工降低 AI 辅助研发成本的高级用户
文档中可确认的限制
- 需要 Node.js >= 22.19.0 以及 DeepSeek Harness 基础运行时支持
- MoA 多候选执行模式为可选能力,需单独安装 @goodandready/dsh-moa
- 浏览器操作能力需额外配合安装 @kasenri/dsh-browser 插件
- Executor 修改权限严格按 Step 显式能力授予,默认仅提供只读工具
DSH 兼容性
DSH Plugin 针对具体版本记录的运行验证证据。没有结果只代表我们尚未测试,不代表不兼容。
尚未测试目前还没有发布运行兼容性测试结果。
安全信号
来自包元数据和源码检查的客观信号。这些信息用于辅助判断,不代表绝对安全保证。
依赖数量
package.json 声明了 0 个运行依赖、0 个开发依赖、7 个 Peer 依赖和 0 个可选依赖。
已声明 DSH Bundle
package.json 中声明了 DSH Bundle 元数据。
已声明许可证
GitHub 报告该仓库许可证为 MIT。
已获取 package.json
已获取仓库根目录 package.json,可用于 Registry 元数据检查。
源码可用
本次 Registry 快照已获取公开 GitHub 源码元数据。
来源与 Registry 记录
展示此条目的公开来源、Registry 分类与最近一次源码检查信息,并与运行验证结果明确分开。
- 源码仓库
- KasenRi/dsh-orbit
- Registry 来源
- GitHub · dsh-plugin topic
- Registry 分类
- Plugin
- 源码检查
- 5cf55a0 · 2026-09-26
本页面基于公开源码信息独立收录。DSH Plugin 与 DeepSeek 及插件作者均无隶属关系;安装前请始终以作者仓库中的最新说明为准。
仓库活跃度
- GitHub Stars
- 0GitHub stars
- Fork 数
- 0
- 未关闭 Issue
- 0
- 最近提交
- 2026-09-24
- 最近发布
- 未发现 Release
相关 DSH 插件
综合核心能力、适用场景、插件类型、分类和 DSH Profile 进行相关性排序。