fzs356113-oss/dsh-workflow-symphony

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🎼 DSH 工作流交响乐团 · dsh-workflow-symphony A score library of multi-agent orchestration for DeepSeek Harness — write workflows like sheet music. 为 deepseek-ai/deepseek-harness(122k+ ⭐, "Everything is a Plugin") 生态打造的多智能体编排"乐谱"库。 ✨ 亮点 1. 开箱即用的五份"乐谱" — 每个乐谱 = meta.json + workflow.js 双文件, 内容直接粘贴进 DSH workflow 工具的 meta / script / args 三个参数即可演奏, 零依赖、零安装。 2. 真正的多智能体分工 — 扇出并行调研、流水线分层编译、论证-攻击-裁决, 让每个 agent 各司其职, 告别"一个巨无霸 prompt 干所有事"。 3. schema 强约束的可降级编排 — 关键 agent 输出均有 JSON Schema 校验; 子代理失败返回 null, 配合 .filter(Boolean) 显式降级, 单点失败不影响整体。 4. 成本心智模型内置 — 文档给出 agent 调用数上界公式(≈ 项数 × 阶段数)与反模式清单, 防止无上限 fan-out 烧掉预算。 5. 中文优先、随手可改 — 全部文档与乐谱中文撰写, 每份乐谱独立成目录, 按需裁剪即可变成你自己的编排。 💡 灵感来源 本仓库的编排设计借鉴了以下概念(均为思路启发, 不附路径): - LLM编译式知识库 — 把资料当源码, 用"编译"式的渐进加工得到可用知识产物(progressive-compile 乐谱); - 自我改进Agent — 论证-攻击-裁决的对抗式自检循环, 让结论在相互质疑中收敛(adversarial-audit 乐谱); - 智能RAG选择性检索 — 按角度扇出、按需检索, 而非一次性灌入全部上下文(fan-out-research 乐谱); - 知识库的代谢律 — 日报文摘让知识库保持"新陈代谢", 只沉淀值得行动的增量(daily-digest 乐谱); - CAD自动化装配 — 多个专业角色像零件一样装配进同一道工序(code-review-orchestra 乐谱); - MCP协议与CAD集成 — 标准化接口让不同工具/角色即插即用(乐谱的 schema 契约同源)。 🏛️ 架构一览 单 Agent 串行 vs 乐团并行 乐谱如何被演奏 📁 目录结构 🎵 乐谱清单 乐谱 用途 阶段数 建议 agent 数 args fan-out-research 多角度并行调研 + 综合成稿 2 3 7 {topic, angles[2-6], …

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