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dsh-taskswarm

工作流 更新于 2026.08.25

在终端中运行以下命令:

dsh plugin install february2015/dsh-taskswarm

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中:

在 DeepSeek Harness 终端中执行 dsh plugin install february2015/dsh-taskswarm 完成安装,开源地址为 https://github.com/february2015/dsh-taskswarm 。

插件介绍

DSH 原生的子代理与对话式工作流擅长即时委派,但面对多任务、带依赖、需并行推进的批量项目时,缺少隔离、审查与断点续跑的能力——进程一断,已做的工作便无从挽回。TaskSwarm 正是在这一层之上叠加的项目级编排引擎:它将任务按依赖 DAG 拓扑分层为波次,同波任务在各自独立的 git worktree 泳道中并发执行,完成后经独立审查者按评分标准打分(PASS 合并 / REVISE 退回),冲突由合并代理在语义层面化解,最终统一汇入集成分支。

整个过程具备生产级韧性:每个泳道自带检查点提交,崩溃后已提交的工作不丢失;磁盘持久化状态支持暂停、恢复、单泳道重跑;文件邮箱让监督者与工人异步沟通而不共享上下文;启动批次时自动拉起零依赖的 Web 仪表盘,实时展示波次进度与泳道状态。通知消息由引擎层一次性以完整双语形式生成,监督者不再重复翻译,既节省 token 又不丢信息。

如果你习惯在 DSH 中让多个 AI 并行干活,又希望它们互不踩踏、产出可控、断线可续、全程可观测,TaskSwarm 就是为这种场景而生的编排层。

使用场景

  • 将一批有依赖关系的开发任务拆成波次,并行推进各泳道
  • 让多个 AI worker 在隔离的 git worktree 中各自完成模块,再统一审查合并
  • 长时间批处理任务崩溃后从断点恢复,不丢失已完成的工作

适合人员

  • 在 DSH 中频繁使用多 agent 协作的开发者
  • 需要将大型任务拆分为子任务并并行执行的 AI 工作流编排者
  • 重视产出质量与断点恢复能力的生产级 AI 项目团队