dsh-moa

单一模型在面对模糊或复杂的工程需求时，往往容易做出过早假设，产出视角单一、质量不稳定的实现。dsh-moa 将 Mixture of Agents 架构引入 DeepSeek Harness，让多个模型并行生成候选方案，再由一个前沿推理模型担任裁判进行批判性对比，最终将最优方案直接写入项目目录，从机制上规避单模型的盲区与幻觉。

核心体验围绕 /moa 命令展开：提示词含糊时，顾问模型先发起一轮结构化澄清问卷；确认需求后，多个提案者模型在磁盘级沙箱中并行生成文件，互不污染；裁判模型选出胜者后，胜出文件被自动提升为项目根目录代码，临时目录随即清理。若生成的是 Web 界面，插件还能联动 Live Canvas 一键唤起浏览器预览。此外，增量编辑模式能识别已有代码库并输出精准差量修改，运行历史与胜率排行榜则让你持续追踪各模型的表现与成本。

适合需要频繁处理开放式编码需求、代码审查或多方案比选的工程师。当你希望同一段提示词同时获得多种实现思路、由推理模型替你把关质量，并在落地前就能在浏览器里验证 UI 效果时，dsh-moa 正是为此而设计的工作流引擎。