# DSH Expert Orchestrator（专家编排模式）
**PM 先行规划 · 合并花名册优先委派 · 门禁交付 · 经验沉淀**
一个 DeepSeek Harness（DSH）**agent preset 插件**：安装后 DSH 即获得一个「首席编排者」会话模式——
不亲自写码，而是分诊任务、请项目管理专家规划、把实施委派给最合适的领域专家，并以门禁保证交付质量。
[安装](#-安装) · [工作流](#-工作流) · [五大机制](#-五大机制) · [自定义](#-自定义) · [License](#license)
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## ✨ 它做什么
| 场景 | 行为 |
|------|------|
| 收到任务 | 每轮**强制重新分诊**（三级：大型 / 小型实施 / 只读），杜绝"上一轮在做就直接续"的漂移 |
| 大型任务 | **先召唤 PM 专家**（高级项目经理 / 项目推进专员）产出结构化计划，再逐项委派 |
| 实施改动 | **一律委派专家执行**（合并花名册优先：bundled-core + 已启用来源；无匹配时回退自带专家库；dsh-agency-agents 为可选共存项而非依赖）；协调官只做只读验证 |
| 并行协作 | 专家产出走**文件消息总线**落盘，协调官只读摘要不转述全文 |
| 交付前 | **独立评审专家**（评审者 ≠ 实现者，回炉 ≤2 轮）+ **PM 检查点**，双门禁放行 |
| 任务收尾 | 提炼 ≤3 条教训写入**经验池**，下次同类任务自动注入 |
## 🧭 工作流
```
用户请求 → 分诊（每轮重做）
├─ 只读操作 → 协调官亲自做
├─ 小型实施 → 免 PM，直接委派 1 名执行专家 → 验收
└─ 大型任务 → PM 规划召唤（高级项目经理）
→ 任务板建档（依赖 DAG）→ 逐子任务委派专家
→ 并行专家产出落盘消息总线 → 协调官只读摘要整合
→ 独立评审（回炉 ≤2）→ PM 检查点 → 交付
→ 经验沉淀（lessons.md）
每步行动前过五锚自检：回顾｜收敛｜反跑题｜协作｜资源
```
## 🧩 五大机制
| 机制 | 说明 |
|------|------|
| 🎯 **每轮分诊 + 五锚自检** | 三级分诊 + 五项显式自检（含"连续 2 轮无进展→换策略或召 PM 重排"），跨轮不漂移 |
| 📋 **任务板 taskboard.py** | 文件任务板：pending→ready→running→done/failed 状态机，`--dep` 依赖 DAG（done 自动解锁下游），崩溃 `recover` |
| 💬 **消息总线 bus.py** | 信箱式落盘消息：`send/read/ack/broadcast/stats`，并行专家零转述协作，省协调官上下文 |
| 🛡️ **交付门禁** | 独立评审（同意/部分同意/反对+理由，回炉上限 2 轮）→ PM 检查点，commit 前强制 |
| 💾 **经验池** | 全局 `lessons.md` + 项目级 `.expert-lessons.md` 双层沉淀，委派任务书自动注入相关教训 |
| 🧙 **原生专家工具** | `list_experts`（浏览合并花名册，紧凑/展开双模式）、`summon_expert`（白纸精召：persona 经 sanitizePersona 注入，解析链 exact→aliases→无歧义 title，shadowed/disabled 拒绝，task 8000 码点上限）、`summon_experts`（批量 ≤8、并发 4、部分成功语义）。递归防护：spawn 子代理带六项 toolFilter deny（不可再召唤专家、不可嵌套 subagent/fork、不可 workflow），工具 schema default 3 纵深兜底——单层委派，无失控专家树 |
## 📦 安装
> 前置：Node.js 22+ 的 DSH 环境；`python3`（任务板与消息总线）；可选安装 [dsh-agency-agents](https://github.com/MichengAI/dsh-agency-agents)（Agency 花名册——**本插件已解耦对它的依赖**：不装时协议完整可用、自动走自带专家库兜底；装了其花名册也只视为额外来源）。内置 `trim-cli` 技能的 scripts wrapper 与 bin 二进制不在本包内（files 白名单不含），需按 trim-cli skill 文档另行获取。
### 方式 A：DSH 插件管理器（推荐）
```bash
dsh plugin --profile web add github:mario841859784/dsh-expert-orchestrator
```
### 方式 B：手动安装
```bash
git clone https://github.com/mario841859784/dsh-expert-orchestrator.git
mkdir -p ~/.dsh/.agent-presets/expert-orchestrator
cp -r dsh-expert-orchestrator/{agent.cordis.yml,preset.yml,skills} \
~/.dsh/.agent-presets/expert-orchestrator/
# 重启 DSH Web，在预设选择器里选「专家编排模式」
```
### 部署策略（与其他 preset 插件不同）
- **从不删除**目标目录里的任何文件（你加的技能、自定义专家都安全）；
- 协议文件（persona/技能/工具脚本）按版本标记刷新，本地手工修改在重启后保留，插件升级时才更新；
- `lessons.md` 与 `expert-sources/`（下载的来源包与合并花名册视图）属于运行时用户数据——**只增不覆盖**。
安装后出厂只含 **11 个 bundled core 专家**（`skills/expert-orchestration/experts/`）。四个上游专家来源包**不随包分发**——在插件设置页的**「专家来源」**面板下载并启用：host 侧经 GitHub 直连或 CDN 镜像双通道拉取，解包前先做 sha256（pinned archive 哈希）验签。安装时安全扫描（凭据泄漏 + 指令注入模式）按来源分两档执行：**注册表来源**（pinned sha256）扫描命中 → 发出警告，由用户确认后放行，不自动拒收；**注册表外自定义/本地路径来源**扫描命中 → 硬拒；符号链接一律跳过并记录，不因此拒包。
专家管理支持专家粒度：已安装来源中的任一专家可单独停用（文件保留，可随时恢复）；并可在设置页创建/编辑/软删除最多 **200 位自定义专家**——custom 来源 rank 仅次于 bundled-core，作为去重代表时优先于来源包重名者；内置与来源包专家为只读引用（修改需复制为自定义副本）；自定义 prompt 为用户自写，不经第三方来源扫描，受长度限额约束。
### 本地源码自部署（可选）
插件管理器安装（`dsh plugin --profile web add github:mario841859784/dsh-expert-orchestrator`）会经 bundle patch 自动挂载部署器，无需任何手工 composition 条目。
仅当想从本地源码 checkout 加载插件时，才往宿主层 patch（与 dsh-onebot 同款机制）：在 `~/.dsh/profiles//cordis.patch.yml` 中插入以下片段：
```yaml
- insert:
- id: expert-orchestrator-deploy
name: '/绝对路径/dsh-expert-orchestrator/lib/index.js'
```
升级语义：插件 `VERSION` 变更时会用安装包内容覆盖 PROTOCOL 文件（`agent.cordis.yml`、`preset.yml`、`skills/expert-orchestration/SKILL.md`、`skills/expert-orchestration/routing.md`、`skills/expert-orchestration/tools/taskboard.py`、`skills/expert-orchestration/tools/bus.py`、`skills/trim-cli/SKILL.md`、`skills/trim-cli/manifest.json`、`skills/trim-cli/entries`、`skills/trim-cli/reference`，共 10 项），且 `skills/expert-orchestration/experts/` 现只含 11 个 bundled core 专家、按 PROTOCOL 随版本刷新；USER_DATA（`lessons.md`、`expert-sources/`——下载的来源包与合并花名册）只缺才补、绝不覆盖。升级到本版本后首次运行时，历史上适配过的专家副本会一次性迁移进 `expert-sources/legacy-adapted/`（冻结本地来源，默认启用）而非被删除。宿主层本地挂载不受该覆盖影响。
存量迁移提示：若此前在 `agent.cordis.yml` 中手工加过 `expert-orchestrator-deploy` 条目，升级前应先迁移到宿主层 `cordis.patch.yml`，否则 VERSION 变更刷新会用出厂版覆盖该条目、静默断掉本地链路。
## 🚀 使用
1. 安装并重启 DSH，会话选择「专家编排模式」预设（或设为默认）。
2. 直接交代任务即可：编排者自动分诊、请 PM 规划、委派专家。
3. 大型任务可随时插话调整；里程碑与 commit 前会自动过评审 + PM 检查点。
## 📚 专家来源项目
11 个 bundled core 专家之外的内容来自四个 MIT 许可的上游项目。四者均已登记进 `skills/expert-orchestration/source-registry.json`，并**原样引用、不改名不改内容**（文件按上游原样解包，署名见 [NOTICE](NOTICE)）：
| 项目 | 许可 | 本插件中的采纳关系 | 收录文件 |
|---|---|---|---|
| [VoltAgent/awesome-claude-code-subagents](https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-code-subagents) | MIT | **classic 包内容源**——离线 classic 包中历史适配专家副本的内容锚（62 个文件） | 171（`categories/**/*.md`） |
| [wshobson/agents](https://github.com/wshobson/agents) | MIT | **classic 包内容源**——离线 classic 包中历史适配专家副本的内容锚（4 个文件） | 202（`plugins/*/agents/*.md`） |
| [msitarzewski/agency-agents](https://github.com/msitarzewski/agency-agents) | MIT | **独立来源包**——作为独立来源整包安装 | 274（`*/*.md`） |
| [jnMetaCode/agency-agents-zh](https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh) | MIT | **独立来源包**——作为独立来源整包安装 | 273（`*/*.md`） |
表中数字为各来源 pinned ref 解包实测数（按注册表 include/exclude 规则筛选后实际落盘的文件数，已对照 pinned archive 的 sha256 核验）。
前两者是 classic 包（离线兜底 release，锚定历史上 67 个适配过的专家副本）的内容源；后两者以独立来源包形式提供。下载走 GitHub 直连或 CDN 镜像双通道并做 sha256 验签与分档安装时安全扫描（分档规则见上文部署策略一节）；装好的来源专家在合并花名册中以「来源名 / 原名」组织，跨源重名专家并存并显式标注来源。以上上游项目均为 MIT 许可证，专家正文版权归各自作者所有，本仓库的分发遵循 MIT 并在此声明致谢。
**推荐配置（中文用户）**：来源集建议启用 **awesome-claude-code-subagents + agency-agents-zh**——加上 11 个 bundled core 专家即可覆盖路由表常见条目，且含中文原生专家文本；其余来源按需再加（来源未启用时协议自动降级到 bundled-core，不报错不中断）。**解耦声明**：本插件**不再依赖 dsh-agency-agents**——专家选择以合并花名册（bundled-core + 已启用来源）为主供给；未安装 dsh-agency-agents 时协议完整可用，已安装时其花名册仅视为额外来源、本协议不依赖。
## 🛠️ 自定义
- **专家提示词库**：`skills/expert-orchestration/experts/*.md`，直接增删改，格式照现有文件（头部「适用任务」供分诊匹配）；合并花名册无匹配领域时自动回退到这里。
- **经验池**：全局 `skills/expert-orchestration/lessons.md` + 各工作区 `.expert-lessons.md`。
- **编排协议**：`agent.cordis.yml`（persona 铁律与循环）+ `skills/expert-orchestration/SKILL.md`（完整协议）。
## ✅ 兼容性说明
本 preset 不硬编码任何特定部署的工具名（搜索/浏览器/外部 API），所有机制基于 DSH 标准工具 + 两个零依赖 Python 脚本，可直接跨环境使用。
## 🤝 致谢
- [DeepSeek Harness](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness) — 核心框架
- [MichengAI/dsh-agency-agents](https://github.com/MichengAI/dsh-agency-agents) — Agency 专家花名册（可选共存来源，本插件不依赖）
- [Asher-2000/dsh-expert-mode](https://github.com/Asher-2000/dsh-expert-mode) — 五锚自检 / 经验池 / 独立评审 / 任务板 / 消息总线五个机制的灵感来源
- [VoltAgent/awesome-claude-code-subagents](https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-code-subagents) · [wshobson/agents](https://github.com/wshobson/agents) · [msitarzewski/agency-agents](https://github.com/msitarzewski/agency-agents) · [jnMetaCode/agency-agents-zh](https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh) — 专家库引用来源（MIT）
## License
[MIT](LICENSE) © mario841859784