Wh1stle05/dsh-delegation-workflow0

dsh-delegation-workflow

主规划→子执行→主审查的委派工作流插件,支持为子代理动态指定模型与思考强度,配置可持久化。

AI 分析

核心用途是执行结构化的多智能体协作流程。适合需要将复杂任务拆解为“规划-执行-审查”三阶段,并精细控制子代理模型的用户。

套件
dsh-delegation-workflow
版本
0.2.0
授權
MIT
最近更新
2026年8月16日

安裝

$npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:Wh1stle05/dsh-delegation-workflow

配置

cordis.patch.yml 中的插件条目:

- insert:
    - id: delegation-workflow
      name: dsh-delegation-workflow
      config:
        subagentProvider: spawn   # 子代理执行后端(spawn / fork)
        provider: opencode-go     # 子代理的 LLM 模型后端
        model: deepseek-v4-flash
        reasoningEffort: high
        toolName: delegate_with_model

provider / model / reasoningEffort 仅作为 settings namespace delegation-workflow 的 composition base;可在 Web 端通过 /delegate-model 斜杠命令或「通用设置 → 子代理默认模型」修改, 修改会持久化到 $DSH_HOME/settings.yaml

注意:subagentProviderprovider 是两个不同概念:

  • subagentProvider执行后端(transport),由 dsh-subagent-{spawn,fork}-in-process 注册,内置值为 spawn / fork;
  • provider 是** LLM 模型后端**(如 opencode-go / deepseek-official),通过 agentOptions.provider 注入。

二者不可混用,否则会报 no subagent provider registered for ...

使用

主 agent 规划任务后,用 delegate_with_model 委派子代理执行,子代理返回后由主 agent 审查:

主 agent: todo_write 拆解计划
主 agent: delegate_with_model(步骤 1, model=..., reasoning_effort=..., run_in_background=false)
子代理:   执行并返回结果
主 agent: 对照计划审查,直到验收通过

详见 AGENTS.md 中的工作流规则。