dsh-expert-mode
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DSH (DeepSeek Harness) 专家模式 agent preset — 首席协调官 + 11 位领域专家子代理 Expert-mode preset for DeepSeek Harness
README.md
🎯 Expert Mode Pro
DeepSeek Harness 专家模式 Pro — 首席协调官 + 11位领域专家的智能协作系统
✨ 新功能亮点
🚀 Phase 0: 专家持久化
之前:每次委派都是全新子代理,用完即销毁
现在:专家可唤醒续聊,上下文完整保留
// 专家完成任务后不销毁,保持在线
// 协调官可以唤醒专家追加修改
send_message(expert_id, "请补充文件大小统计信息")
效果:
- ✅ 专家完成任务后不销毁,保持在线
- ✅ 协调官可以唤醒专家追加修改,上下文完整
- ✅ 向后兼容,不影响现有委派逻辑
⚡ Phase 1: 渐进式披露
之前:11个专家persona全量注入(~3230字)
现在:协调官只持有索引,按需注入(~930字)
优化前:3230字 → 优化后:930字
Token节省:71% 响应速度:+20%
机制:
- 索引层:协调官只持有专家索引(~700字)
- 按需注入:委派时注入专家persona(~230字)
- 上下文隔离:专家任务不影响协调官推理
🧠 Phase 1: 锚定不降智
问题:系统prompt从46字突变到6620字会触发"轨迹翻转"
方案:渐进式披露 + 上下文隔离
验证结果:
- ✅ 推理风格稳定性:9/10
- ✅ 输出质量保持:9/10
- ✅ Prompt突变避免:100%
🌐 Phase 8: Web UI管理面板
四大功能模块:
| 模块 | 功能 | 亮点 |
|---|---|---|
| 任务管理 | 三种视图(列表/看板/DAG) | 依赖管理、优先级设置 |
| 专家监控 | 11位专家状态实时监控 | 唤醒续聊、历史统计 |
| 交叉评审 | 多专家独立评审 | 意见对比、可视化 |
| 经验沉淀 | 专家经验库 | 搜索、分类、导出 |
📊 功能对比
| 维度 | Expert Mode 现状 | Expert Mode Pro |
|---|---|---|
| 专家持久化 | ❌ 用完销毁 | ✅ 可唤醒续聊 |
| 专家间通信 | ❌ 全经协调官 | ✅ 直接路由 |
| 任务依赖 | ❌ 人工判断 | ✅ DAG 自动调度 |
| 状态持久化 | ❌ 换会话全丢 | ✅ 文件持久化 |
| 自我约束 | 三锚 | 五锚(+协作+资源感知) |
| 上下文效率 | 全量注入 | 渐进披露 + token预算 |
| 智力稳定性 | prompt突变可能降智 | 锚定不降智 |
| 高风险决策 | 单专家 | 交叉评审 |
| 经验积累 | 无 | 专家越用越懂你 |
| 可视化 | ❌ 纯文本 | ✅ Web UI 面板 |
| 专业深度 | ✅ persona+铁律 | ✅ 保持不变 |
| 近距离引导 | ✅ 模板系统 | ✅ 保持不变 |
| 向后兼容 | — | ✅ 100% |
🚀 快速开始
安装
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/Asher-2000/dsh-expert-mode.git
cd dsh-expert-mode
# 2. 复制插件到 DSH 插件目录
cp -r dsh-ui-plugins/dsh-expert-mode-pro-ui ~/.dsh/plugins/
# 3. 配置 cordis.patch.yml
cat >> ~/.dsh/cordis.patch.yml << 'EOF'
- insert:
- id: expert-mode-pro-ui
name: "@local/dsh-expert-mode-pro-ui"
EOF
# 4. 重启 DSH Web 服务
dsh web
使用
- 启动 DSH Web 服务后,页面右下角出现 🎯 浮动按钮
- 点击按钮打开专家模式Pro管理面板
- 开始使用任务管理、专家监控、交叉评审、经验沉淀功能
📋 专家团队
| 专家 | 角色 | 方法论 |
|---|---|---|
| 📊 数据分析师 | 业务→指标→异常→结论 | 先问业务问题→拆指标→找异常→给结论 |
| ✍️ 文案撰写 | 画像→卖点→多版本文案 | 先定用户画像与卖点,再产多版本不同风格的文案 |
| ⚖️ 合同/法务 | 要件→风险→修改建议 | 先列要件→再标风险点→最后给修改建议 |
| 📋 产品经理 | 需求→用户故事→PRD | 需求澄清→用户故事→PRD框架→功能优先级 |
| 💻 前端开发 | 选型→组件→性能优化 | 技术选型→组件设计→性能优化 |
| 🎨 UI/UX设计 | 流程→架构→视觉规范 | 用户流程→信息架构→视觉规范→交付 |
| 🏗️ 架构师 | 需求→选型→模块→决策 | 需求→架构选型→模块拆分→关键技术决策 |
| 📱 社交运营 | 平台→内容差异化→私域 | 先定平台组合再定内容→按各平台流量逻辑差异化改写 |
| 📈 增长黑客 | 漏斗→杠杆→实验验证 | 漏斗拆解→找增长杠杆→设计实验→数据验证 |
| 💹 金融量化 | 数据→指标→模型→回测 | 数据→指标→模型/策略→回测/结论 |
| 💰 财务 | 报表→拆解→预算→建议 | 数据先行→报表比率拆解→预算差异归因→建议量化 |
🔧 核心机制
五锚约束
【锚1·回顾】本轮开始前:当前子任务?上一步产出?
【锚2·收敛】本轮结束前:产出是否推进总体目标?
【锚3·反跑题】连续2轮无进展 → 强制切换策略
【锚4·协作检查】是否需要跨专家协作?路由是否正确?
【锚5·资源感知】上下文token占用是否健康?是否需要精简?
专家间通信协议
[FROM:expert_data_analyst → TO:expert_frontend_dev]
任务:基于数据分析结论,设计前端数据展示组件
数据:{专家A的结论摘要}
交叉评审协议
触发条件:
- 高风险任务(架构选型、合同审查、金融分析)
- 用户要求"多角度验证"
- 专家输出置信度低
执行流程:
1. 派给2-3个相关专家并行独立输出
2. 每个专家的输出作为其他专家的评审输入
3. 评审时标注"同意/部分同意/反对 + 理由"
4. 协调官作为裁判,综合评审意见给出最终结论
5. 评审记录保存到 .expert-mode/reviews/ 目录
经验沉淀协议
每次专家完成重要任务后:
1. 提炼"这次学到了什么"(不超过3条)
2. 写入 .expert-mode/experts/{name}/lessons.md
3. 下次同类任务时,lessons.md作为额外上下文注入
📁 项目结构
dsh-expert-mode/
├── README.md # 本文件
├── expert-mode-pro-plan.md # 升级方案
├── .expert-mode/ # 运行时状态
│ ├── experts/ # 专家经验沉淀
│ │ ├── data-analyst/
│ │ │ └── lessons.md
│ │ ├── frontend-dev/
│ │ │ └── lessons.md
│ │ └── architect/
│ │ └── lessons.md
│ ├── reviews/ # 交叉评审记录
│ │ └── 2026-08-18-*.md
│ ├── team-state.json # 任务DAG状态
│ ├── optimized-persona.md # 渐进式披露优化
│ ├── anchored-no-degradation-experiment.md # 锚定不降智实验
│ └── test-progressive-disclosure.md # 渐进式披露测试
├── dsh-ui-plugins/
│ └── dsh-expert-mode-pro-ui/ # Web UI插件
│ ├── package.json
│ ├── cordis.patch.yml
│ ├── DESIGN.md
│ ├── README.md
│ ├── demo.html
│ └── lib/
│ ├── index.js
│ ├── client.js
│ ├── modules/
│ │ ├── task-manager.js
│ │ ├── expert-monitor.js
│ │ ├── review-visualization.js
│ │ └── experience-viewer.js
│ └── styles/
│ └── main.css
└── .gitignore
🎨 界面特性
暗色模式
- 自动检测系统暗色模式偏好
- 点击 🌓 按钮手动切换
- 所有组件完整支持暗色模式
响应式设计
- 桌面端(> 1024px):三列看板布局
- 平板端(641px - 1024px):单列布局
- 手机端(≤ 640px):全屏面板
动画效果
- 面板打开/关闭:缩放 + 淡入淡出
- 卡片悬停:上浮 + 阴影增强
- 状态指示器:脉冲动画(忙碌状态)
- Toast 通知:滑入/滑出
🔧 技术规格
- 实现语言:纯 JavaScript(ES Modules)
- 外部依赖:零
- CSS 方案:纯 CSS + Custom Properties
- 浏览器兼容:Chrome 80+, Firefox 78+, Safari 14+, Edge 80+
- 包体积:< 50KB(含 CSS)
📈 性能指标
| 指标 | 优化前 | 优化后 | 改进 |
|---|---|---|---|
| 初始token消耗 | ~3230字 | ~930字 | -71% |
| 响应时间(简单任务) | ~5秒 | ~4秒 | +20% |
| 响应时间(复杂任务) | ~15秒 | ~12秒 | +20% |
| 专家输出质量 | 9/10 | 9/10 | 保持 |
| 用户体验 | 一般 | 优秀 | 显著提升 |
🛠️ 开发
添加新专家
- 在
agent.cordis.yml中添加专家配置:
- id: tool-subagent-expert-your-expert
name: '@deepseek-ai/dsh-tool-subagent'
config:
provider: spawn
toolName: expert_your_expert
backgroundMode: continuable
persona: |
你是一位资深专家。方法论:...
- 在
expert-monitor.js中添加专家信息:
const EXPERTS = [
{ id: 'your_expert', name: '自定义专家', role: '角色描述', icon: '🔧', color: '#3b82f6' },
// ...
];
添加新模块
- 在
lib/modules/下创建新模块文件 - 实现
create*()工厂函数,返回{ render, ...methods }对象 - 在
client.js中导入并注册到modules对象 - 在
TABS数组中添加新标签页配置
📝 贡献指南
- Fork 本仓库
- 创建特性分支:
git checkout -b feature/your-feature - 提交更改:
git commit -m 'Add some feature' - 推送分支:
git push origin feature/your-feature - 提交 Pull Request
📄 许可证
MIT License - 详见 LICENSE
🙏 致谢
- DeepSeek Harness - 底层框架
- dsh-anchored-flash - 锚定不降智机制
- dsh-ai-solution-council - 交叉评审模式
- dsh-memory-evolve - 经验沉淀机制
版本:2.0.0
更新日期:2026-08-18
作者:Asher-2000
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