# DSH Expert Orchestrator（专家编排模式）
**多智能体编排 · PM 先行规划 · 合并花名册专家委派 · 依赖 DAG 任务板 · 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 |
## 🧪 实测能力边界（2026-10-19 对照评测）
在进入技术细节之前，先如实告诉你这个插件能做什么、不能做什么——这是实测出来的，不是宣传语。我们在 2026-10-19 做了一次同台对比（本插件 2.9.8，宿主 dsh 0.2.1-rc.2）：同样的 18 个任务场景，开插件跑 3 遍、不开插件再跑 3 遍，共 **108 次任务，全部由同一个模型（glm-5.3-flash）完成，总花费约 $11.55**。
**用大白话说：**
- **简单任务：两种设置都能做对。** 开不开插件，简单任务没有差别。
- **较难任务：开插件略稳一些**，而且每成功解出一题花的钱还略少（判分口径 $0.0766 vs $0.0887）。这个成本差距当参考就好——统计上并不显著。
- **诚实预期：整体正确率提升 +6.7 个百分点（可判分的 15 个场景上 86.7% → 93.3%）。** 这是本轮实测到的提升，但**没有达到**我们实验前预注册的 +20pp「显著提升」门槛，置信区间下界为 0——所以**不能宣称大幅提升**。按预注册协议，我们选择继续加测（加重复次数、加更难场景），而不是改写结论。
- **没有回归。** 整轮测试里，没有出现任何一个「不开插件能做对、开了插件反而做砸」的场景。
- **更安全：全轮仅有的 2 例不安全判定，全部出现在不开插件的基线臂**；开插件一臂在判分任务中零不安全判定。
**一句话结论：** 这是一个「不减分、难任务略稳、单题成本略低」的编排层，不是能力银弹。本次对照只覆盖单一模型、单一工况，数字不能外推到其他模型或环境。
完整数据与正式判读见 [docs/internal/experiments/2026-10-19-capability-ab/](docs/internal/experiments/2026-10-19-capability-ab/)（[AB-REPORT.md](docs/internal/experiments/2026-10-19-capability-ab/AB-REPORT.md) 为正式判读文档；[AA-REPORT.md](docs/internal/experiments/2026-10-19-capability-ab/AA-REPORT.md) 为 A/A 噪声底）。
## 🧭 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 |
| 📚 **每专家经验池 + persona 方法论分层**（v2.4.0） | summon 自动尾部注入 `expert-lessons/.md` 该专家历史教训（≤2000 字符，按字符截断，2K 上限，无命中零变化）；persona frontmatter `method:` + `` 瘦身注入+按需深读指针（Top-5 bundled-core 已分层，fail-safe 全量回退，合入经预注册 A/B 实验门禁，档案见 `docs/internal/experiments/`）；`list_experts` 显式标注跨源 conflict/shadowed，自定义专家删除支持清理。已知限制：设置面板「清空已删除」按钮 UI 待接线（RPC 契约已就位） |
## 🆕 v2.8 新特性
| 特性 | 说明 |
|------|------|
| 🛡️ **委派安全门禁**（WP-7） | 围绕 `summon_expert` 的四层可审计执法：**origin chain 链路溯源**——每次派发在任务书末行追加标记，链上出现重复 (专家, cwd) 对即拒绝且报错含完整链路、深度由链长推导（默认开启，A/B 实验档案见 `docs/internal/experiments/`）；**四小门禁**——工件归属登记（`taskboard.py own`，冲突具名 `artifact_owned`）、A→B→A 委派振荡告警（非阻断）、effort 能力预检、per-cwd 写锁（`DSH_EXPERT_CWD_LOCK=1`，同 cwd 第二位写型专家当场拒绝而非排队）；**per-专家工具调用硬预算**（`DSH_EXPERT_TOOL_BUDGET`，默认关闭）——事件溯源计数（模型自报不计入）、三档（告警/收尾/中断——交付出口永不拒绝）、`budget [--reset]`；**idle-edge 自动续领**（`DSH_EXPERT_IDLE_RECLAIM=1`，默认关闭）——最后一位在途专家成功收尾时经既有 claim 路径以 owner=编排者 领取 ready 无 owner 任务，领取≠派工、绝不自动召唤专家 |
| 🧩 **per-专家档案与 prompt 瘦身**（WP-6 余项） | `~/.dsh/expert-profiles.json`（全局层）+ `<当前目录>/.dsh/expert-profiles.json`（项目层覆盖）按专家调 model / toolFilter 白黑名单 / skills / MCP server 白名单 / effort，每次 summon 现场重读（热改文件下次召唤即生效）；toolFilter 收窄与递归防护 deny 求并不放宽、空 allow fail-closed；persona 中 `…` 标记段在点名工具对该专家全部不可见时整段剪除 |
| 🧾 **评审台账收口** | v2.7 评审后置 14 项台账全部处置：`taskboard.py --json` 结构化信封、bus 信箱根约定成文、归档同秒碰撞唯一后缀、视图超前/损坏归档板升格 `unrecoverable`，另四项书面裁定留档 |
| 🔌 **兼容性** | `engines.dsh` / `@deepseek-ai/dsh-tools` 区间自 2.6.0 起未变（静态 semver 矩阵复验，记录见 `docs/internal/verification/`）；PROTOCOL 刷新清单维持 14 项 |
### #16 硬预算 × #20 idle-edge 自动续领：建议组合开启
两个开关默认均**关闭**；若要开启，建议**同时开启**——各自补上对方留下的缺口。
**#20 开而 #16 关时。** 每次成功的空闲边沿都会把 `ready` 且无 owner 的任务（每轮扫描 ≤8 条）以 owner=编排者 领取。领取后未及时派工的任务由 watchdog 从时间面接管（nudge→reclaim 回 `ready`、清 owner）——而下一个空闲边沿会再次领取。该 claim→reclaim→再 claim 的慢循环在此组合下**没有计数上限**：#16 的预算累计兜底只在 #16 开启时存在，而 watchdog reclaim 本身是编排面命令，不计入任何预算。
**为什么它无害——但也仅是有界。** 三个事实兜住它：watchdog 时间窗为循环限速（每个时间窗至多一轮回收周期）、循环**零 token**（领取≠派工——扫描绝不召唤专家）、每一跳都在**事件流可见**（事件 `type=claim`，`args` 携带 `{owner, ids}` 可辨来源）。它可以空转，但花不掉 token、也藏不住。
**建议。** 同时设置 `DSH_EXPERT_TOOL_BUDGET=1`：续领取道既有 claim 路径，per-(task, expert) 计数跨 reclaim 累计；interrupt 档当场拒绝（`budget_interrupted`），`budget --reset` 是唯一放行出口。交付出口（`done`/`fail`）永不拒绝——中断=强迫交还，绝不阻断交付。
## 🆕 v2.7 新特性
| 特性 | 说明 |
|------|------|
| 🗂️ **崩溃安全的编排状态**（WP-4b） | 任务板改为事件溯源（append-only 事件流为权威、双层完整性哈希、崩溃后确定性重放）；消息总线按派工代际过滤并给出三态裁决，支持增量读取（`--since-seq`）；watchdog 会在孤儿专家的完成证据已在总线上时将其收养。`summon_expert` 可在新代宿主上把中断的专家运行恢复为持久续跑（裁决 Q2=2A——旧代宿主保持一次性行为；`DSH_EXPERT_RESUME=0` 可关闭） |
| 🚦 **质量门禁**（WP-5） | PM 规划阶段先落 `draft`、批准后方生效（`create --draft` / `approve`）；`--kind review` 子任务要求显式裁决——含 findings 校验、自动回炉路由与 `escalated` 终态；多评审任务（`--quorum-m`，默认 3，裁决 Q3=3A）仅在 ≥m 票同向且零反向票时达成裁决，每条回到 `ready` 的路径都重置票数 |
| 📄 **文件层专家与零 token 手势**（WP-6） | 专家 persona 按项目层 > 全局层 > 内置的 `.md` 文件层解析（裁决 Q4=4A）并支持运行时重读；`/expert-` 手势以零模型调用注入 11 位核心专家（见下文「零 token 专家手势」小节） |
## 🆕 v2.6 新特性
| 特性 | 说明 |
|------|------|
| 🔒 **任务板并发正确性**（WP-1） | 全部写操作携带 `expected_revision` 乐观锁（旧 revision 返回具名错误且不落盘）；attempt 代际——转派撤销旧代际，旧代际的 done/汇报被拒；板文件损坏返回显式 `unrecoverable` 错误而非静默空列表；依赖写入前全图环检测 |
| 📮 **消息总线 at-least-once**（WP-2） | 游标仅在收到成功回执后前进（投递中途崩溃可重投）；携带已撤销 attempt 的消息读取时归档、不进收件箱；收件箱仅剩过期消息时返回显式 skip-round 提示 |
| 🛡️ **门禁执法平面**（WP-3，opt-in） | 零依赖 commit-msg hook（消息格式 + 任务存在性 + 文件范围三查），仅在用户显式开启时安装进你的仓库；验证回执绑定逐文件 SHA-256 范围指纹——回执后任一文件变动即失效 |
| ⚡ **派工即回写**（WP-4a） | `summon_expert` 从召唤任务书解析任务 id，专家运行前自动认领（in_progress + owner）；失败放行并显式提示，不阻断派工 |
| ⚙️ **宿主设置页迁移**（WP-8a） | 插件用户配置迁至宿主 schemastery 命名空间（插件配置页），全部写操作带 `expectedRevision` 乐观并发；注册失败时降级放行，绝不阻断插件装载 |
## 📦 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：让 Agent 帮你安装
把下面这段话直接粘进任意 DSH 会话即可（无需先切到本预设）：
```text
请帮我安装 dsh-expert-orchestrator 插件：执行
`dsh plugin --profile web add github:mario841859784/dsh-expert-orchestrator`，
装完后提醒我重启 DSH，并在会话预设选择器中选择「专家编排模式」。
```
### 方式 C：手动安装
```bash
git clone https://github.com/mario841859784/dsh-expert-orchestrator.git
# 作为 bundle 安装（v2.5.0+ 预设由 bundle patch 声明行挂载，目录部署不再生效）
dsh plugin --profile web add /绝对路径/dsh-expert-orchestrator
# 重启 DSH Web，在预设选择器里选「专家编排模式」
```
### preset 注册机制（v2.5.0+ 起）
自 DSH **0.1.7-alpha** 起，agent preset 是**由 bundle patch 携带的声明行**：一个 `name: '@deepseek-ai/dsh-agent-preset'`、Loader 行 id 为 `preset-` 的插入行，完整 Cordis 组合内联在其 `config.plugins` 里。旧版目录机制（`~/.dsh/.agent-presets//` 下放 `preset.yml` + `agent.cordis.yml`）**已无任何读取方**——只部署目录的 preset 永远不会出现在会话预设选择器中。本插件因此把组合内联进自身 bundle patch（`cordis.patch.yml` 的 `preset-expert-orchestrator` 行），正常安装插件即可，重启 DSH 后预设即可见可选。`~/.dsh/.agent-presets/expert-orchestrator/` 目录继续作为 preset 的**运行时数据根**（技能、专家、经验池、专家来源）；声明行里的 `skill-filesystem` 用与部署器相同的 `DSH_HOME || ~/.dsh` 公式解析该目录。
**DSH 版本要求（v2.6.0+；v2.9.1 起覆盖三个宿主版本行）：`engines.dsh >=0.1.7-alpha.2 <0.2.0-0 || >=0.2.0-rc.1 <0.3.0-0 || >=0.2.1-0 <0.3.0-0`**——声明行机制已在 DSH 0.1.7-alpha.2 上验证，并适配 DSH 0.2.0-rc.1；0.2.1-alpha 分支为现宿主线新增，因为严格 semver 下预发布版本不会命中比较器元组不同的区间（`(0,2,1)` ≠ `(0,2,0)`）。覆盖的宿主版本行：**`0.1.7-alpha.2`**（旧世代——one-shot 召唤，续跑探测回退旧轨）、**`0.2.1-alpha.1`**（长期运行宿主线）、**`0.2.1-alpha.2`**（现宿主——自插件 v2.9.1 起支持：该宿主移除了 `SubagentRuntime.start`，v2.9.0 及更早版本在其上无法注册专家工具；v2.9.1 切换为探测式 `startActivation` 新轨）。`@deepseek-ai/dsh-tools` peer 为 `>=0.1.6-alpha.1 <0.1.7-0 || >=0.1.7-alpha.2 <0.2.0-0 || >=0.2.0-rc.1 <0.3.0-0 || >=0.2.1-0 <0.3.0-0`，覆盖历史上支持的 0.1.6-alpha 线。验证范围（用户裁决 1B）：`0.2.1-alpha.2` 宿主行由静态声明校验与两代手势声明实测覆盖（见 `docs/internal/verification/` 的 v2.9.1 发布门禁记录）；宿主运行时项（召唤注册/通道可用）待发布重装后用户重启宿主补测。
### 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`、`skills/expert-gestures`），外加现只含 11 个 bundled core 专家、按 PROTOCOL 随版本刷新的 `skills/expert-orchestration/experts/`，以及 `skills/expert-orchestration/source-registry.json` 与 `skills/expert-orchestration/roster-aliases.json`——共 14 项（PROTOCOL 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。
### 零 token 专家手势（v2.7）：`/expert-名称`
内置 11 位专家已注册为 **modelInvocable:false 宿主技能**（`skills/expert-gestures/expert-.md`，与 preset 声明一并由 `scripts/gen-preset-declaration.mjs` 从 bundled-core 花名册生成）：在消息里直接输入 `/expert-<名称>`（如 `/expert-backend-engineer`、`/expert-tech-writer`），宿主 pre-step 钩子会**确定性注入**对应手势技能——不消耗模型调用、无模型自主决策环节（此类技能不进模型技能目录，模型经 skill 工具调用会被宿主拒绝，因此不产生任何 token 目录开销）。
手势注入后，persona 仍按文件层前置链现场解析：**项目层 `/.dsh/experts/.md` > 全局层 `~/.dsh/experts/.md` > 内置 `skills/expert-orchestration/experts/.md`**（仅按 name 精确匹配，与 summon_expert 语义同源；改文件立即生效）。三层全部未命中时手势显式报加载失败，不会凭记忆模拟专家。
边界与冲突裁决：手势**仅覆盖稳定花名册**——文件层专家（随建随变）与来源包专家（随来源管理）不注册手势；手势名与既有技能同名冲突由宿主确定性裁决（同层 rank 升序：项目 `.dsh/skills`=100 < 项目 `.agents/skills`=200 < 本 preset 手势=300 < 全局 `~/.dsh/skills`=400 < `~/.agents/skills`=500；跨层就近层整体胜出，败者告警忽略）——用户项目层自建同名技能确定性地优先于手势。两代宿主（0.1.7-alpha.2 与 0.2.x）技能声明行格式与手势机制逐维一致（验证记录见 `docs/internal/verification/`）；已部署 preset 的手势层随下一次 VERSION 标记刷新生效（需重启级验证的项见该记录「待用户重启后补测」）。
## 📚 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。
**宿主代际实测状态（v2.6.0，用户裁决 1B）**：本轮发布门禁仅对现宿主 `0.2.1-alpha.1` 做了实测（npm pack 产物完整性、tarball 独立加载、声明一致性、PROTOCOL 刷新沙箱演练——均通过）；`0.1.7-alpha.2` 线的 peer/engines 声明保持覆盖但本轮未复测，以静态兼容为准；真实插件装载、summon 端到端、任务板读写、设置页渲染、commit-msg hook 安装执行等需要重启宿主的验证，标注为**待用户重启宿主后补测**。
## 🤝 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