dsh-team-workbench

DSH PLUGIN视觉与多模态

仓库 narkco-kang/dsh-team-workbench · npm dsh-team-workbench

视觉与多模态 L5 · 运行验证通过 安全审查:低风险 可信度:金 可安装插件
安装这个插件

DSH 插件:把 17 人具名智能体团队做成全窗口聊天应用,支持模型路由回退、私聊群聊、313 角色库与共享技能库。

一句话选型结论

按资料字段整理

dsh-team-workbench 是视觉与多模态类的 DSH 可安装插件,验证等级 L5 · 运行验证通过,安全审查为低风险,列出 5 项功能,有可直接复制的安装命令。验证通过不等于安全:插件会读写文件、执行命令或联网,装前先到仓库确认它做了什么;涉及密钥或系统权限的,建议先在隔离环境试装。

分类视觉与多模态 收录类型可安装插件 验证等级L5 · 运行验证通过 安全审查低风险
验证等级 L5 L5 · 运行验证通过
GitHub 星标 0 复刻 0 · 未关闭 issue 0
最近更新 2026-11-08 创建于 2026-11-06
README 23.7 KB 正文体量,越大说明说明书写得越细

安装

可安装插件
在 DSH 里执行,装完用 dsh plugin list 确认已挂上;标了 L4 / L5 的命令已在沙盒里真实跑通
dsh plugin --profile web add github:narkco-kang/dsh-team-workbench#v3.5.7
  1. 1
    确认版本与运行环境

    兼容的 DSH 版本为 0.2.2-rc.1;版本不匹配时安装会报错。

  2. 2
    执行安装命令

    在 DSH 里执行上面的命令;多包仓库要注意区分具体子包名,别装错包。

  3. 3
    确认已挂载

    用 dsh plugin list 查看列表里是否出现这个插件,出现即挂载成功。

  4. 4
    试跑并检查权限

    加载后跑一个最小用例,确认它能正常工作;同时看它申请了哪些文件、命令或网络权限。

兼容 DSH 版本0.2.2-rc.1版本不匹配时安装会报错
Node.js 要求未标注来自仓库 package.json 的 engines 字段
前置依赖无需要同时安装的同级依赖
npm 包名dsh-team-workbench可用 npm view 查看包信息

能做什么

5 项功能
字段来自项目仓库与公开索引,中文说明由本站标注

dsh-team-workbench:DeepSeek Harness 里的具名智能体团队协作工作台

  • 全窗口团队聊天应用
  • 成员模型路由可回退
  • 私聊群聊与 @ 接力
  • 313 角色库一键入队
  • 共享技能库管理

适用场景

智能体编排记忆联网搜索

上游标签

agent-teamdshdsh-plugin

验证等级与安全审查

L5 · 运行验证通过
自动化流程结论,不是人工审核
验证等级L5 · 运行验证通过在 dsh 沙盒中完成安装与运行冒烟——装得上、跑得起来
安全审查低风险静态分析结论,未标注不代表已通过审查
仓库健康度活跃按仓库活跃度与最近更新时间给出
可信度金综合仓库活跃度与验证结果

上面的结论来自上游最近一次自动化验证(2026-11-10): 同一套检查会在插件发新版后重跑,页面显示的是最新一次的逐项结果。

逐项检查结果

L1 · 已找到 ✓ 通过
  • L1.0_DEFAULTED_FROM_L3 由 L3 推定 默认通过——L3 安装规范已通过(全库 L3 扫描策略)
L2 · 结构化 ✓ 通过
  • L2.0_DEFAULTED_FROM_L3 由 L3 推定 默认通过——L3 安装规范已通过(全库 L3 扫描策略)
L3 · 安装规范 ✓ 通过
  • L3.1_INSTALL_COMMAND_PARSED 安装命令已解析 方式:安装规范解析
  • L3.2_DSH_VERSION_DECLARED DSH 版本已声明 方式:DSH 版本声明
L4 · 安装已测 ✓ 通过
  • L4.1_INSTALL_EXECUTED_CONFINED 受限沙盒内执行安装 方式:沙盒安装执行
  • L4.2_INSTALL_SUCCESS 沙盒安装成功 方式:沙盒安装执行
  • L4.3_ARTIFACT_CONFIRMED 安装产物已确认 方式:沙盒安装执行
L5 · 运行已测 ✓ 通过
  • L5.1_INSTALL_PASSED_SANDBOXED 沙盒安装通过 方式:沙盒安装执行
  • L5.2_WEB_BOOT_READY Web 启动就绪 方式:Web 启动
  • L5.3_HTTP_SERVED HTTP 服务响应 方式:HTTP 请求
  • L5.4_PLUGIN_INVENTORY_ACTIVE 插件清单中已激活 方式:插件清单查询

风险详情

  • 结论说明 静态扫描 低;动态审计无结论(以下以静态为准)→ 总评级 低。
  • 风险计数 严重 0 / 高 0

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 验证等级 L5:安装和运行都在沙盒里跑通过,装完能直接用的概率高。
  • 静态安全审查为低风险,没有发现明显可疑行为。
  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。
  • 标注了兼容的 DSH 版本(0.2.2-rc.1),按版本装不容易报错。
  • 列出了 5 项功能,能直接看出它解决什么问题。

先想清楚的地方

  • 没有声明 Node.js 版本要求,版本不匹配可能装不上。
  • 验证通过不等于安全:插件会读写文件、执行命令或联网,装前先到仓库确认它做了什么。

更适合

  • 需要在视觉与多模态场景里给 DSH 补能力的人。
  • 想装完就能用、不想自己排依赖的人。
  • 能接受在本地装依赖、愿意自己确认权限的人。

不太适合

  • 只使用 DSH 官方内置能力、不接受第三方插件的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
插件验证等级安全审查星标兼容版本安装命令
dsh-team-workbench当前 L5 · 运行验证通过 低风险 0 0.2.2-rc.1 有
open-design L4 · 沙盒安装通过 低风险 10.0 万 未标注 有
awesome-gpt-image-2 L3 · 安装规范通过 低风险 3.4 万 未标注 无
PicGo L3 · 安装规范通过 低风险 2.7 万 未标注 无
iPolloWork L4 · 沙盒安装通过 低风险 6,775 未标注 有
modlens L5 · 运行验证通过 低风险 4,207 0.2.0-rc.2 等 13 个 有

仓库档案

视觉与多模态
字段来自项目仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方narkco-kang仓库 dsh-team-workbench · 默认分支 main
分类视觉与多模态media
收录类型可安装插件声明了 dsh.bundle、可用 dsh plugin add 安装的条目
开发语言JavaScript仓库主语言
许可证MIT商用或二次分发前请确认条款原文
星标 / 复刻 / issue0 / 0 / 0收录时的数值,非实时
创建 / 更新2026-11-06 · 2026-11-08最后推送 2026-11-08
本站收录2026-11-07首次进入本站目录的时间

README 全文

23.7 KB
作者原文,中文版优先;只做安全转义,不改内容

dsh-team-workbench · 智能体团队工作台

一个 DSH 网页客户端插件(dsh.client.platform = web):把具名智能体团队做成聊天应用。
2.6.0 起默认收在右下角胶囊,DSH 自己的会话与输入框照常可用;点胶囊才铺满窗口,
右上角「收起」再缩回胶囊。当前版本 3.4.1,在 DSH Desktop 0.13.2(macOS arm64)实测。

> 2.0.0 起不再是工作台(workbench)面板:客户端不调用 desktopWorkbenches.register,
> 改为挂载到 document.body,因此能盖住宿主导航——与 DS-Bot 的做法一致。
> 安装走插件渠道,不再出现在左侧「工作台」入口。
>
> 2.6.1:聊天页打开即落在上次的会话(其次第一个群、第一个成员),输入框常驻,
> 不会再出现「页面里没有输入框」;照片头像读不出来时自动退回动态表情。

核心功能

新手引导
- 首次打开自动进入 10 步引导(欢迎 → 侧栏 → 输入框 → 记忆 → 团队 → 部门整理 → 角色库 → 记录 → 语音 → 完成),带聚光灯指向真实控件、自动切标签、支持 ←/→/Esc;
- 卡片里有 「不再弹出」:点一下立即关闭并记住,之后只有点右上角 ? 才会再出现;
- 完成或跳过都不会自动再弹,开关状态存在 localStorage: team-workbench:tour-v1。

总管台与主管
- 总管台永远有一个 ★ 主管:团队没有有效总管时,自动把第一位启用成员设为总管并写回磁盘;
- 这个主管不能删除:单删/批量删都会被服务端拒绝,并在界面弹出提示「请先把别的成员设为总管」;
- 总管台本身也不能删除(🔒),按钮会提示它是系统默认群。

团队与模型
- 团队页工具栏新增 🗑 批量删除:勾卡片左上角复选框 → 点一次显示「确认删除 N」→ 再点执行;
- 团队页删除改为两段式内联确认(点一次变「确认删除?」,5 秒内再点才删),不再依赖会被桌面端拦截的 window.confirm;
- 群聊也能拖:把一个群聊拖到另一个群聊 → 成员并入、消息接续、源群删除(chats/rooms merge);
- 侧栏支持拖拽:把成员拖到群聊 → 加入该群;拖到部门(🏢)→ 变成该部门的子智能体;拖到另一个成员 → 两人组成新部门;
- 聊天侧栏工具栏新增 👤 快捷新建智能体(🧩 合并 · 🗑 批量删除 · 👤 新建 · + 建群),建完直接进它的私聊。
- 每个成员 = 名字 + 职责 + 分组 + 头像 + 配色 + 一组可回退模型路由(当前路由失败自动换下一条,试跑会显示回退轨迹);
- 侧栏只显示「职称 + 3D 头像」,点头像进属性页做增删改查;🗑 进入批量删除,部门格子可整组勾选;
- 头像支持上传照片,并有素材库(按 sha256 去重、批量导入部分成功、一张图多处复用)。

模型体检
- 部门 AI 本身就是一个成员(侧栏显示 🏢6 角标),点头像进私聊;部门格子面板里也有 🎲 自动分配与 🧩 合并本部门;
- 团队页 🎲 自动分配模型:从宿主目录里挑真实推理通过的模型(最多 6 个),轮流分给部门子智能体并设置主管路由;
- 团队页 🩺 一键检测全部模型:真实推理探测(每个唯一 provider/model 发一句「只回复 ok」),失败即清理——成员路由删除、部门子智能体模型置空(角色保留),页面报告每个失败模型的原因;
- 部门子智能体没配模型时也能被识别出来(检测报告里会列出“未填 provider/model”)。

部门 = 一个智能体
- 角色库可按「整部门 = 1 个智能体」加入:部门内的角色变成它的子智能体(各带模型路由);
- 派发链路:主管(自己的模型)读任务 → 挑 1–4 个子智能体按职能分工 → 并行执行 → 主管汇总成一段答复;
- 历史数据也能一键整理:🧩 合并所有 ≥2 人的部门(子智能体保留、私聊历史合并、群引用去重)。

性能
- 会话侧栏用内存缓存 + 预取:切标签会卸载/重挂聊天页,现在先用缓存渲染再后台刷新,切回来约 26ms 出列表,不再闪空白;
- 打开工作台时就会预取一次概览,第一次进聊天也不用等。

对话
- 每条回复下方有 DSH 式操作条:复制 / 👍 / 👎 / 引用 / 用量 tok / 时间;
- 你发出的消息也有 ⧉ 复制 / ✎ 重新编辑,⌘⇧U 复制你最后一条消息;
- 会话快捷键:⌘⇧C 复制最后一条回复(无回复时复制最后一条消息)、⌘⇧U 复制你最后一条消息、⌘⌥C 复制整段会话、⌘J/⌘K 切下一/上一个会话、⌘E 记忆、⌘U 聚焦输入框。
- 输入框下方有 token / 缓存命中率统计行:轮/步、tok/s、总 token、缓存命中%(读宿主 session projcache,5s 刷新);
- 输入框左上方有 DSH 式思考条:发送后显示「深度求索中,用时 N 秒」、「谁在思考」、已完成步骤(… ✓)与排队人数;
- 输入框对齐 DSH:多行自动撑高(60–280px)、@ 补全(输入 @ 列出可点名成员,↑↓ 选择、Enter/Tab 插入、Esc 关闭)、Enter 发送 / Shift+Enter 换行 / ⌘Enter 也发送、Esc 失焦、录音与发送按钮同排。
- 私聊带最近 12 条上下文;群聊支持管理员先答 / 自动挑人 / 只回应 @;
- @ 接力最多 2 层(每条消息最多 5 个智能体回合、3 次点名);并行泳道上限 3–5 自动或手填,超出排队并显示「排队 N 位」;
- 输入框上方实时显示「谁在思考 / 当前在做什么 / 已第几棒」。

检索、记忆与语音
- 记录页跨私聊/群聊检索,命中词标黄,按 今天 / 昨天 / 更早 分组;
- 分层记忆(见下):L0 原始会话 → L1 原子事实 → L2 场景摘要 → L3 用户画像,混合召回注入提示词;
- 语音输入:本地 faster-whisper、OpenAI 兼容、智谱 GLM-ASR、MiniMax ASR(webm 自动转 mp3);可选模型校对(术语表最小纠错,防改写护栏)。

架构

┌─ 浏览器(DSH Web 客户端插件)────────────────────────────────┐
│ lib/client.js  ← src/client/panel.js(单文件 bundle)          │
│   ├─ 胶囊 / 全窗口 App / 六个标签(聊天·团队·记录·额度·角色·技能)│
│   ├─ 聊天:左栏部门分组 + 私聊/群聊,右栏气泡、输入框、思考状态条    │
│   ├─ 团队:成员卡、模型路由、部门子智能体、头像素材库               │
│   └─ 3D 头像:20 个 SDF 投影角色(body/paints/shade/light + 挖空眼)│
└───────────────▲──────────────────────────────────────────────┘
│ 同源 HTTP(/api/team-workbench/*,33 条路由)
┌───────────────┴─ 宿主侧(cordis 插件)────────────────────────┐
│ dsh/index.js  组合 team + chat + skills                        │
│  ├─ team.js    团队 store v3:成员/分组/路由/角色导入/预设/头像     │
│  │             工具:roster · dispatch · task(产出→审核→复核)    │
│  ├─ chat.js    会话存储、管理员与 @ 编排、并行泳道、部门派发        │
│  ├─ memory.js  L0–L3 记忆:原子事实 / 摘要 / 画像 / 混合召回       │
│  ├─ stt.js     语音:本地 stt / OpenAI 兼容 / GLM-ASR / MiniMax   │
│  └─ skills.js  共享技能库(5 个 skill_manager_* 工具)            │
└───────────────▲──────────────────────────────────────────────┘
│ ctx.get('subagents') / agents / llm
┌───────────────┴─ DSH 宿主 ────────────────────────────────────┐
│ 子智能体运行时 · 模型目录 · 会话(每个成员一次激活、受控回退)      │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

要点:
- 一次派发 = 一条路由链:按「当前 → 其余启用」顺序尝试,失败带诊断回退,成功/拿到正文即停;
- 部门派发 = 主管 + N 个子智能体 + 汇总,子智能体各自模型,互不共享上下文(只看分工与任务);
- 并行:群聊按 maxParallel 开泳道,超出排队;部门内部并行跑被挑中的子智能体;
- 持久化:团队 agent-team-studio/team.json,会话 team-workbench/chats.json,记忆 memory.json,头像 avatars/,每次原子写 + 旧版本备份。

记忆系统

四层,越往下越“压缩、越可复用”,每层都可单独查看/删除(团队页「记忆」面板):

层 存在哪 内容 何时写 怎么用
L0 chats.json 原始消息(私聊/群聊) 每条消息 取最近 12 条作为对话上下文
L1 memory.json → atoms 原子事实(谁、什么、何时、来源会话),带 key / importance / hits / confidence 每 12 条新消息压缩一次,或手动「记住」 按当前问题召回最相关的 6 条注入提示词
L2 memory.json → summary 场景摘要(一段有界叙述,随新消息滚动更新) 压缩时 作为系统提示的“前情提要”
L3 memory.json → persona 用户画像(跨会话共享的偏好/约束/习惯) 画像抽取时 全局注入,影响所有成员

召回是混合检索,不是只靠关键词:

  1. BM25:中文按 bigram 切分,带停用词、同义词与 key 加权;
  2. 向量:余弦相似度(默认阈值 0.4,关键词命中才参与),用 Ollama qwen3-embedding:0.6b(1024 维),也可换任意 OpenAI 兼容 embedding;
  3. 融合:RRF(Reciprocal Rank Fusion,向量权重 1.3),向量缓存到 memory-vectors.json,避免重复计算;
  4. 写入侧:同一 key 的新事实会 supersede 旧事实而不是堆叠;压缩失败/超时不影响聊天。

设计取向:L0 永不删(除非你清空会话),L1/L2/L3 只是索引与摘要,删掉它们不丢原始对话;记忆面板里能逐条删除单条事实/画像。

面板结构

智能体团队                                    [收起]
聊天 │ 团队 │ 记录 │ 角色库 │ 技能库
┌ 左栏(聊天页)──────────┬ 右栏 ─────────────────────┐
│ 团队名片:17 名成员 · 6 组 │ 会话头:头像 名称 管理员 @ │
│ 群聊列表                 │ 气泡记录                  │
│ + 建群                  │ 输入框                    │
│ 私聊列表(头像+最近一句) │ + 建群 · 设置            │
└──────────────────────────┴───────────────────────────┘

团队页是成员卡片网格(搜索 / 分组 / 平铺 / 新建 / 预设),编辑面板里改名称、职责、分组、头像、
表情、颜色、角色提示词、启用状态与模型路由;角色库、技能库各占一个标签。

安装

3.4.1 是普通插件包(dsh.bundle.patch + dsh.client.platform: web),三种装法任选:

# 1) 官方 CLI(推荐;会把包名写进 dsh.profile.bundles)
DSH_HOME="$HOME/Library/Application Support/dsh-desktop/harness" \
node "/Applications/DSH Desktop.app/Contents/Resources/app.asar/node_modules/@deepseek-ai/dsh/lib/bin.js" \
plugin --profile web add ./dsh-team-workbench-3.4.1.tgz

# 2) 从 Release 直链装
dsh plugin --profile web add \
https://github.com/narkco-kang/dsh-team-workbench/releases/download/v3.4.1/dsh-team-workbench.tgz

# 3) 卸载
dsh plugin --profile web remove dsh-team-workbench

也可以打开 设置 → 插件 → 安装,填 npm 包名、GitHub 地址或 .tgz 直链。

装完重启 Harness(菜单 Harness → 重启 Harness),右下角会出现「🧑‍🤝‍🧑 智能体团队」胶囊;
点开就是团队 App,点右上角「收起」回到 DSH。1.x 是工作台包,同一个包名,
先卸掉旧工作台再装 3.4.1,否则两套入口会同时存在。

包结构

package.json                 # dsh.bundle.patch + dsh.client.platform: web
cordis.patch.yml             # 服务端入口插入插件树(id: team-workbench)
dsh/index.js                 # 组合 team.js + skills.js
dsh/team.js                  # 团队:store v3 / 分组 / 角色导入 / 预设 / 头像 / 路由 / 工具
dsh/library.js               # 角色库、预设、头像文件的只读数据层
dsh/chat.js                  # 私聊 / 群聊:会话存储、管理员与 @ 编排
dsh/skills.js                # 共享技能库
lib/client.js                # 客户端 bundle(由 src/client 生成,勿手改)
src/client/panel.js          # 面板源码(自包含,挂 document.body 固定层)
data/roles.index.json        # 角色索引(313 条,约 135 KB)
data/roles.body.json.gz      # 角色正文(gzip,约 1.6 MB)
presets/project-department.json
NOTICE-agency-agents-zh.md   # 上游 MIT 归属与版本

服务端路由与工具

路由都在 /api/team-workbench 下:state、members(含分组动作)、probe、dispatch、
roles(GET 检索 / POST 导入)、roles/body、preset、avatar、chats(私聊 / 群聊 / 群管理 /
records/search),以及技能库的 skills/* 与语音识别的 stt。

模型可见工具 11 个:agent_team_roster、agent_team_dispatch、agent_team_task、
agent_team_roles、agent_team_chat、agent_team_group_chat,以及技能库的 5 个 skill_manager_*。

记忆与会话模型

  • 配置:team.json(成员 / 路由 / 分组 / 头像 / chiefId),只有一份。
  • 并行接力:同一层被 @ 的成员并发跑(默认上限 3),受 room.parallel / room.maxParallel 控制;
    实测两个成员 500ms 固定延迟时,串行 2748ms → 并行 1115ms(2.46×)。参考了
    dsh-superagent-prototype 的 worker slot 与并发启动。
  • 会话:chats.json 里按会话分开存——每个成员一个 private[memberId],每个群一个 rooms[].messages,
    再加一个固定的总管台 chief-desk;各自独立的记录,互不串。
  • 短期上下文:每次请求带「最近 12 条 + 新消息」(HISTORY_WINDOW),有界、不常驻子会话。
  • 长期记忆(L0–L3):参考 TencentDB-Agent-Memory
    的分层与渐进披露(不是接它的服务):
  • L0 原始对话 = chats.json;L1 原子事实 = atoms[](带 key / 重要度 / 来源消息);
  • L2 场景摘要 = l2.summary;L3 用户画像 = 跨会话共享的 persona.items[];
  • 同一 key 的新事实覆盖旧的;同文本与 Jaccard ≥ 0.8 的近重复不入库;L1 上限 40 条按 BM25 分数淘汰,L3 上限 12 条;
  • 召回是 BM25 + 向量混合:BM25(中文二元组 + IDF + 长度归一 + 去停用词 + 同义词扩展 + key 权重)
    与 embedding 余弦各出一份排名,用 RRF 融合;关键词一个都没命中时直接用向量排序;
  • embedding 默认走本机 Ollama(http://127.0.0.1:11434/v1,模型 qwen3-embedding:0.6b,1024 维),
    也可在记忆面板里换成任意 OpenAI 兼容端点;向量缓存在 memory-vectors.json,不可用时自动退回 BM25;
  • 每 12 条新消息由负责人压缩一次(后台执行);提示词只注入画像 + 场景 + 按当前消息打分的前 6 条事实,
    其余留在文件里,从「记忆」面板检索(GET /memory?q=)或记录检索下钻。
  • 记忆面板:聊天头部「记忆」按 L3 / L2 / L1 分层展示,可删画像、删事实、手动记一条、清空。
  • 检索:GET /chats/search 支持 q / kind / id,可只搜某个群(kind=group&id=)
    或某位成员(kind=private&id=);界面上的「范围」下拉与这个参数一一对应。

语音识别(本地 STT)

插件不内置识别模型,默认转发到本机 jianchang512/stt(faster-whisper):

# 一次性安装
git clone https://github.com/jianchang512/stt && cd stt
python3.11 -m venv venv && ./venv/bin/pip install -r requirements.txt

# 开机自启(macOS):~/Library/LaunchAgents/com.wenkang.stt.plist,RunAtLoad + KeepAlive
launchctl bootstrap gui/$(id -u) ~/Library/LaunchAgents/com.wenkang.stt.plist

服务在 http://127.0.0.1:9977;插件「语音」面板可改地址/模型/语言、检测权限、测试连通性。

准确率相关(实测):

模型 单句耗时 中文效果
tiny ~1s 差(「接口联调」→「接口轮调」)
small 1-3s 一般
medium(默认) 5-7s 好(专名与标点基本正确)
large-v3-turbo / large-v3 更慢 最好,CPU 上不推荐默认

两个本地 stt 侧的必要调整(都已生效,重装时记得重做):

  1. set.ini 的 initial_prompt_zh 写成中文术语表,改善标点与专名;
  2. start.py 的 _api_process 加进程内模型缓存(原实现每个请求都重建 WhisperModel,
    单次 20-40s);加了缓存后 medium 才降到 5-7s。

转写服务商(不必只用 OpenAI)

「语音」面板里可选,切换时自动带出默认地址与模型:

服务商 协议 默认地址 / 模型
本地 stt POST {base}/api,multipart http://127.0.0.1:9977 / medium
OpenAI Whisper POST {base}/audio/transcriptions https://api.openai.com/v1 / whisper-1
智谱 GLM-ASR 同上(OpenAI 兼容) https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 / glm-asr-2512
MiniMax ASR POST {base}/speech_to_text + language 头 https://api.minimax.chat/v1 / asr-1.0
自定义 OpenAI 兼容 同上 自填

API Key 只存本机 stt-settings.json,接口只回「是否已配置」,不回明文。

模型校对(可选)

识别完可以再交给团队里的某个成员做一次最小纠错(同音字/错字/漏标点),提示词明确禁止改写、总结、回答。
护栏:输出为空、长度 >2 倍、或 <40% 都拒收并回退原文;模型超时/报错同样回退原文。
面板直接选「校对服务商 + 校对模型」(不用再挑成员、也不用猜成员用的什么模型)+ 术语表;
选「跟随识别服务商」时会自动挑同系聊天模型(ASR 用 MiniMax → 校对走 minimax-cn,以此类推);术语表默认已填 智能体、语音识别、接口联调、验收清单。

面板里的 「测试转写」 会用 0.8 秒合成音频走一遍当前服务商(不需要麦克风),
回报「连通 · 延迟 · 返回字数」;鉴权、地址、模型任何一处配错都会当场暴露。

数据位置

数据 位置
团队配置(成员 / 分组 / 头像引用) $DSH_HOME/agent-team-studio/team.json(v3)
私聊 / 群聊记录 $DSH_HOME/team-workbench/chats.json
会话长期记忆(L1 事实 / L2 场景 / L3 画像) $DSH_HOME/team-workbench/memory.json(v2)
记忆向量缓存 $DSH_HOME/team-workbench/memory-vectors.json
embedding 设置 $DSH_HOME/team-workbench/memory-settings.json
语音识别设置 $DSH_HOME/team-workbench/stt-settings.json
技能库 $DSH_HOME/.skills-src 与各 agent 的 skills

team.json 从 v2 升级到 v3 时会先写一份 team.json.bak-v2。1.1.0 及更早版本打开 v3 会丢掉
groups/avatar/roleRef,请不要在旧版本里继续编辑后再保存。

自测

node scripts/smoke-client.mjs   # 结构
node scripts/smoke-server.mjs   # 服务端挂载/释放
node scripts/run-tools.mjs      # 工具 execute 与路由 handler
node scripts/smoke-migrate.mjs  # profile 迁移
node scripts/render-client.mjs  # 真实 React SSR(团队 / 角色库 / 技能库)
node scripts/smoke-v12.mjs      # 1.2.0 功能:预设 / 角色导入 / 分组 / 角色检索
node scripts/smoke-chat.mjs     # 私聊 / 群聊 / Auto 挑人 / 接力 / 记录检索
node scripts/smoke-docs.mjs     # 本文档的测试项数与实跑对答案

已验证到哪一层

层次 覆盖情况
客户端注册与渲染 smoke-client.mjs(结构 43 项)+ render-client.mjs(真实 React SSR 19 项)
服务端注册与释放 smoke-server.mjs(真执行 apply(),24 项:12 工具 / 33 路由、释放后登记表清空)
工具 execute 与路由 handler run-tools.mjs(临时 HOME 内真调用,45 项)
会话功能 smoke-chat.mjs(20 项:私聊连续追问、群聊 @、Auto 挑人、接力层数、工具调用、聊天记录检索)
数据层功能 smoke-v12.mjs(预设 15 人 6 组、角色导入、分组增删、角色检索与正文)
工单域 tickets.test.mjs(15 项:幂等 / 续单 / 叫停 / 策略送达 / 重启恢复 / Eval / 审计四表)
本机平台接入 platforms.test.mjs(6 项:扫描 / 首次接入 / 去重 / 能力清单 / 落库)
工具契约 schema-guard.test.mjs(2 项:成员字段必须全部在 MEMBER_SCHEMA 声明)
子智能体入群 room-subs.test.mjs(3 项:sub: 成员可建群 / 前缀保留 / 概览解析名字)
迁移与安装 smoke-migrate.mjs(假 harness + 假 CLI 真跑,21 项)
文档口径 smoke-docs.mjs(12 项)
未覆盖 真实子智能体派发(要真调模型)、真实 Desktop 界面与重启后加载、真实 CLI 安装到本机 profile

已知未验证项(按《工作台开发规范》第 8 节)

  • [ ] 重启后右下角出现胶囊;点开铺满窗口、左侧导航被盖住,点「收起」缩回胶囊
  • [ ] 右上角「收起」缩成右下角胶囊,点击恢复,切回正常 DSH 无残留浮层
  • [ ] 五个标签各完成一次真实业务操作(聊天发消息 / 团队改成员 / 记录检索 / 角色库加入角色 / 技能库展开技能)
  • [ ] 群聊里管理员 @ 成员后,成员回复真实落到群里(本轮只做了假 subagents 的编排测试)
  • [ ] 动态表情在真实窗口里的动画流畅度(SSR 只能验证 SVG 结构)
  • [ ] 窄窗口下左栏/右栏重排,长中文标题与按钮不被裁切、不横向溢出
  • [ ] 重启与卸载后 team.json、chats.json、~/.skills-src 数据仍在

已知限制

  • 插件身份是 GitHub 仓库 narkco-kang/dsh-team-workbench;改 owner/repo 会让市场条目与旧会话绑定失效。
  • 默认收在胶囊(2.6.0 起),开合状态记在 localStorage;清除站点数据后回到默认收起。
  • install_local_workbench 只收工作台格式的包(要求 dsh.client.inject 含
    dsh-desktop-workbenches),2.0.0 是网页插件,请走上面的 CLI 或插件管理器。
  • 角色正文是第三方内容(MIT),只做 frontmatter 解析与去空白;不保证每个角色都适合你的业务。

许可

本包 MIT。角色库内容来自 agency-agents-zh(MIT),
归属与版本见 NOTICE-agency-agents-zh.md。

常见问题

8 问
答案由本站依据条目字段整理,不引用上游原文
dsh-team-workbench 怎么安装?

在 DSH 里执行 `dsh plugin --profile web add github:narkco-kang/dsh-team-workbench#v3.5.7` 即可。对应的 npm 包名是 `dsh-team-workbench`。

dsh-team-workbench 的验证等级是什么意思?

L5 · 运行验证通过。在 dsh 沙盒中完成安装与运行冒烟——装得上、跑得起来

dsh-team-workbench 安全吗?

低风险。静态扫描 低;动态审计无结论(以下以静态为准)→ 总评级 低。

dsh-team-workbench 装之前要先确认什么?

先看它会读写哪些文件、执行哪些命令、连接哪些网络地址;验证等级只说明装得上、跑得起来,不等于安全。涉及密钥或系统权限的,建议先在隔离环境试装。

dsh-team-workbench 支持哪些 DSH 版本?

上游记录的兼容版本包括 0.2.2-rc.1。

dsh-team-workbench 用的是什么许可证?

上游标注为 MIT。商用或二次分发前请到仓库确认许可证原文。

dsh-team-workbench 有哪些功能?

全窗口团队聊天应用、成员模型路由可回退、私聊群聊与 @ 接力、313 角色库一键入队、共享技能库管理。

这条记录的数据可靠吗?

本站按仓库名去重后合并整理,字段以作者仓库与 npm 元数据为准;安装命令、仓库地址与 README 保持原文,带 L4 / L5 标记的安装命令已在隔离沙盒里真实跑通。

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插件的元信息来自作者仓库;分类、验证等级与安全结论的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-10。