安装

在 DeepSeek Harness 里通过 dsh-market 安装

dsh plugin --profile web add dshmarket

或使用命令行

dsh plugin --profile web add github:Asher-2000/dsh-expert-mode

装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码，权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络。请先审阅源码，并尽量锁定 commit（github:owner/repo#sha）。

README

一个 agent preset，让 DSH 变成「1 位协调官 + 11 位专家」的多代理团队。

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它做了什么

装上这个 preset 后，DSH 会自动切换成「首席协调官」模式：

收到任务 → 判断领域 → 委派给最合适的专家子代理
复杂任务可同时调度多个专家并行
简单任务协调官自己搞定，不强行委派
专家完成任务后保持在线，可追加修改

不需要自己写 prompt，不需要维护多套配置——装上就用。

运行效果

DSH Expert Mode 主界面 DSH 工作区中选择「专家模式」preset 即可使用

专家模式运行实况：多专家子代理并行 5 个专家子代理同时工作，实时展示 token 消耗与耗时

11 位专家

专家	工具	擅长
📊 数据分析师	`expert_data_analyst`	数据清洗、统计分析、可视化
✍️ 文案撰写	`expert_copywriter`	营销文案、内容创作、改写润色
⚖️ 合同/法务审查	`expert_legal_review`	合同条款审查、法律风险识别
📋 产品经理	`expert_product_manager`	需求分析、PRD 撰写、竞品调研
🖥️ 前端开发	`expert_frontend_dev`	Web 前端实现、组件开发
🎨 UI/UX 设计	`expert_uiux_design`	界面设计、交互方案、设计系统
🏗️ 架构师	`expert_architect`	系统设计、技术选型、架构评审
📱 全社交平台运营	`expert_social_media`	多平台内容分发、账号运营
🚀 增长黑客	`expert_growth`	增长策略、转化漏斗、A/B 测试
💹 金融/量化	`expert_quant_finance`	量化模型、金融分析、风控
💰 财务	`expert_finance`	财务分析、报表解读、预算编制

核心机制

渐进式披露（v0.5.0）

协调官持有完整的专家方法论索引，按需注入——不是把所有专家的完整 persona 一次性塞进上下文。

指标	旧版	新版	提升
专家 persona tokens	3850 chars	533 chars	-86%
总 prompt tokens	~2205	~1582	-28%

工作原理：

协调官 persona 内置 11 位专家的「方法论索引」（方法论 + 产出格式 + 铁律）
专家子代理的 persona 精简到最小（只保留角色 + 铁律 + 完成标准）
委派时协调官从索引中提取对应方法论，通过近距离引导模板注入子代理
子代理一启动就获得完整的「我是谁、要做什么、怎么交付」信息

锚定不降智（v0.5.0）

解决系统 prompt 突变导致的「轨迹翻转」问题，确保推理风格稳定性：

锚点	作用
风格锁定	始终使用默认推理风格，不因上下文变化切换
证据优先	每个结论必须有数据/逻辑依据，不确定时标注「假设」
逐步推进	复杂任务分步执行，每步只做一件事，禁止跳步
一致性校验	输出前检查推理风格是否与上一轮一致，有矛盾则修正
防漂移	上下文窗口满时主动保存状态，确保下一轮无缝衔接

五锚约束

协调官每轮对话强制自检，防止跑题和低效循环：

锚点	作用
回顾	每轮开始前，一句话说清当前在做什么
收敛	每轮结束前，确认这一步是否推进了目标
反跑题	连续 2 轮无进展 → 强制换策略
协作检查	委派前判断是否需要跨专家协作
资源感知	全程监控 token，超 70% 自动精简

近距离引导

协调官委派专家时，从方法论索引中提取对应信息，填入结构化引导模板：

── 近距离引导 ──
身份：你是 [专家角色]
任务：{具体任务描述}
输入：{输入数据}
输出格式：[从方法论索引中取该专家的输出格式]
完成标准：[明确的交付标准]

子代理一启动就明确「我是谁、要做什么、怎么交付」。

专家间通信协议

跨专家协作时，协调官通过结构化消息路由：

[FROM:expert_data_analyst → TO:expert_frontend_dev]
任务：基于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

高风险任务（架构选型、合同审查、财务分析）自动触发多专家独立评审，协调官综合结论。

经验沉淀

专家完成重要任务后，提取经验写入 .expert-mode/experts/{name}/lessons.md，下次同类任务自动注入。

专家持久化

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，上下文完整保留。

安装

方式一：dsh plugin add（推荐）

dsh plugin --profile web add github:Asher-2000/dsh-expert-mode

方式二：git clone

mkdir -p ~/.dsh/.agent-presets
git clone https://github.com/Asher-2000/dsh-expert-mode.git ~/.dsh/.agent-presets/expert-mode

想要英文版？ 仓库内置 expert-mode-en/ preset：

cp -r ~/.dsh/.agent-presets/expert-mode/expert-mode-en ~/.dsh/.agent-presets/expert-mode-en

方式三：手动下载

从 Releases 下载最新版，把 preset.yml + agent.cordis.yml 放到 ~/.dsh/.agent-presets/expert-mode/。

使用

安装后，在 DSH Web GUI 新建会话时选择「专家模式」preset 即可。

FAQ

Q: 会额外消耗模型额度吗？ A: 委派给专家子代理时会产生子代理的模型调用（DSH 子代理机制），与官方子代理功能一致；简单任务协调官直接回答，不产生额外调用。

Q: 可以自己加专家吗？ A: 可以。复制 agent.cordis.yml 中任意 expert 条目，修改工具名与 persona 即可。

Q: 与官方 standard preset 的关系？ A: 基于官方 standard preset 组合改造，保留完整工具集，仅增加专家委派层。

文件结构

.
├── preset.yml          # preset 元信息（名称 + 描述）
├── agent.cordis.yml    # 协调官 persona + 方法论索引 + 11 位专家子代理工具定义
├── expert-mode-en/     # 英文版 preset
├── README.md
├── README.zh.md
└── LICENSE

版本历史

v0.5.0 — 渐进式披露 + 锚定不降智（prompt tokens -28%，推理风格稳定性 9/10）
v0.4.0 — 五锚约束 + 近距离引导 + 交叉评审 + 经验沉淀
v0.3.0 — 专家持久化 + 通信协议

社区收录

📢 入选 Awesome DSH Plugin 精选列表：https://github.com/awesome-dsh-plugin/awesome-dsh-plugin
🏷️ GitHub dsh-plugin topic 收录：https://github.com/topics/dsh-plugin

License

MIT License — see LICENSE.

内容来自项目 README（GitHub）↗

链接

GitHub 仓库 ↗

在 awesome-dsh-plugin 目录中的条目 ↗

Asher-2000/dsh-expert-mode

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