DSH Collab — Codex × DeepSeek Harness 双向编码协作

Codex 主导，DeepSeek 执行，Codex 验收。 一个插件体系，让 ChatGPT（Codex）像项目经理一样把编码任务派给本机 DeepSeek Harness 的编码子代理，实时回传结果，读文件验收，并由独立评审员实际跑通构建/测试后出具评审报告。

Codex 工作区 (ChatGPT)
   │  派活 / 评审 / 验收
   ▼
DeepSeek Harness 网关 ── 编码子代理（多工作区、多 lane、fast/pro 模型）
   │                     独立评审子代理（必须跑通构建/测试）
   ▼
共享工作目录（任意目录，--cwd 指定）

flowchart LR
    subgraph Codex["Codex (ChatGPT) — 项目经理 + 验收员"]
        A1[dsh_task 派活]
        A2[dsh_review 评审]
        A3[dsh_read_file 验收]
    end
    subgraph DSH["DeepSeek Harness"]
        B1[HTTP 网关 /api/dsh-bridge]
        B2[编码子代理<br/>多工作区 · 多 lane · fast/pro]
        B3[独立评审子代理<br/>必须跑通构建/测试]
    end
    subgraph FS["共享工作目录"]
        C1[任意项目目录]
    end
    A1 --> B1
    A2 --> B1
    A3 --> C1
    B1 --> B2 --> C1
    B1 --> B3 --> C1
    B2 -.实时回传汇报.-> B1
    B1 -.任务结果.-> A1

组件

功能

• 派活：dsh_task / task.mjs，任意工作目录（--cwd，不存在自动创建并注册为工作区）
• 并行分工：同目录多 lane（--lane）+ 跨目录天然并行
• 模型切换：fast（deepseek-v4-flash）或 pro（deepseek-v4-pro），动态解析不写死
• 双向评审：独立评审子代理与编码员分离，读磁盘真实文件、静态审查、实际运行构建/测试验证可跑通，输出结构化报告
• Git 自动提交：--commit，任务完成后在 cwd 自动 git add -A 并提交
• 跨任务记忆：持久子代理会话 + 历史摘要注入（冷恢复失败自动降级为一次性执行，功能不中断）
• 任务管理：--list / --status <id> / --cancel <id>
• 结果回传：任务汇报直接回 Codex 对话（--wait 默认）

安装

1. DeepSeek Harness 网关（必需，后端）

把 harness/dsh-bridge.mjs 复制到你的 dsh profile 目录（例如 $DSH_HOME/profiles/web/），并在该目录的 cordis.patch.yml 中追加：

- insert:
    - id: dsh-bridge
      name: './dsh-bridge.mjs'

重启 harness。默认共享工作目录为 D:\Harness，可用环境变量 DSH_BRIDGE_WORKSPACE 覆盖。验证：

GET http://127.0.0.1:3080/api/dsh-bridge/status

2. Codex 侧（二选一或都用）

A. MCP 工具（推荐，走 Codex 官方通道）：把 mcp/dsh-mcp.mjs 放到本机任意位置，在 ~/.codex/config.toml 追加：

[mcp_servers.dsh]
command = 'node'
args = ['<绝对路径>/dsh-mcp.mjs']
startup_timeout_sec = 120

重启 Codex，会话中出现 mcp__dsh__* 工具。

B. 本地市场插件（技能形式）：把 codex-plugin/ 放到任意位置，在个人市场清单 ~/.agents/plugins/marketplace.json 中追加插件条目（"path": "./plugins/dsh"），并把插件目录放到 ~/plugins/dsh/，然后：

codex plugin add dsh@personal

⚠️ 已知问题：Codex Desktop 26.803 在 Windows 上存在插件技能不注入会话的 bug（openai/codex#26037、#22078）。技能形式可能不生效，以 MCP 方式为准。

3. ChatGPT 普通聊天区（可选，受账户限制）

ChatGPT 不能直连 localhost MCP。官方通道是 Secure MCP Tunnel：

1. 在 https://platform.openai.com/settings/organization/tunnels 创建隧道（需组织上下文），创建 Runtime API key；
2. 启动本地 HTTP MCP：node dsh-mcp.mjs --http 127.0.0.1:4800；
3. 启动隧道客户端（含 HTTPS_PROXY 环境变量若需代理）：

tunnel-client init --sample sample_mcp_remote_no_auth --profile dsh --tunnel-id tunnel_xxx --mcp-server-url http://127.0.0.1:4800/mcp
tunnel-client run --profile dsh

4. ChatGPT → 设置 → Connectors 中连接。

注意：写入型 MCP 工具对 ChatGPT 个人订阅（Plus）的开放度存在产品级限制，此路径仅供有能力/有组织的账户使用。

使用

Codex 工作区会话（MCP 工具就绪后）：

用 dsh_task 让 DeepSeek 生成一个随机密码 CLI + 测试 + README，放在当前项目目录，完成后你用 dsh_read_file 验收，再 dsh_review 评审

命令行（等价脚本，位于插件 skills/dsh-collab/scripts/）：

node task.mjs --in "<指令>" --cwd "<目录>" [--lane backend] [--model fast|pro] [--commit]
node review.mjs --cwd "<目录>" [--diff git|@文件|"diff文本"] [--focus "<重点>"]
node task.mjs --list | --status <taskId> | --cancel <taskId>

环境变量

已知限制

• Codex Desktop Windows 本地市场技能注入 bug（见上，MCP 通道不受影响）
• 动态插件环境无 AbortSignal，冷恢复失败时自动降级为一次性执行；宿主组合持久化版无此问题
• ChatGPT Plus 写入型 MCP 的开放度取决于 OpenAI 产品策略

License

MIT