dsh-workflow-studio
DeepSeek Harness 的可视化工作流插件。侧栏打开全屏工作台,用节点编排有限 DAG;已保存的工作流可在工作台运行,也可在会话里用 workflow_run 或 /workflow 调用。贴图后回车可由读图工作流识别图片,会话可以继续使用纯文本模型。
- Stars
- 0
- Language
- TypeScript
- Created
- Aug 19, 2026
- Updated
- Aug 20, 2026
Introduction
DSH Workflow Studio
DeepSeek Harness 的可视化工作流插件。侧栏打开全屏工作台,用节点编排有限 DAG;已保存的工作流可在工作台运行,也可在会话里用 workflow_run 或 /workflow 调用。贴图后回车可由读图工作流识别图片,会话可以继续使用纯文本模型。
源码:https://github.com/Zzzzkd/dsh-workflow-studio。操作步骤见 使用指南(English)。
功能
- 侧栏底部、「设置」上方的「工作流」入口;三栏工作台(目录与节点、画布、属性/校验/运行)。
- 刷新后再次打开会恢复上次加载或保存的工作流。
- 节点:
Start、Prompt、LLM、图片识别(Vision)、Agent、Condition、Output。支持条件分支与汇聚。不支持循环、并行、任意脚本、Shell 节点,以及多个 Start/Output。 - 变量:
{{input.key}}、{{steps.node-id}}、{{current}}。默认变量与运行参数均为 JSON 对象,运行参数覆盖同名默认值。 - 工作流保存为工作区
.dsh/workflow-studio/*.json。 - 工作台「运行」使用独立调试 Agent,不占用当前会话。
- 会话中可用
workflow_list/workflow_run;用户消息中的图片会写入args.image。 /workflow不经过模型,直接运行已保存工作流。- 贴图后回车(草稿不是
/…):先发出用户文字,后台读图,识别结果进入同一轮对话。 - 图片识别节点从「设置 → 模型」已配置的目录选择路由和模型。切换路由会清空已选模型。
节点
| 节点 | 作用 | 主要配置 |
|---|---|---|
| Start | 唯一入口 | 无 |
| Prompt | 文本模板,不调用模型 | template |
| LLM | 一次直接回答 | prompt |
| 图片识别 | 用视觉模型读本地图片 | image、instruction、路由与模型 |
| Agent | 可使用工具的子 Agent | prompt |
| Condition | true / false 分支 | 左值、运算符、右值 |
| Output | 唯一出口 | value |
Condition 运算符:equals、notEquals、contains、exists、truthy。必须各有一条 true 与 false 出边,两条路径都要到达 Output。
安装
需要已安装 DeepSeek Harness Web Profile。在 Harness 目录执行:
dsh plugin --profile web add dsh-workflow-studio
本地路径安装:
dsh plugin --profile web add D:\Soft\dsh-workflow-studio\packages\workflow-studio
启动 dsh web 后,在侧栏点击「工作流」。读图功能需要环境变量 DASHSCOPE_API_KEY(阿里云 DashScope),插件会使用名为 studio-vision 的模型路由。
配置
在 Harness 的 cordis.patch.yml 中修改 workflow-studio 的 config:
| 字段 | 默认 | 含义 |
|---|---|---|
root | .dsh/workflow-studio | 工作流文件目录 |
toolName | workflow_run | 会话中运行工作流的工具名 |
listToolName | workflow_list | 列出工作流的工具名 |
workflowToolName | workflow | 实际执行所用的 workflow 工具 |
maxResultChars | 50000 | 运行结果文本上限 |
defaultVisionWorkflow | "" | 贴图读图所用工作流的 id 或精确名称;空则使用名为「读图」的工作流,或目录中唯一带 image 输入的工作流 |
最小示例
新建后的默认图:
Start → Prompt → LLM → Output
默认变量:
{ "topic": "DeepSeek Harness", "language": "中文" }
Prompt:请用 {{input.language}} 总结 {{input.topic}} 的三个特点。
LLM 与 Output:{{current}}
更多示例见 使用指南。
License
MIT