# allinluna

> 把 All in Luna 多 Agent 协调能力接到 DeepSeek Harness，提供 4 个 Cordis 工具，把目标拆成可并行的顶层任务交给 subagent 执行并记录回执。

## Metadata

- Author: [@zenx0x](https://github.com/zenx0x)
- Repo: <https://github.com/zenx0x/allinluna.git>
- GitHub: [zenx0x/allinluna](https://github.com/zenx0x/allinluna)
- Stars: 40
- Language: Python
- License: [Apache-2.0](https://spdx.org/licenses/Apache-2.0.html)
- Topics: `agent-orchestration`, `agent-skills`, `ai-agents`, `allinflash`, `codex`, `deepseek`, `deepseek-harness`, `developer-tools`, `dsh`, `dsh-plugin`, `luna`, `multi-agent`, `orchestration`
- Forks: 1
- Open Issues: 0
- Last push: 2026-08-14T01:42:33.000Z
- Added: 2026-08-15T00:00:00.000Z

## Install

```bash
dsh plugin --profile web add github:zenx0x/allinluna
```

## Wiki

## 一句话定位
All in Luna 是面向复杂项目的多 Agent 协调框架；这个 DSH 插件是它的入口（npm `@zenx0x/allinflash`，bundle 名 `allinflash`），把 Python CLI 的能力暴露成 4 个 Cordis 工具，让模型在 DSH 内直接启动顶层任务、把可并行的子任务交给 subagent，并按严格的契约做回执持久化。

## 核心能力
- 注册 `allinflash_start` 工具：用一个具体目标调用外部 All in Luna CLI，创建持久化的多 Agent 运行；这是入口点，模型给出 `goal`（必要时附 `model`），插件负责拼 `start --goal … [--model …]` 命令行
- 注册 `allinflash_status` 工具：读取某个 run 的持久化状态，返回 CLI 给出的 JSON 回执；状态由 All in Luna 端维护，DSH 进程不持有任何额外状态
- 注册 `allinflash_next_actions` 工具：拉回该 run 下一步需要宿主执行的动作列表；动作是"冻结"的，意味着宿主在转发前不能改任何字段
- 注册 `allinflash_relay_action` 工具：把一条 top-level 任务动作转交给 DSH 的可续接 subagent（`ctx.subagents.startContinuable`），并把观察到的子身份作为精确回执（包含 `actual_tool` / `actual_capability` / `action_contract_hash`）写回 All in Luna 持久层
- 强校验的动作合同：relay-action 会逐项验证 `kind`/`execution_class`/`tool`/`host_capability_required`/`tool_policy.exact_tool`/`tool_policy.substitutions`/`action_contract_hash`，任何不匹配直接抛错，绝不会下发到 subagent
- 内置 CLI `allinflash`：`init` 子命令生成独立 DSH profile（默认名 `allinflash`，不覆盖已有预设）、`doctor` 子命令一次性检查 profile/依赖/bundle/patch/DSH/All in Luna CLI 六项

## 技术实现
- **语言**: JavaScript（Node.js，ESM）
- **关键依赖**: `@deepseek-ai/dsh-tools`（`defineTool` 注册工具）、`@deepseek-ai/cordis`（^4.0.1，宿主服务容器与 `ctx.tools` / `ctx.subagents`）、`node:child_process.execFile`（异步调用外部 Python CLI）、`node:crypto` SHA256（算动作合同哈希）
- **架构模式**: DSH Cordis bundle，通过 `package.json#dsh.bundle.patch` 指向 `cordis.patch.yml` 注入；`index.js#apply(ctx, config)` 用 `ctx.tools.register(defineTool(...))` 注册 4 个工具，`inject = ['tools', 'subagents']` 声明依赖。CLI 子进程调用是单点：`invoke(config, args)` 把数组参数透传给 `allinluna`，所有工具共用这条路径，回执统一为 `{ ok, exitCode, resultJson, stderr }` 的 JSON
- **入口文件**: `plugins/deepseek-harness/index.js`（Cordis 入口与 4 个工具），`plugins/deepseek-harness/cli.js`（`allinflash init/doctor` 子命令），`plugins/deepseek-harness/cordis.patch.yml`（bundle 配置默认值）

## 适用场景
需要把"一个跨越前后端/迁移/测试的大型任务"在 DSH 里同时推进多条工作时使用：模型先用 `allinflash_start` 发起 run，再循环调 `allinflash_next_actions` 拿动作、用 `allinflash_relay_action` 把可并行的顶层任务交给 subagent，并把每个 subagent 的真实身份写回持久层作回执。如果只是改一个 typo、做一个单文件修改、或串行调试一个函数，直接用默认 DSH agent 就够，不必走这个入口。

## 前置依赖与兼容性
| 依赖 | 最低版本 | 说明 |
|---|---|---|
| DeepSeek Harness 宿主 | 未声明（`dsh` 字段仅有 `bundle.patch`） | peerDependencies 列 `@deepseek-ai/cordis ^4.0.1`、`@deepseek-ai/dsh-tools ^0.1.0-rc.6` |
| Python 运行时 | >= 3.11 | `pyproject.toml#requires-python`；要先 `pip install allinluna==2.0.0-rc.3`，否则 relay-action 会 ENOENT |
| Node.js | >= 20 | `plugins/deepseek-harness/package.json#engines.node` |
| 平台 | 跨平台 | 同一份 `cordis.patch.yml` 与 `cli.js` 在 macOS / Windows / Linux 都跑；Windows 上 `dsh` 命令走 `ComSpec /d /s /c dsh …` 调度 |
| 原生模块 | 无 | 仅依赖 Node 内置 `node:child_process`、`node:crypto`、`node:fs`、`node:os`、`node:path`、`node:url` |

## 安装方式
```bash
dsh plugin --profile web add github:zenx0x/allinluna
```

> 安装这条 npm bundle 只解决了 DSH 端的依赖；要真正用起来还要先在系统里装好 All in Luna 的 Python CLI（`python -m pip install "allinluna==2.0.0rc3"`），并通过 `npx @zenx0x/allinflash@0.2.0 init --profile allinflash` 让插件生成独立的 DSH profile、写入 cordis 配置，再 `dsh --profile allinflash` 启动。

## 配置项
| 配置 | 类型 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|---|
| `command` | 字符串 | 用来调用 All in Luna 运行时 的可执行文件；可换 `python` / `uv` 等 | `allinluna` |
| `commandArgs` | 字符串数组 | 透传给上面命令的固定前置参数；init 总会加上 `--adapter deepseek-harness`，让 scheduler 只发 top-level 任务动作 | `['--adapter', 'deepseek-harness']` |
| `db` | 字符串 | 持久化数据库路径；同一 run 的 status/next-actions/ingest-receipt 都基于这个 db | （未设置，使用 CLI 默认 `runtime.db`） |
| `cwd` | 字符串 | 调子进程时的工作目录；非 worktree 场景下通常与 db 同目录 | （未设置，使用 CLI 默认） |
| `timeoutMs` | 整数（毫秒） | 单次调用 All in Luna CLI 的超时；超时会返回 `ok:false` 和对应 stderr | `30000` |
| `model` | 字符串 | `allinflash_start` 默认带上的模型 ID；DSH 路由协商后冻结到动作合同里 | `deepseek-v4-flash` |
| `subagentProvider` | 字符串 | `relay-action` 用来启动可续接 subagent 的 provider；影响子任务怎么落地 | `spawn` |
| `hostId` | 字符串 | 回执里的宿主标识，便于服务端区分回执来自哪个 DSH 实例 | `allinflash-dsh` |

## 常见问题
**Q: 模型调 `relay-action` 一直报错 "action does not require the exact All in Flash top-level capability"，怎么办？**

A: 让模型先用 `next-actions` 重新拿一次动作并把返回的 JSON 原样传给 `relay-action`，不要做任何字段改写（删/加字段、改 prompt、改 title 都会导致 `action_contract_hash` 不匹配）。如果 `next-actions` 返回的不是 `kind=create-top-level-task`，说明这个动作本来就不是 top-level 任务（例如是项目解析、模型解析等），应当走 All in Luna 自带的其它流程，而不是 relay。

**Q: 提示 `All in Luna CLI was not found` 怎么处理？**

A: 这是子进程 spawn 返回 `ENOENT` 时插件给出的提示。先 `allinluna --version` 自己手测一下能不能跑；如果系统 PATH 里找不到，用 `npx @zenx0x/allinflash init --profile allinflash --runtime-command "uv --directory <仓库路径> run allinluna"` 重生成 profile，或在已经写好的 `cordis.patch.yml` 里把 `command` 字段改成绝对路径。

**Q: 想换默认模型 `deepseek-v4-flash`，但 init 完之后才想起来，能热改吗？**

A: 可以。DSH 会监视 profile 的 `cordis.patch.yml`，直接编辑 `config.model` 这一行（改成 DSH 能路由到的模型 ID）保存即可，不需要重新跑 init；模型路由解析在动作合同冻结之前完成，新模型会作用于下一个 run。

**Q: 想让两个独立的 run 并行跑怎么办？**

A: 一个 profile 默认只有一个 `allinflash` row；要并行多个独立 run，用 `npx @zenx0x/allinflash init --profile allinflash-a` / `--profile allinflash-b` 建多个 profile，每个 profile 启动各自的 `dsh --profile <name>` 进程。它们各自持有独立的 db/cwd，互不干扰；模型在同一时刻只会看到当前 profile 注册的 4 个工具。

**Q: 怎么判断 CLI 真的把动作下发到 subagent 了？**

A: `relay-action` 成功执行后会向 All in Luna 端写一条 `ingest-receipt`，回执里 `thread_id` 等于 `childId`、`source: deepseek-harness`、`actual: true`、且 `actual_tool / actual_capability` 都是 `allinflash__create_top_level_task`、并且 `action_contract_hash` 与原动作一致。模型侧的返回文案是 "All in Flash lane child <childId> accepted."；同时 DSH 那边也能在子会话列表里看到这条被启动的 child。

**Q: 与 DSH 自带的 subagent 有什么区别？**

A: DSH 自带的 subagent 是模型内部临时分支，没有独立任务身份、没有持久化回执。All in Flash 的 top-level 任务在 Python CLI 那边有独立 `task_id` / `dispatch_id` / `action_id` / `task_envelope_ref` 等身份字段，回执必须携带 `action_contract_hash` 才能被接受，目的是让"任务授权"和"实际下发"在持久层一一对应、避免模型幻觉出虚构的回执。

## 上手难度
进阶 — 需要理解 DSH profile / `cordis.patch.yml` 的分层概念、Python CLI 与 npm bundle 的双 runtime 关系、以及"动作合同"这个相对冷门的概念；插件自身给了 schema 默认值和 doctor 命令，多数情况下跑一遍 `init` 就能用，但想要换模型/换 db/换 subagent provider 时要知道 CLI 那一侧的实际行为才不会踩坑。

## 已知问题与限制
- 插件本身不校验 `model` 字符串是否在当前 DSH 部署中真实存在：默认 `deepseek-v4-flash` 只是 bundle 的初值，真实可用取决于宿主路由；路由协商失败由 All in Luna scheduler 通过 `next-actions` 返回 `route-resolution` 动作来表达，模型需要遵循而不是改 model 字段
- `relay-action` 强校验 `substitutions: []`，意味着无法在转发时让 DSH 侧用其它工具名替代；如果某个动作的 `tool_policy.on_unavailable` 不是 `block`，插件仍然按 exact_tool 走，不会切换到备选工具
- `cordis.patch.yml` 默认的 `cwd: 'D:/AgentSkills/allinluna'` 是仓库开发用的占位路径；公共安装走 `npx @zenx0x/allinflash init` 会按部署实际位置覆盖它，但如果你直接复制默认 patch 不走 init，这个 Windows 路径在 macOS / Linux 上会立刻失败
- 插件不知道 All in Luna CLI 的具体启动命令细节；用 `uv` / `python -m` / `pipx` / 系统 PATH 调用哪种，要在使用 init 时显式指明 `--runtime-command`，否则按 `allinluna` 默认名找
- `cordis.patch.yml` 里的 `subagentProvider: spawn` 是 bundle 的开发默认值；生产部署如果用其它 provider（如云端容器 provider），同样需要在 init 或 patch 里覆盖
- 没有"列出当前所有 All in Luna run"或"取消 run"的工具：run 的生命周期由 All in Luna CLI 的 `status` / `pause` / `resume` / `cancel` / `reconcile` 子命令管理，DSH 这边只暴露 `start` / `status` / `next-actions` / `relay-action` 四个
- 同一 profile 里只能挂一份 allinflash bundle；DSH 不允许同名 bundle 在同一 profile 的 patch 里重复 row，第二次声明会被 Cordis 忽略

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