flowboard

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让工作在 Harness 中自然发生，让团队在不额外管理的情况下始终保持一致。

Flowboard 是运行在 DeepSeek Harness（DSH）中的开源办公协作与团队管理插件。它把目标、会议、人员、Agent 执行、进度和资料放进同一套办公逻辑，让工作从讨论到执行再到沉淀持续流动。任务不是产品的边界，而是支撑这套办公方式的工作骨架。

Alpha：0.1.2-alpha.5 仍处于早期验证阶段，接口、数据结构和安装方式可能不兼容变化。适合本地体验和小团队试用，不应按稳定生产版本部署。

不管理，即管理

传统任务管理要求员工做两遍工作：先开会、沟通和执行，再到另一个系统创建任务、填写负责人、更新进度、整理资料。管理系统记录的不是工作本身，而是员工事后维护的一份副本。只要没有人持续填报，看板就会失真。

AI 办公让这个问题更加明显。员工已经在 Harness 中让 Agent 调研、写作、分析、制定方案和执行任务；如果结果只留在个人 Session，团队仍然不知道谁在做什么、进展如何、产生了什么成果，最后还是要靠人工搬运和汇报。

Flowboard 改变的是任务信息的形成方式：

• 工作开始时，目标或会议行动项形成任务、负责人和计划。
• 工作进行时，成员与 Agent 沿同一任务上下文执行并更新进度。
• 工作完成时，文档、结论和资料回到原任务与项目。
• 团队协作时，每个人及其 Agent 读取同一份权威状态并继续接力。

员工仍然在做任务，但不再额外“管理任务”。工作发生的同时，管理已经发生。

一套贯穿整个 Harness 的办公逻辑

Harness 是人与 Agent 工作的入口，Flowboard 是其中的办公协作与组织记忆层。目标决定方向，会议形成共识，人与 Agent 共同执行，进度持续更新，资料沉淀结果；任务把这些环节连接起来，而不是要求员工维护一张会话之外的登记表。

员工提出目标 / 团队召开会议
              ↓
Harness 中的 Agent 理解意图与现有上下文
              ↓
Flowboard 形成任务、责任、计划和关联资料
              ↓
成员与 Agent 在各自 Session 中继续执行
              ↓
进度、问题、文档和结论回到同一任务上下文
              ↓
下一位成员或 Agent 从真实状态继续工作

DSH 继续负责会话、模型、Agent 和插件生命周期；Flowboard 不建立第二个 Agent 入口，也不让 DSH 反向依赖一个独立应用。用户只安装 @flowboard/dsh，页面与 Agent 就能使用同一个 FlowboardService、同一份数据和同一套权限规则。

一次完整工作如何发生

以一次产品会议为例：

1. 会前准备：成员让 Agent 读取项目进展、未完成任务和相关资料，自动整理会议上下文。
2. 会中理解：Flowboard 在浏览器本地切分音频，通过随包 Whisper 转录；会议 Supervisor 持续理解行动项、决议、风险和资料。
3. 动态修订：“交给张三”“不对，改成李四”“下周三前完成”会被理解为同一个意图的连续修订，而不是三个重复任务。
4. 会后成形：任务、负责人、截止时间、决议、风险、会议总结和关联资料已经进入项目，不再等待人工二次录入。
5. 继续执行：负责人回到自己的 Harness Session，让 Agent 调研、写作或执行；任务状态和产出继续沉淀到原上下文。

管理者看到的不是员工事后填写的周报，而是工作实际发生后形成的状态。

你会得到什么

能力	它改变了什么
AI 原生办公协作	Agent 可以读取团队上下文，连接目标、会议、任务和资料，不需要员工转录到另一套系统。
Jira 式项目看板	使用待办、进行中、已完成等工作流管理任务，支持拖放、负责人、优先级、进度和截止时间。
多维任务表	高密度查看和原位编辑任务，支持文本、数字、日期、单选、多选和人员等自定义字段。
AI 会议秘书	浏览器 VAD、本地 Whisper、实时转录、意图修订、行动项落库和会后总结形成完整闭环。
资料与组织记忆	Markdown 资料可关联项目、会议和任务，Agent 能沿关系读取工作的来龙去脉。
个人与团队视角	我的任务、个人看板、个人日程与项目工作区共享同一业务事实，不复制数据。
权限与审计	页面与 Agent 写入都经过授权、运行时校验、幂等、乐观锁、事务、版本和审计。

快速开始

环境要求

• Linux x64；内置 Whisper 原生运行时目前只提供该平台版本。
• Node.js 22.19+ 或 24+。
• DeepSeek Harness 0.1.0-rc.6，且 dsh 命令可用。
• 约 500 MB 可用磁盘空间；插件包含完整 ggml-small 模型。

从 GitHub Release 安装

每个 Alpha tag 都会生成 GitHub prerelease，直接附带完整插件 tarball 与 SHA256SUMS。插件包含完整 Whisper 模型，包体超过 npm 客户端可可靠发布的大小，因此 Alpha 统一从 GitHub Release 安装：

FLOWBOARD_VERSION=0.1.2-alpha.5
curl -LO "https://github.com/juntaoding/Flowboard/releases/download/v${FLOWBOARD_VERSION}/flowboard-dsh-${FLOWBOARD_VERSION}.tgz"
curl -LO "https://github.com/juntaoding/Flowboard/releases/download/v${FLOWBOARD_VERSION}/SHA256SUMS"
sha256sum -c SHA256SUMS
dsh plugin --profile web add "./flowboard-dsh-${FLOWBOARD_VERSION}.tgz"
dsh web

打开 http://127.0.0.1:3080，在 DSH 会话主视图中选择 Flowboard。

Release 附件包含完整 Whisper 模型，下载体积约 430 MB。请在校验和通过后再安装。

第一次使用

第一次启动会在本地创建一个 Owner、一个默认团队和一个默认项目，便于立即体验。数据默认保存在 $DSH_HOME/flowboard；未设置 DSH_HOME 时为 ~/.dsh/flowboard。

1. 认识工作台

进入 Flowboard 后，左侧是完整办公导航：

• 首页：今天的待办、日程、活跃项目和最近 AI 操作。
• 我的任务 / 个人看板 / 个人日程：按当前人物跨项目聚合工作。
• 会议列表 / 资料列表：查看团队会议与知识产出。
• 人员管理 / 团队管理：维护组织和权限。
• 项目：进入概览、Jira 面板、任务列表、会议、资料和成员页签。

可以先把 Default Team 和 Default Project 改成真实团队与项目，再添加成员、工作流和任务。

2. 让 Agent 建立第一批任务

回到 DSH 对话，直接描述工作，而不是先填完整表单：

为产品 Alpha 上线建立项目，把设计评审、插件打包、安装验证和发布说明拆成任务。

把插件安装验证分配给我，优先级设为高，截止到本周五。

整理我负责但还没有截止时间的任务。

Flowboard 的 Agent 工具会读取当前工作空间，选择可写项目，并在权限范围内创建或更新真实任务。非关键字段缺失时可以先形成可修订的临时实体；删除和不可逆操作仍需确认。

3. 开始第一场 AI 会议

在 Flowboard 首页点击 开始一场会议 → 立即开始，允许浏览器使用麦克风，然后正常讨论。即时会议默认自动执行经过校验的安全操作；从会议列表新建会议时，也可以选择“只记录”“建议后执行”或“自动执行安全操作”。

会议进行中可以观察：

• 实时转录是否持续出现；
• Supervisor 是“待投递”“AI 正在分析”还是“AI 已追平”；
• 行动项是否被新增、修订或撤销；
• AI 提问、项目资料和操作记录是否进入同一会议上下文。

点击 结束会议 后，Flowboard 会先排空最后的音频片段，再等待转录和意图收敛，最后生成总结并结束会议。随后到项目看板查看形成的任务和资料。

4. 在 Harness 中继续推进

会议只是输入之一。之后可以继续对 Agent 说：

汇总产品项目最近三场会议中仍未解决的风险。

把这次讨论形成的技术决策整理成项目资料，并关联对应任务。

读取 FLOW-12 的上下文，先完成调研，再更新任务进度和结论。

这就是 Flowboard 的核心使用方式：不离开 Harness，不重复维护任务系统，让 Agent 使用共享工作状态继续执行。

安装管理

升级到已下载的 Alpha：

dsh plugin --profile web add --force ./flowboard-dsh-*.tgz

卸载插件：

dsh plugin --profile web remove @flowboard/dsh

升级和卸载都不会自动删除 $DSH_HOME/flowboard。需要清理数据时，请先停止 DSH，备份并确认该目录后再操作。

数据与安全边界

• DSH 是唯一宿主和启动入口；Flowboard API、SQLite 与 Worker 随插件生命周期启动和停止。
• 浏览器只通过 DSH Typert Remote 调用 Host，不读取或保存上游 API Token。
• 嵌入模式每次启动生成随机 32 字节访问令牌，仅在 Host 内部使用。
• Whisper CLI、共享库和 ggml-small 模型都在插件包内，默认转录不依赖系统 Whisper 或 ffmpeg。
• 音频在本机 Flowboard 运行时处理；完成或失败的临时片段由 Worker 清理。
• 所有写操作统一进入服务端授权、校验、幂等、乐观锁、事务和审计链路。

更完整的实现边界见 DSH 原生插件架构与发布规范 和 系统架构总览。

Alpha 限制

• 当前默认使用单一本地 Owner；完整账号登录、邀请和令牌管理尚未接入。
• 当前持久化使用 SQLite，没有 PostgreSQL adapter 或分布式部署方案。
• 内置 Whisper 只支持 Linux x64，其他平台需要新增经过校验的 vendor 变体。
• 数据库 schema 仍在快速演进，当前不提供生产迁移链。
• Agent 已能读取工作空间、创建和更新项目/任务/资料并处理会议意图，但并非每个 DSH Session 都会自动绑定任务；更完整的跨 Session 执行追踪仍是产品演进方向。

本地开发

git lfs install
git lfs pull
corepack enable
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm dev

pnpm dev 会执行完整检查、生成真实 npm tarball，通过 dsh plugin --profile web add 安装到隔离的 .dsh-dev，再启动 dsh web。它不使用 workspace 软链接或临时 --patch，因此验证的就是用户真实安装边界。

发布前检查：

pnpm run check
pnpm run plugin:pack
pnpm run plugin:package-check
pnpm run plugin:install-check
pnpm run release:check

只有 @flowboard/dsh 会公开发布；仓库内 Contracts、Server、Host、Client 和 Typert adapter 都是私有源码模块，构建时聚合进一个插件包。Whisper 模型通过 Git LFS 保存，源码、暂存目录和最终 tarball 都会校验 SHA-256 与执行权限。

开源与贡献

Flowboard 采用 MIT License。提交 Issue 或 Pull Request 前请阅读 贡献指南、安全策略、行为准则 和 第三方声明。版本变化记录在 CHANGELOG。

Alpha 发布只接受 v*-alpha.* tag，GitHub Release 标记为 prerelease。发布包必须通过真实 DSH 安装、Web 启动、API 探活和 Whisper 资产审计。

文档

• DSH 原生插件架构与发布规范
• 系统架构总览
• 工作空间与 AI 会议设计
• 会议 Supervisor 设计
• 完整重构记录