saijun qi

[saijun qi @QiSaijun67665]

@khorn62885776 @ianneo_ai @bot 给我建立一个skill，UI资源库，上传到我的GitHub仓库

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@bot @elonmusk @bot [email protected]给我申请邮箱

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使用Muse文生视频生成的楚汉奕·3D中国象棋宣传片，Muse videos生成视频质量还是可以的，比肩seedance2.0，音效现阶段还是差点意思，但架不住人家价格便宜呀，只用了free周额度的百分之五左右！

邀请码还有效：13AJF1

#Muse #Muse注册 #Muse玩法 #Muse视频

[saijun qi @QiSaijun67665]

来些最新的Muse邀请码，过期无效的别来！
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@CryY666666 13AJF1

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@Arrowli180954Li 13AJF1

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@noahvisualsx 13AJF1

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@cwp202508 13AJF1

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@Chaos9Lee998 13AJF1

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@dannyli28349191 13AJF1

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@Yinzuwang 13AJF1

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@william40152988 13AJF1

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Muse最新兑现邀请码互助区
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@weidyzenng 13AJF1

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https://t.co/pbMKXWXlLR

[saijun qi @QiSaijun67665]

天一老师您好，我是 GitHub 用户 BigQ749。

看到您关于 DeepSeek Harness 内测和生态接入的征集，我想报名参加。我们的项目是「穹顶（Dome）企业 AI 工作台」：

GitHub ID：BigQ749
项目地址：https://t.co/Lb4YMllHar

它不是一个单纯的聊天界面，更偏向于“企业级 Agent Runtime + Orchestrator + UI”这一层。我们希望解决的问题是：如何让 Agent 真正进入企业日常工作，而不只是回答几个问题。

目前系统围绕老板、部门经理和员工三层身份，形成了一条比较完整的任务链：

老板一句话派活 → Agent 生成执行计划 → 老板确认派发 → 员工接收并使用 Agent 执行 → 员工自审提交 → 部门经理审核 → 老板最终验收归档 → 系统生成日报和周报。

底层我们保留了通用 Agent Runtime，支持模型通道、流式输出、工具调用、会话、任务计划、本地工作区、变更记录与回滚、MCP 接入、项目脉络分析，以及本地的数据边界和内容脱敏策略。在此之上，我们增加了企业组织、固定身份、权限控制、企业资料库、任务审计和人工审核等能力。

我们做这个项目时越来越明确地感受到，企业真正缺的并不只是一个“会聊天的 AI”，而是一个能够进入任务流程、明确责任边界、留下执行证据，并且在关键节点由人来确认和接管的 Agent 系统。这也是我们认为 DSH 很有价值的地方：如果 Harness 能够成为更稳定、更开放的 Agent 执行基础，我们希望把它接入真实的企业任务闭环里，而不是只做一个演示性质的适配。

如果有机会参加内测，我们愿意：

1. 根据 DSH 最终公开的接口和扩展方式，第一时间完成适配；
2. 通过 adapter、plugin、skill 或 MCP 等方式探索接入；
3. 使用脱敏后的企业任务验证执行链路、工具调用、状态追踪和人工审核；
4. 持续提交真实使用反馈、问题复现、文档和示例；
5. 如果合适，也愿意协助完善面向企业场景的集成案例。

项目目前仍在持续打磨中，我们不会把尚未完成的部分包装成已经成熟的能力。也正因为还处在建设阶段，我们很希望能尽早参与 DSH 的内测，在真实使用中共同验证 Harness 在企业场景里的可靠性和可扩展性。

我的邮箱是：[email protected]

API 额度当然很有帮助，但我们更看重的是能否尽早参与到一个真正有潜力的 Agent 基础设施生态里，把 Agent 从“能运行”进一步推到“能在企业里稳定工作”。感谢您开放这个机会，也期待有机会参与。

[saijun qi @QiSaijun67665]

天一老师您好，我是 GitHub 用户 BigQ749。

看到您关于 DeepSeek Harness 内测和生态接入的征集，我想报名参加。我们的项目是「穹顶（Dome）企业 AI 工作台」：

GitHub ID：BigQ749
项目地址：https://t.co/Lb4YMllHar

它不是一个单纯的聊天界面，更偏向于“企业级 Agent Runtime + Orchestrator + UI”这一层。我们希望解决的问题是：如何让 Agent 真正进入企业日常工作，而不只是回答几个问题。

目前系统围绕老板、部门经理和员工三层身份，形成了一条比较完整的任务链：

老板一句话派活 → Agent 生成执行计划 → 老板确认派发 → 员工接收并使用 Agent 执行 → 员工自审提交 → 部门经理审核 → 老板最终验收归档 → 系统生成日报和周报。

底层我保留了通用 Agent Runtime，支持模型通道、流式输出、工具调用、会话、任务计划、本地工作区、变更记录与回滚、MCP 接入、项目脉络分析，以及本地的数据边界和内容脱敏策略。在此之上，我们增加了企业组织、固定身份、权限控制、企业资料库、任务审计和人工审核等能力。

我做这个项目时越来越明确地感受到，企业真正缺的并不只是一个“会聊天的 AI”，而是一个能够进入任务流程、明确责任边界、留下执行证据，并且在关键节点由人来确认和接管的 Agent 系统。这也是我们认为 DSH 很有价值的地方：如果 Harness 能够成为更稳定、更开放的 Agent 执行基础，我们希望把它接入真实的企业任务闭环里，而不是只做一个演示性质的适配。

如果有机会参加内测，我愿意：

1. 根据 DSH 最终公开的接口和扩展方式，第一时间完成适配；
2. 通过 adapter、plugin、skill 或 MCP 等方式探索接入；
3. 使用脱敏后的企业任务验证执行链路、工具调用、状态追踪和人工审核；
4. 持续提交真实使用反馈、问题复现、文档和示例；
5. 如果合适，也愿意协助完善面向企业场景的集成案例。

项目目前仍在持续打磨中，我们不会把尚未完成的部分包装成已经成熟的能力。也正因为还处在建设阶段，我们很希望能尽早参与 DSH 的内测，在真实使用中共同验证 Harness 在企业场景里的可靠性和可扩展性。

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API 额度当然很有帮助，但我们更看重的是能否尽早参与到一个真正有潜力的 Agent 基础设施生态里，把 Agent 从“能运行”进一步推到“能在企业里稳定工作”。感谢您开放这个机会，也期待有机会参与。

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@uzmanerkann .