Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.
bashen todo el repo
0–100, la ruta de este skill
último commit aquí
últimos 90 días
103 tok en reposo
2 KB
Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill deepseek-chat --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Este skill runs shell commands.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Wraps DeepSeek's chat/completions endpoint in the same subprocess-invocation
shape as the other ruflo-*-harness skills (see ruflo-metaharness's
harness-score for the reference). No library import on ruflo's boot path.
deepseek-reason instead — same plugin, different model.Implementation: scripts/chat.mjs.
DEEPSEEK_API_KEY from env. If missing, emit
{ status: 'degraded', reason: 'DEEPSEEK_API_KEY is not set', ... }
and exit 0 (ADR-150-style graceful degradation).https://api.deepseek.com/v1/chat/completions with
{ model, messages, temperature?, max_tokens? }. 60s hard timeout.choices[0].message.content and usage counters.--format table prints only the content (for piping); --format json
(default) returns the full envelope.--alert-on-error exits 1 on any degraded/error status (CI-friendly).node plugins/ruflo-deepseek-harness/scripts/chat.mjs \
--prompt "In one sentence: what is HNSW?" \
--temperature 0.2
Sample output:
{
"status": "ok",
"model": "deepseek-chat",
"content": "HNSW is a graph-based approximate nearest neighbor …",
"finishReason": "stop",
"usage": { "promptTokens": 12, "completionTokens": 34, "totalTokens": 46 }
}
Reproducido de ruvnet/ruflo bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Requiere la variable de entorno DEEPSEEK_API_KEY.
Necesita en el PATH:node
Este repo incluye 275 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.
Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.
Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
Crea un nuevo Architecture Decision Record con numeración secuencial y registro en AgentDB.
Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.
Informe de preparación del repo en 7 secciones desde metaharness genome: repo_type, agent_topology, risk_score, mcp_surface, test_confidence y publish_readiness.
Coordinador de swarm que cambia dinámicamente de topología (jerárquica, malla, anillo, híbrida) y se reoptimiza en tiempo real según patrones de rendimiento y carga de trabajo, con aprendizaje integrado.
Especialista en Goal-Oriented Action Planning (GOAP) que crea planes dinámicos e inteligentes para objetivos complejos, combinando técnicas de IA de videojuegos, replanificación adaptativa y optimización sublineal.
Especialista en coordinación inteligente y generación dinámica de agentes: analiza tareas y crea automáticamente los agentes con las capacidades óptimas para cada trabajo.
