tong-io/tongflow

Name: tong-io/tongflow
Author: tong-io

Plugin插件 ⭐ 1,035 AGPL-3.0 Vision & Media视觉与多媒体 Subagents & Orchestration子代理与编排

TongFlow — 多模态工作流工作室与引擎（画布 + Python 插件引擎）以及 dsh-tongflow，DeepSeek 工具套件工作室插件

Project Overview项目介绍

Edited by Zhiwei Agent (zhiwei)由知微Agent(zhiwei)编辑

TongFlow is an open-source, modality-first generative AI platform that lets creative users work with various types of content including text, images, audio, video, and 3D assets in a single, shareable canvas-based workflow. It supports multiple different ways to use the full platform, including a lightweight cloud desktop app, browser access at app.tongflow.com, self-hosted deployment via source or Docker, and integration as a plugin for DeepSeek Harness. It is built around a flexible node-based workflow system where every output can be reused, modified, or branched from at any step of your creative AI project.

To use TongFlow as a plugin within DSH, you only need to run a simple npx command to install the plugin, then start a new DSH session with an opening message starting with @tongflow. The plugin automatically provisions a separate Python virtual environment on first run, and clones the full list of official TongFlow plugins to give you the exact same feature set as the hosted cloud version. When you generate assets with the plugin, all workflows are saved as portable .tongflow.json files alongside your outputs, so you can open and edit them later in any TongFlow canvas anywhere.

TongFlow uses a dual license model. Non-commercial and individual use follows the AGPL-3.0 license, which requires source disclosure for any changes you make to the codebase. Organizations that want to use TongFlow in closed-source or commercial products without AGPL’s source disclosure requirement can purchase a commercial license from the project team. If you are using the macOS desktop build, note that it is not yet notarized with Apple, so you will need to run a simple terminal command after installation to clear the quarantine flag before you can open it normally.

TongFlow是一个开源的多模态优先生成式AI平台，支持整合文本、图像、音频、视频、3D等多种模态内容，让用户通过节点式工作流组合不同AI模型完成创作。它提供云端桌面应用、浏览器在线访问、本地自托管部署以及深度集成进DSH等多种使用方式，能满足不同场景下创作者和开发者的多样化需求。

从基础的图文混排创作到进阶的口型同步数字人视频、完整音乐视频制作，TongFlow支持不同复杂度的创作工作流。所有生成结果都会保存在画布上，你可以从任意节点分支修改、复用已有内容，也可以随时更换节点背后的AI模型，不会影响现有工作流结构。它适合AI创作者、独立开发者和需要多模态内容生成的团队使用。

TongFlow采用双许可证模式，个人非商业使用遵循AGPL-3.0，商业使用需要获得商业授权。作为DSH插件使用时，通过npx命令即可快速安装，首次使用会自动配置Python虚拟环境并拉取官方插件。macOS版本当前未经过苹果公证，需要执行命令清除隔离标记才能正常启动。

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Send to your DSH发给你的 DSH 安装

请帮我安装这个 DSH 插件。安装前先完成【兼容性检查 + 安全性检查】，检查通过再动手。

插件：tongflow（tong-io/tongflow）
仓库：https://github.com/tong-io/tongflow
本站详情页：https://www.yhbd.top/plugins/tong-io-tongflow/
本站登记：类型 plugin · 归类 多平台兼容工具（非 DSH 原生） · 许可证 AGPL-3.0 · ⭐ 1035 · 最近提交 2026-10-02 · 主语言 TypeScript · 未检测到 DSH 插件清单

按下面顺序执行，每步先把结论告诉我，再进入下一步：

【1 兼容性检查】
① 我这边：DSH 版本、Node 版本、操作系统、当前 profile（web / desktop）。
② 读它的 README、package.json、插件 manifest，列出它要求的 DSH 版本 / Node 版本 / 操作系统 / 外部依赖 / 需要另外先装的运行时。
③ 逐条比对，结论只写「满足 / 不满足 / 未知」三种；不满足的给出可行替代方案。
④ 检查是否和我已装的插件冲突：命令名重复、skill / tool 重名、端口占用、重复注册的 MCP server。

【2 安全性检查】
① 仓库可信度：和上面「本站登记」是否一致；star / fork 数、创建时间、最近提交，是否归档或长期停更。
② 安装脚本：逐行看 package.json 的 preinstall / install / postinstall，以及 install.sh、setup.ps1 之类脚本。出现 curl|bash、下载后直接执行、混淆代码、访问与插件功能无关的域名，立刻停下来告诉我，不要继续装。
③ 依赖：列出新增依赖，标出无人维护、或与知名包拼写近似的可疑包（typosquatting）。
④ 权限与副作用：它会读写哪些目录、访问哪些域名、需要哪些 DSH 权限（filesystem / network / shell / clipboard 等），以及怎么卸载和回滚。
⑤ 如果它要求 sudo / 管理员权限，或权限明显超出功能所需，先停下来问我。

【3 安装】
上面两步没有「不满足」和「高危项」时才执行；用官方推荐方式安装，不要自行提权。

【4 汇报】
用表格输出：检查项 / 结论 / 依据 / 是否需要我决策。拿不准的一律写「未知」并说明要我怎么确认——不要猜，也不要替我决定。

Send this message to DSH in your current session: it verifies compatibility and security first (answering met / not met / unknown item by item) and only installs once everything checks out — it will stop and ask you if it finds a high-risk item. The box scrolls; the copy is the full prompt. CLI install commands may not be accurate across systems, so DSH is the safer route.把上面这条消息直接发给当前会话里的 DSH：它会先核对兼容性与安全性（逐条给「满足 / 不满足 / 未知」），确认没问题再安装，有高危项会停下来问你。框内可滚动，复制到的是完整提示词；安装命令不一定准确，发给 DSH 更稳。

Pre-install check安装前体检Compatibility · Security兼容性 · 安全性 1 warning1 项注意

No DSH plugin manifest detected - it may only carry the dsh-plugin topic, so the install method must be confirmed on the spot未检测到 DSH 插件清单：可能只是打了 dsh-plugin 话题，安装方式要现场确认
Not DSH-native: a multi-platform tool that may require Node / Electron or another runtime first非 DSH 原生，是多平台兼容工具：可能要先装 Node / Electron 等运行时

DSH walks through these 9 checksDSH 会逐条核对这 9 项

Compatibility兼容性

DSH, Node, OS and profile requirementsDSH 版本 / Node 版本 / 操作系统 / profile 是否满足要求
External dependencies and runtimes (Electron / Python / Docker, ...)外部依赖与运行时（Electron / Python / Docker 等）是否齐备
Conflicts with installed plugins: command names, skill / tool names, ports, duplicate MCP registration与已装插件是否冲突：命令名、skill / tool 重名、端口占用、重复 MCP 注册

Security安全性

Repo matches the facts registered here; archived or abandoned?仓库是否与页面登记一致，是否归档或长期停更
Safety of preinstall / install / postinstall and install.sh / setup.ps1preinstall / install / postinstall 与 install.sh、setup.ps1 是否安全
curl|bash, download-then-execute, obfuscation, unrelated domains → stop immediatelycurl|bash、下载即执行、混淆代码、无关域名 → 立刻停止
Typosquatting or unmaintained packages among the new dependencies新增依赖里有没有 typosquatting 或无人维护的包
Requested permissions vs. what the feature actually needs申请了哪些权限、是否超出功能所需（filesystem / network / shell / clipboard）
Any sudo / admin requirement, plus uninstall and rollback是否要求 sudo / 管理员权限，以及卸载与回滚方式

Anything uncertain must be marked unknown with a note on how to confirm it. This site's signal screen is a static snapshot, not a security audit.拿不准的必须标「未知」并说明要我怎么确认。本站的信号筛查是静态快照，不能替代安全审计。

Or use CLI install (for developers)或使用命令行安装（适合开发者）

CLI Install命令行安装

npx @deepseek-ai/dsh@next plugin --profile web add dsh-tongflow

把 tong-io/tongflow 加入你的 DSH 配置（web profile）即可启用。

READMEREADME

33.2 KB · 缓存于 2026-10-02 22:09:22 · 33.2 KB

TongFlow: The Open-Source Modality-First GenAI Platform

English · 简体中文 · 日本語

Different modalities. One workflow.

Text, images, audio, video and 3D are your materials. Decide how they transform and combine, then choose the model behind each step. Every result is material you can use again.

Open-source core · Your models · Self-hostable · tongflow.com · Open the canvas