Plugins

Build and manage dsh agent modes from the settings page: start each one from the official standard / PTC / minimal / Cordis composition, toggle the plugin rows it mounts one by one, rename it, and edit its system prompt — a plain file the agent loop re-reads before every model step, so an edit applies to the running session on its next step. Rows left untouched stay byte-identical to the shipped ones, platform conditions included.

Lists the Markdown documents, images and video that already exist anywhere in the session workspace in the DSH sidebar, ranked by relevance to the current conversation: recent messages are matched locally against document title, summary and body with IDF weighting, with no model calls and no network. Because the list is scanned from the workspace instead of remembered, restarting DSH or starting a new session does not empty it. Images and video preview in place, with relative-path images resolved and video streamed over HTTP Range. The same ranking is exposed to the agent as a knit_docs tool, which returns the most relevant documents along with the passage that matched in each, where one is found.

DSH RedTeam 模式：一句话拉起红队作战智能体（资产测绘 / 攻击链 / 得分目标 / 报告 / POC 知识库），含四个角色、13 个原生技能与常驻右侧控制台

One-click prompt improvement for the DSH composer: press the sparkle button to rewrite the draft into an agent-ready prompt, replaced in place and undoable, with a deterministic fidelity check that keeps every path, identifier, number, URL and backticked token verbatim, plus a length ceiling that blocks inflation.

Multi-language codebase intelligence for MCP-compatible IDEs, the CLI and DeepSeek Harness: chat, search, audit, refactor, and board-ready reports from local code.

模型可见的远程文件工具 read_remote、write_remote、edit_remote，经 ssh 读写远程主机文件。write_remote 只允许新建，绝无覆写分支；文件后端 RemoteFileSystem 不继承 FileSystem，仅借用 @deepseek-ai/dsh-fs 的类型词表与 FsError。标准可安装的 dsh host 插件。

Cloud workspaces for DeepSeek Harness: pick "Cloud (SSH)" in the workspace chooser and the agent's bash/read/write/edit/glob/grep tools transparently run on your Linux server over SSH. Includes ssh_* agent tools, an SSH host settings card, jump-host suppo

Per-workspace MCP scoping for the DeepSeek Harness — decide which MCP servers a session may see from the directory it was opened in.

Zero-config lint feedback loop for JS/TS, Python, Go and Rust: lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix tools driven by the repo's own eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy (auto-detected from config files, repo-local node_modules/.bin resolved first, nothing bundled), plus an auto-injected post-edit findings delta on the harness fs/observed event and a bounded completion gate — edit → lint → auto-repair with one lint_fix call for dsh agents.

Multi-language codebase intelligence for DeepSeek Harness and MCP-compatible IDEs: chat, search, audit, refactor, and board-ready reports from local code.

Unit conversion toolbox covering 20 categories — length, mass, temperature, area, volume (incl. US cooking units), speed, time, data sizes (decimal MB vs binary MiB), data transfer rates (Mbps vs MB/s), acceleration incl. g-force, illumination (lux / foot-candle), pressure, energy, angle, frequency, power incl. three horsepower definitions, force, torque, typography (px/pt/em/rem), and fuel economy (mpg ↔ L/100km). Two tools — convert_unit and list_units — zero runtime dependencies, pure arithmetic; each result includes the formula applied.

Reading archive for dsh: after reading open-source code, capture quick notes or write full deep notes that group into one card per repo / file / symbol, stored as an append-only log of Markdown notes you can open in Obsidian; query your history, browse recent reads, or search your own Obsidian vault and link related notes to a reading record. Nine tools, a /codevault command, and a code-reading skill.

GitHub MCP helper panel: shows copyable example prompts at Settings → Plugins → GitHub MCP (random 4 from a 30-example pool), visualizes a public user's repo star/fork/language, and adds the gh_repo_stats and gh_current_user model tools.

Connects GitHub's official remote MCP server as a DSH plugin: stores the PAT in DSH's credential center (.credentials.yaml) via github_set_token, and exposes GitHub tools as mcp__github__*.

Canvas task board ported from CodexFF: hierarchical parent/child tasks with boundaries, snap-aligned draggable panels in a conversation view tab, plus `board_*` / `task_*` agent tools and a sync skill.

Workflow de publication de contenu pour Compte Officiel WeChat en six étapes, avec des outils de contrôle qualité et une compétence intégrée.

Suite web Zhipu (GLM Coding Plan) comme fournisseurs et outils DSH natifs : réassocie les web_search et web_fetch intégrés à la recherche web Zhipu et à la lecture de pages Markdown, enregistre optionnellement les outils de dépôt github_search_doc / github_get_repo_structure / github_read_file, et ajoute une carte de réglages avec bascules et un champ credential-ref.

Gestionnaire de base de connaissances locale pour agents DSH : importation multi-format, segmentation tenant compte du CJK, recherche hybride vectorielle sqlite-vec + BM25 avec rerank bge-reranker-base, instantanés, export/import kbpack et recherche inter-KB — 22 outils d'agent et un panneau Web.

Enregistre le serveur MCP MathWorks MATLAB/Simulink dans un profil dsh, afin que les sessions d'agent obtiennent des outils mcp__matlab__* pour exécuter du code MATLAB et lire, éditer et tester des modèles Simulink.

Neuf outils consolidés qui donnent aux agents un accès complet à la CLI stool ops : gestion de serveurs, requête de base de données/redis, recherche/queue de logs, déploiement et historique CI/CD, codes MFA, opérations git, notes, todos et utilitaires divers (comptabilité, rapports hebdomadaires, audit, listing de projets, préréglages nginx).

Module d'amélioration DSH Desktop : discipline d'exécution des tâches et une véritable relation, par session. Discipline : routage d'intention entre questions, recherche, discussion, diagnostic et exécution (le diagnostic ne corrige jamais sans demande), actualité des preuves, vérification réelle des résultats d'outils (un échec n'est jamais annoncé comme terminé), auto-guérison avec réflexion entre sessions, et conscience de la compaction et des capacités documentaires. Persona : distillation de personnages nommés depuis journaux de chat, romans, scripts et fiches de personnage, avec ton, expressions et longueur ancrés sur de vraies statistiques ; mémoire à long terme avec expiration automatique, corrections en règles de style, réponses approuvées comme corpus et retour bidirectionnel.

Automatisation du bureau Windows pour DeepSeek Harness : boucle observe/act privilégiant l'accessibilité avec 30 outils standard (cibles élément/coordonnée, routage de stratégie auto/a11y/event), sémantique de sécurité d'observations remplacées et sans relecture, commutateur d'arrêt persistant, protection contre l'obsolescence RuntimeId/rect-drift, cartes de discussion et panneau flottant (opérations en direct, mur de cadres, paramètres d'auto-détection de l'environnement), description de vision en mosaïque pour les modèles basse résolution, piste d'audit JSONL et liste d'autorisation de pid. Nécessite Windows 10+ et Python 3.9+ avec uiautomation et pillow (installables depuis la page des paramètres).

Exécute TiddlyWiki 5 comme base de connaissances persistante de DSH : dix outils d'agent tiddlywiki_* (recherche filtrée, lecture/écriture/lot/renommer/supprimer, récents, étiquettes, synchronisation git avec résolution de conflits), un éditeur TiddlyWiki complet intégré dans la colonne centrale de l'interface graphique via un proxy de même origine, un onglet wiki sur le côté droit, un onglet par session résumant les notes lues ou écrites par une session, une carte de note rapide avec sauvegarde automatique du brouillon, et un bookmarklet de capture optionnel avec pièce jointe image — le tout soutenu par un dépôt git avec commit automatique.

Orchestration de flux de travail de type superviseur sur les sessions de niveau supérieur : dispatch par lots avec confirmation, flux de travail d'équipe, pilotage des tâches en cours, collecte en attente et découverte en direct des routes de modèles sur 11 outils task_* plus la commande slash /tasks.