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.

Fluxo de trabalho de publicação de conteúdo da Conta Oficial WeChat em seis etapas, com ferramentas de controle de qualidade e uma habilidade incluída.

Suite web Zhipu (GLM Coding Plan) como provedores e ferramentas DSH nativos: reatribui os web_search e web_fetch integrados para a busca web Zhipu e leitura de páginas Markdown, opcionalmente registra as ferramentas de repo github_search_doc / github_get_repo_structure / github_read_file e adiciona um cartão de configurações com toggles e um campo credential-ref.

Gerenciador de base de conhecimento local para agentes DSH: importação multiformato, fragmentação com suporte a CJK, busca híbrida vetorial sqlite-vec + BM25 com rerank bge-reranker-base, snapshots, exportação/importação kbpack e busca entre KBs — 22 ferramentas de agente e um painel web.

Registra o servidor MCP do MathWorks MATLAB/Simulink em um perfil dsh, para que as sessões de agente obtenham ferramentas mcp__matlab__* para executar código MATLAB e ler, editar e testar modelos Simulink.

Nove ferramentas consolidadas que dão aos agentes acesso completo à CLI do stool ops: gerenciamento de servidores, consulta de banco de dados/redis, busca/cauda de logs, implantação e histórico de CI/CD, códigos MFA, operações git, notas, tarefas e utilitários diversos (contabilidade, relatórios semanais, auditoria, listagem de projetos, predefinições nginx).

Plugin de melhoria para DSH Desktop: disciplina de execução de tarefas e um relacionamento real, por sessão. Disciplina: roteamento de intenção entre perguntas, consulta, discussão, diagnóstico e execução (o diagnóstico nunca corrige sem pedido), atualidade das evidências, verificação real dos resultados de ferramentas (falhas nunca são dadas como concluídas), autocura com reflexão entre sessões, e consciência de compactação e de capacidade documental. Persona: destila personagens nomeados a partir de logs de chat, romances, roteiros e fichas de personagem, com tom, frases de efeito e comprimento ancorados em estatísticas reais; memória de longo prazo com expiração automática, correções como regras de estilo, respostas aprovadas como corpus e feedback bidirecional.

Automação de desktop Windows para DeepSeek Harness: loop observe/act com prioridade para acessibilidade e 30 ferramentas padrão (alvos de elemento/coordenada, roteamento de estratégia auto/a11y/event), semântica de segurança de observações substituídas e sem repetição, botão de desligamento persistente, proteção contra desatualização RuntimeId/rect-drift, cartões de chat e painel flutuante (ops ao vivo, mural de frames, configurações de autodetecção de ambiente), descrição de visão em mosaico para modelos de baixa resolução, trilha de auditoria JSONL e lista de permissão de pid. Requer Windows 10+ e Python 3.9+ com uiautomation e pillow (instaláveis pela página de configurações).

Executa o TiddlyWiki 5 como base de conhecimento persistente do DSH: dez ferramentas de agente tiddlywiki_* (pesquisa filtrada, leitura/escrita/lote/renomear/excluir, recentes, tags, sincronização git com resolução de conflitos), um editor TiddlyWiki completo integrado na coluna central da GUI sobre um proxy de mesma origem, uma aba wiki no lado direito, uma aba por sessão resumindo as notas que uma sessão leu ou escreveu, um cartão de nota rápida com salvamento automático de rascunho e um bookmarklet de recorte opcional com anexo de imagem — tudo apoiado por um repositório git com commit automático.

Orquestração de fluxo de trabalho estilo supervisor sobre sessões de nível superior: despacho em lote com confirmação, fluxos de trabalho de equipe, direção de tarefas em execução, coleta em espera ociosa e descoberta ao vivo de rotas de modelo em 11 ferramentas task_* mais o comando slash /tasks.