插件

DeepSeek Harness Desktop 专属右键实用工具菜单：编辑、网页/Agent 搜索、Agent 快捷动作、文本工具、翻译与站内搜索、复制整条消息、导出对话（Markdown/JSON/PDF）。纯客户端 DOM 实现，并内嵌 host-patch（导航策略 + 剪贴板权限）宿主自愈，随应用更新不丢失。

TRAE 式「回退到本轮对话发起前」插件：按轮次建立检查点（10 轮滑动窗口），同时回滚工作区文件与原位截断模型上下文，保持同一 session id。回退只能由人发起：/rollback 命令或每轮的 Web 回退按钮（被中断的轮次也可用），弹窗逐条列出受影响文件及其动作（恢复/找回/删除/跳过）。

DSH 持久项目智能与记忆插件：架构分析、跨会话上下文、TODO 列表与可选的混合检索。

按 kubeconfig context 管控 kubectl 调用的策略插件：本地集群外硬拒绝不可逆操作，其余写操作请求人工确认。

持久化项目记忆、事件溯源的任务生命周期、上下文预算控制与多智能体协作交接。

在设置页管理已归档会话：恢复或彻底删除（直接物理删除，无备份层）。会话菜单新增红色彻底删除项，附三个 agent 工具。已打开的会话也能立即删除，残留内存副本以归档墓碑隐藏、重启后自动清理。

DeepSeek Harness 插件：双时态 VSA 记忆与认知引擎、BLAKE3 溯源链，以存储+会话插件形态接入，含真实 Python 子进程端到端测试。

全局提示注入 / 上下文病毒防御：扫描工具参数、工具结果、进模型前消息与出站流；隔离/阻断/监控三模式、金丝雀陷阱、可演进磁盘签名库（学习/导入/导出）。

报告 WSL 内 Docker CLI、context 与 daemon 是否可达，并探测 vLLM :8000 的 /v1/models 健康与 GPU runtime。

把 cipher 记忆平台原生带进 DSH：四类记忆每轮沉淀、跨会话确定性检索经 systemPrompt.context 注入、洞察复核只进沉淀、会话级 UNNI/LOOP 模式（记忆驱动自动续轮）、记忆检索/写入两个工具，以及设置页（SOUL 编辑器）与 AgentPool 面板。

自动上下文策展：tool 输出内容感知瘦身、无效日志清理、用户要求与进行中工作钉扎保护、先归档后压缩，全程审计留痕。

模型产出文本的三个语言通道——工具调用描述（所有工具调用卡片标题，含 PTC 类预设的 run_code）、思考与回复——各自可跟随网页界面语言、强制指定语言或关闭（默认仅描述通道跟随界面语言）。host 侧注入一条全局 runtime-context 提示指示，client 半上报界面语言，设置里的插件卡片负责切换。

输入框代码引用折叠：粘贴「路径:行号 + 代码」时自动折叠为一行紧凑的引用 token（Ctrl+Z 可还原），发送时由 agent/pre-step 钩子将完整代码快照作为独立上下文消息注入给模型。

为 DSH 助手回复添加轻量选中文本引用：选区以可删除的草稿上下文独立于编辑器保存，在原文旁保留标记，并在发送后显示为可悬浮查看的注释。

选中助手回答中的文本，在临时右侧面板向侧边栏助手提问：基于主对话 LLM 历史快照回答，支持流式 Markdown、可折叠思考与多轮追问，不打扰主对话。

DSH 侧边 HUD 面板，包含可配置的信息展示模块，并集成上下文压缩和 Git graph 查看等功能。

DSH Web GUI 插件：在右侧首位添加概览标签，显示上下文窗口、会话指标、运行时长及按模型的用量和费用分析。

竞赛数学解题（IMO/Putnam/USAMO/AIME）：纯推理求解 + 新鲜上下文 subagent 对抗验证 + 校准信心输出（high / medium / 诚实「无把握解」）；可选 LaTeX 编译 PDF。

显式路由 Main、Subagent、web_search 与图像生成，并提供由模型目录驱动的 Composer/Plan Review Picker，支持 Model、Effort、Context、Fast 与 Thinking 变体。

通过 OpenLLM 网关路由 Harness：纯配置 Cordis 补丁，添加本地 openllm 提供商并注册 openllm mcp stdio 服务器。

足球数据提供方 MCP Server：为任意 MCP 客户端提供 18 个欧洲联赛和 8 项杯赛的赛果、统计、赔率与积分数据，也是 DSH 插件。

为 DeepSeek Harness agent 注入周期性 Engram 记忆召回与保存提醒：会话开始时提醒加载历史记忆，并定期提醒保存新决策、修复与经验。

乔哈里认知四象限对话梳理工具——在输入框上方添加按钮，弹出 2×2 象限面板（我知道/不知道 × AI知道/不知道），将对话上下文梳理为结构化 Prompt 并写回输入框。

DSH Agent 上下文浸泡器：注入五维认知图鉴，提取快照并维护演化状态。