插件

向量+图记忆后端：observe/remember/search/recall 四个工具对接本地 memoria 服务，HNSW 语义召回 + FTS5 关键词 + 知识图谱信号经 RRF 融合排序，回合结束自动写入，按 Agent 命名空间隔离。

把 dsh 的每一轮 prompt 送入本地 agent-feedback-loop 反馈记忆管线——捕获用户不满、离线评审沉淀为反思，并把编译好的复发规则上下文附着回当前轮次，从不阻塞 prompt。需要先安装 agent-feedback-loop 运行时；安装后执行 agent-feedback-loop install 会自动接线已有的 dsh profile。

SQLite 条目化记忆、日历到点提醒，以及 cron 驱动的定时 agent 任务；13 个模型工具，中英双语界面。

蒸馏主管：把一本书蒸馏成一组可执行 Agent 技能的判态制元技能，含三闸判态、开工自证等强制门禁与工程防坑体系

可配置发送/换行键位、输入框右键菜单三种来源（插件不介入 / 浏览器菜单 / 自定义样式菜单）、带分类的快捷指令面板（每条可设「每次发送都附加」或「仅在本会话第一条消息附加」，并有跨分类移动与新建）、用另一次模型调用把草稿整理成清晰指令的提示词优化、设置面板尺寸记忆，并为 OpenCode 路由自动注入 x-opencode-session 请求头。快捷指令存在全局文件 ~/.dsh/quick-prompts.json 里，与会话、项目无关。

DSH 启动时自动完成 WorkBuddy 国内版账号的每日签到：自动发现本机登录过的全部账号并领取积分，会话标题行显示状态入口，面板可查明细并重试失败账号。

面向 DeepSeek Harness 的 SAG 本地个人知识库插件：检索知识、上传文件、写入笔记

零配置 lint 反馈闭环，覆盖 JS/TS、Python、Go 与 Rust：由仓库自带的 eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy 驱动（从配置文件自动探测、优先解析仓库本地 node_modules/.bin、不捆绑任何 linter）提供 lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix 工具，并订阅 harness 的 fs/observed 事件自动注入「本次编辑引入的发现增量」，带完成门禁——为 dsh Agent 带来编辑→lint→一键自动修复的闭环体验。

技能市场插件，聚合 SkillHub 与 ClawHub 双源搜索，支持站内 README 预览、一键安装与卸载、已装技能列表，以及聊天栏技能选择器。

DSH Web 界面里的桌面宠物：右下角悬浮、可拖拽，随智能体活动切换精灵动画；设置页可管理大小、启停切换、图库搜索与一键安装宠物。内置 4 个全职猎人主角宠物包。

定时任务面板：分区管理 DSH 与系统 crontab、自然语言生成表达式、执行日志与完成后消息推送。

把 δ-me13（翁法罗斯）的 13 张黄金裔角色技能卡变成席位工作区：逐席配色与壁纸、首轮自动注入技能卡、对话表情、每席记忆便签与预设、Alt+数字切席，以及用于派发与移交的总览画布；技能套件本身从可配置的本地目录读取，不随插件打包。

每轮回复结束时用独立审查模型审核输出，判定不合格则引导 agent 修复，每轮最多追问 2 次；可注入 SOP 文件夹标准作为额外审核维度。

面向科研报告的整篇校验工作流：逐条核对 Crossref、PubMed（含撤稿扫描）、ClinicalTrials.gov、UniProtKB、GEO/SRA 和 PatentsView，核验 URL 可访问性与标题一致性，以温度 0 判定声明与原文含义一致，输出可恢复的审计账本与标注版校验报告。

六阶段公众号内容发布工作流，带质检门工具与配套 skill。

会进化的项目级 Agent：以 SDD 规格驱动掌舵全流程，内置 16 个技能覆盖澄清、PRD、issue、编码、定位、验收、审查；会记忆、会沉淀，越用越懂你的项目。

本地知识库管理：多格式导入、CJK 感知分块、sqlite-vec 向量 + BM25 混合检索与 bge-reranker-base 重排序、快照恢复、kbpack 导入导出与跨库检索，提供 22 个 agent 工具与 Web 面板。

DSH Desktop 增强插件，给会话装上任务执行纪律与真实关系。纪律层：自适应协议分层（闲聊短版/任务完整版/推理模型精简版）、意图路由（问答/查找/讨论/诊断/执行五类分流，诊断不越权修复）、证据时效（引用日志与旧报错前先核对时间戳与因果）、真实工具结果验证（失败或结果未知不报完成）、连续失败自动纠偏与跨会话复盘回环、上下文压缩感知与状态重锚、文档能力感知（探测文档工具并按需约束：有工具要求先读后写、交付前回读验证，没有工具要求如实说明边界而不是硬解二进制文件）。人设层：从聊天记录、小说、剧本与人物设定文档蒸馏具名角色（语气、口头禅、回复篇幅锚定真实素材统计）、长期记忆与临时记忆自动过期、纠偏自动转风格约定、认可回复摘录为语料、双向反馈随使用收敛、记忆星图可视化、角色卡导出导入。约束按需注入，闲聊不额外付 token。

Windows 桌面自动化插件：无障碍优先的观察-动作回路（30 个标准工具，元素/坐标双目标与 auto/a11y/event 策略路由），写后作废与禁重放安全语义，持久急停开关，RuntimeId/矩形漂移防错位，对话卡片与悬浮面板（实况/画面/环境自检设置），面向低分辨率模型的分块识图，JSONL 审计与 pid 白名单。需 Windows 10+ 与 Python 3.9+，并安装 uiautomation 与 pillow（设置页可一键安装）。

把 TiddlyWiki 5 变成 DSH 的持久知识库：十个 tiddlywiki_* 智能体工具（带过滤的检索、读写/批量/改名/删除、最近、标签，以及 git 同步与冲突解决），GUI 中央栏经同源代理内嵌完整 TiddlyWiki 编辑器，右侧栏知识库 Tab，会话级汇总本会话读写过的笔记，快速笔记卡片支持草稿自动保存，另可选剪藏书签（选中图片一并存为二进制附件）——全部由自动提交的 git 仓库支撑。

为 DeepSeek Harness 提供持久化 token 用量账本和 Web Usage 仪表盘。

仿 DeepSeek 官方 Token 统计，跨会话 Token 消耗、请求次数与峰谷分时费用统计看板。

DSH 费用统计面板：从 session 事件采集每次请求用量，按内置 16 家厂商 136 个模型的价格目录实时计费，在输入框旁展示当前模型、账户余额、本会话/今日/本月消费与月度预算横条。中英双语。

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