插件

把 imagegen skill 注册进 skill 注册表，无需往 $DSH_HOME/skills 手工拷贝文件，每个会话都能生成或编辑图片：agent 调用随包附带的 image_gen.py CLI，对接任意 OpenAI 兼容的 GPT Image 端点，支持文生图、参考图编辑与透明背景抠图。

在后台将会话工作提炼为观察和反思，以便在上下文压缩后保留会话上下文。

DeepSeek Harness 的 Token 用量统计面板：用量趋势、模型用量与活跃热力图，手写 SVG，零图表库依赖。

DeepSeek Harness 的 TIC-80 虚拟游戏机插件：三栏嵌入式 Web 播放器、14 个 Agent 工具、实时热重载与原生 CLI 导出。

微信公众号通道：微信消息触发 DSH 会话，回答经客服消息接口推回微信，回调带签名校验与 openid 白名单。

只读的 DSH/Cordis 组合诊断与升级预检工具：扫描 profile manifest 与 patch，发现重复 row、hook 顺序和 UI 所有权冲突，比较脱敏快照，分析插件/row/hook 变化，并在明确证据边界的前提下预检目标 DSH release——不会修改真实 profile。

把无人值守运行时 DeepSeek Harness 的工具调用审批与 ask_user_question 提问推送到手机飞书卡片。桌面 GUI 优先作答——只有在 `delaySeconds`（默认 120 秒）内无人应答时才发出卡片——手机上的批准等同于 `allowed-once`，因此不会在手机上累积任何权限。仅一条到飞书的出站 WebSocket 长连接：不需要公网 IP、域名、隧道或中继。

为 DeepSeek Harness 提供 GitHub 联动的可视化 Git 管理：引导式 GitHub Flow 步骤、带 PR/CI 徽章的提交图谱、一键 GitHub 登录、PR 与 issue 管理，以及面向 Agent 的结构化 Git 工具。2.0.0 起由 gitcompass 改名而来。

DeepSeek Harness 的审核优先批量自动化：先审核三个样本，预览全部结果，一次批准，再安全地应用到多个文件。

每条回复旁的朗读按钮与输入框自动朗读开关，设置页可选服务商与音色：MiniMax 或任意 OpenAI 兼容的 /audio/speech 端点，可调音色、情绪、语速与模型。

一个或多个孩子的英语生词库：课本/作业照片上被荧光笔或红笔标出的词按标记找出来，翻译后进本机 SQLite，并累计出现次数；剪贴板点选、拍照、对话三种录入进的是同一本库。高频词按次数浮现，连对三次自动标记「已学会」；勾选任意若干词可出记忆卡（拆解块 + 每块真实 IPA 音标 + 荒诞梗，A4 每页 8 张），输出 HTML/PDF/Word，并可出一份四选项按词义互斥的打印试卷作答。 需要 DSH 0.1.7 及以上（1.0.3 起改用 0.1.7 的设置契约）；在 0.1.5 上设置面板不会出现，可改装 dsh-word-vault@1.0.2。

读取 .dsh 根目录与 agent 工作区里的 .mcp.json，把其中的 MCP server 挂载进 DSH；Web 界面增加「MCP」标签页，可查看、添加与卸载服务。

DeepSeek Harness 的项目记忆插件。每个工作区三份 Markdown 文件（PROJECT.md / DECISIONS.md / SESSIONS.md）：会话首个步骤自动创建、内容变了才重新注入（被上下文压缩挤掉也会重注入），并按分类经 memory_checkpoint 工具写回，在「干了实事却没记录」时给一次收尾提醒。memory_read 与 memory_search 可读活日志与归档，后者走零依赖 BM25 索引。会话日志上限 200 条，溢出搬进 SESSIONS-archive.md —— 不自动注入，但可见、可读、可搜，并能逐条恢复。设置界面：带路径筛选的工作区列表 / 三份记忆文件与归档的只读页签 / 重新读取 / 单个工作区记忆包的导出导入（JSON）/ 两步确认的清除 / AGENTS.md 指令段的重写或移除面板 / PROJECT.md 陈旧提醒。输入框状态图标显示该工作区的同步状态，无记忆时可点击创建。零依赖——不含向量库、embedding 或模型调用。

分层记忆插件，面向 Agent 暴露 10 个工具：高权限写入（memory_add / memory_delete / memory_import）、反刍控制（memory_ruminate / _cancel / _status）与记忆图谱（memory_search_graph / memory_expand_graph_node），底层为 L0–L3 蒸馏管线，并在每步模型调用前召回注入相关记忆。

逐轮次文件变更与逐文件差异、确定性安全结论，外加 preview-first 安全回退：预览不写盘，确认后才应用，工作区在预览后发生漂移则直接拒绝。

在首次 agent pre-step 读取 $DSH_HOME/rules 与 <cwd>/.dsh/rules 下的规则文件并注入会话，被 compaction 遮蔽后自动补回。

机制上与上下文压缩领域最响的两条公开路线同源：代码骨架闸门沿用 Headroom（Apache-2.0）的骨架化思路，其公开头条为「编程 agent 少 20% token、JSON 载荷少 60–95% token，答案不变」；估计器通道沿用 TokenPilot（arXiv:2606.17016）的缓存感知上下文管理思路，该论文报告长会话 agent 成本最高降低 60%。这两个数字都是来源方自己的口径，此处照引；本插件不自带 benchmark，不自称任何降幅。在此之上为 DeepSeek Harness 提供：在同一设置区选择压缩 Profile、调整 Auto Compact 触发水位并开关代码骨架压缩；基于 DeepSeek V4 官方 tokenizer 的精确计量与同修订计数校验；非支持模型自动 fail-open，保留原始工具结果。

在输入栏添加按钮，可优化当前提示词，或结合会话与项目上下文设计下一步提示词。

DeepSeek Harness 的 agent preset 插件，对每条请求先分诊、把实施委派给专家，经依赖 DAG 任务板与落盘消息总线调度并行协作，交付前通过独立评审门禁。出厂仅内置 11 个核心专家，更多专家团（Agency agents 中英文、classic 集合）可在设置页一键下载，走 GitHub/CDN 双通道并经 sha256 验签。

会话工作区文件管理：在对话区加「文件」tab，浏览当前会话工作区的目录树并就地管理（上传/下载/新建文件夹/改名/删除/搜索），文件可 @ 进对话框给 agent 处理。

DSH 的 Windows 系统盘（C 盘）清理能力：按规则库扫描、五级安全分级、带台账可回滚的暂存区、UAC 提权与迁移到其他盘 —— 既有模型工具，也有 Web 面板。

面向 DeepSeek Harness 智能体的 Windows 电脑操作：截图、点击、输入、滚动，并带人类可见的屏幕指示器。

DSH TUI 插件：原生 /files 命令，可在 acryl-cli 自带的终端界面里浏览、查看和编辑文件。