插件

把 mattpocock/skills v1.3.2 的 27 个精选技能（TDD、代码审查、grilling、规格与工单流程、领域建模等）打包为 DSH 插件；技能正文与上游逐字节一致，并保留上游调用策略；附带上游同步脚本与离线契约校验。

把技能归入具名分组，自由勾选组合切换，拖拽排序，并预览每组的目录 token 成本。

DSH 的整篇 PDF 文献翻译：BabelDOC（Python CLI 及其 config.toml 里的 OpenAI 兼容 API Key）需自行安装配置；输出双语对照 PDF，跑之前先给 token 成本预估，按领域跨论文复用术语表，并关掉翻译环节服务端默认开启的 thinking 推理开销。

读书时旁边坐一个 AI 同读的人：它只知道你读到的位置，所以不会剧透，也不会替你把整本书总结掉。觉得哪句有分量就划出来问它，或者直接问刚读完的内容——它多半先复述你的意思，再反问一个具体的问题。想明白的东西可以存成「收获」，之后变成复习卡片，点一下跳回原句。支持 EPUB、MOBI、FB2、TXT、Markdown、HTML、CBZ。

DSH 的 AI 原生文本编辑器：多标签、编码保留、选区/全文 AI 与 Diff 审阅、Markdown 预览及 Windows 文件关联。

把对话上下文分层渲染成信息架构图：目标、决策、动作、产物、风险与待确认一次成图，可导出 SVG、交互式 HTML 与 Mermaid Markdown。

把聊天里的分享链接解析成标题、作者、正文、封面与视频直链：B站、抖音、小黑盒、GitHub 走结构化解析，微信、知乎等其它页面退回 OpenGraph 摘要（标题、简介、封面）；可把媒体下载到本地后发回聊天。

在 Windows 上把本机的 NI Multisim 14.3 变成可编程对象：九个 msim_* 工具可开关 .ms14 设计、读写元件值与电路参数、跑直流工作点/交流扫频/单频交流/瞬态分析、导出原理图与 BOM/网表；Win32 通道驱动可见窗口操作分析对话框并截取 Multisim 自己的电路视图与波形图；SPICE 命令文件引擎处理没有探针的设计；离线解析器完全不启动 Multisim 就能读出 .ms14 内容。需要 Windows、NI Multisim 14.3，以及装好 pywin32 的 32 位 Python 3.11-3.13。

通过 SnowLuma 的 OneBot qzone_* 动作发/看/删/赞/评论 QQ 空间说说（需 SnowLuma 2.2+ 且已登录 QQ），并让机器人用本地视觉模型（OpenAI 兼容网关）或 Windows OCR 看懂图片。

把文案变成带配音的讲解视频：默认用文字卡片（快且准确，适合教程），也可逐段调用 AI 生成真实画面（需 AGNES_API_KEY）；内置 14 个在线中文神经音色和 3 个离线 Windows 音色，一条命令即可生成全部音色的试听包。前置需要 ffmpeg，并把仓库内的 video-remix skill 放到 <工作区>/.dsh/skills/video-remix 后在该目录执行 npm install（在线音色所需）。

在本地 Markdown 笔记库上做只读的知识网关，四个工具：`wiki_recall` 一次调用返回命中小节正文与页级出处，另带库健康检查与「把好答案回写成新页」的骨架；`wiki_context` 返回一份带逐页摘录的证据包，附「知识够不够」的判定和明确的缺口清单；`wiki_verify` 拿这份证据回头核验草稿，报出证据撑不住的说法，包括没有依据的数字；`wiki_observe` 统计回答需要被修正的比例。设置页与侧栏面板和模型走同一条查询路径，手动搜一次不会跟它拿到的结论对不上。其中 `wiki_context` / `wiki_verify` / `wiki_observe` 三个知识网关工具需要本机 Python 3 通路（`bridge.python` 与包含 `wiki_bridge.py` 的 `bridge.toolsRoot`）；未配置时返回 `E_PYTHON_UNAVAILABLE`。

五段预算制的自我叙述记忆（共 800 字，不是整段上下文）：模型写给自己看的第一人称自述、从已采纳记忆聚合的「关于你」画像、与本机环境事实分开的画像、按热度排序的结论、以及习惯。每条注入的事实都能回溯到具体事实 id，可一键退役；画像可手改覆盖，自述则是可清空的纯文本行。事实按使用与时间衰减，但可信度不随时间变。你说过的长期要求会被自动识别成候选（永不自动采纳），互相冲突的两条并排留着。另外带出处的历史检索、只解新增帧的增量索引、必须有指针的温层摘要、能说清哪里坏了的体检，证明注入还活着的心跳，以及能整体搬到另一台机器的导出/导入。

统一长期记忆中枢：自动捕获对话沉淀为 L0 原始证据，后台分层蒸馏为 L1 事实 / L2 场景 / L3 画像（层数可配），BM25+模糊混合检索召回，13 个 memory_* 工具，记忆谱系可回溯到原始记录，可选 Hindsight 云记忆后端，内置记忆管理面板（设置页、侧边栏、独立整页三入口）。

带纵深加固的 dsh 长期记忆插件。两层存储（项目级 `.dsh-memory/` 与用户级 `$DSH_HOME/memory/`），每层就是一个可手改、可 diff 的纯 JSON 文件，条目与标签均有上限。写入原子（唯一临时文件 + rename，旧版本进入有上限的 history/ 备份），跨进程由带过期回收的 per-tier 锁串行化；磁盘 revision 校验拒绝丢失更新，绝不静默覆盖其他写入者。记忆文本以显式 untrusted-data 边界包装（伪造包装标签写入时剥除）以削弱记忆内容中的提示注入，加载时校验拒绝越界存储，tier 目录外的符号链接逃逸以 MEMORY_STORE_ESCAPE 拒绝。不做内容启发式过滤、不加确认步骤，无头自动巩固流程不受影响。安装：dsh plugin --profile web add github:RocoFish/deepseek-memory。

工作区内会话分类，支持拖拽排序、分组折叠、任务状态提示及路径添加工作区。

作为会话压缩引擎注册，后台预计算压缩摘要，压力压缩触发时直接提交已持有的结果，省去前台模型往返。锁定已摘要的区间以保证提交时载荷指纹仍然匹配，提交前先裁剪工具结果；载荷漂移或上下文溢出时回退到原生前台路径。

就地回退已完成的回合：点你自己消息旁的按钮即可把这条消息及之后的内容从模型上下文中撤回，原文回到输入框可直接改完重发，并可一并恢复该回合经 DSH 文件系统服务改动过的文件。

人格状态与缓慢演化：五个状态维度（效价、激活、精力、亲近、专注）每轮对话后更新、随时间向基线衰减；四种场景（工作、技术求助、情绪支持、闲聊）只调回复长度与温度，不改状态本身；Soul 面板保存人格卡与带权重的演化条目，按权重排序注入系统提示词，总预算 4000 字，人格在前、状态在后。带浏览器面板：人格卡编辑 + 实时人格状态（五个指标与最近六条事件），并把轨迹以 JSONL 落盘；首次安装会种入一份可用的默认人格。

把输入框的模型菜单改成「先选厂商、再选模型」的两级列表，当前模型位同时显示厂商名，点模型后再选推理等级；设置里可按厂商或单个模型把条目从选择器中隐藏。

输入框里的供应商优先模型选择器：左栏列出全部供应商，右栏列出选中供应商的模型。供应商、组内模型与收藏都可用拖拽或 Alt+方向键排序；可给供应商起本地显示别名、可指定面板默认供应商；推理档位内联展开；搜索同时匹配模型名、供应商名与别名。切换走官方模型目录服务，/model 弹窗与面板始终一致。

DSH 壁纸皮肤：静态图/视频/生成式渐变，五种适配方式，模糊暗化对比度饱和度滑条，自动轮播与六种切换过场；「全窗铺开」把同一张壁纸推进侧栏、面板、菜单与窗口标题栏，而不只是对话画布。另对壁纸做 12×8 网格采样，据 WCAG 推导文字颜色与底板透明度，标注只写颜色不产生方框。

位于输入框统计行右端的成本胶囊，显示估算的本轮费用与会话总费用；点开后是双栏面板，列出本轮与本会话的输入、缓存、输出支出，对话轮数，今日与总计支出，以及本会话缓存命中率和缓存节省。价格取自 DeepSeek 官方价目表并含峰时计价（北京时间工作日 09:00–12:00、14:00–18:00 加倍，法定节假日除外），每条消息按结算时刻取价，prices.json 改动后无需重启即可生效。

为 DSH 的七处按钮与卡片区域（左侧边栏、侧栏底部、对话标签、输入框工具条、会话头部图标条、右侧栏、设置导航）提供自定义排序与收纳，并支持分区拖动开关和布局 JSON 导入/导出；收纳项会进入该区域内置的「更多」菜单，可随时拖回。

四步连接 WHOOP 账号（需自行创建 WHOOP 开发者应用并填入 Client ID/Secret），打开看板即自动同步，在 DeepSeek Harness 中查看恢复、负荷、睡眠与训练图表。