插件

Minta 记忆引擎的 DSH 原生接入层:合成官方 dsh-mcp-client 行、注册 minta-memory-governance 技能与 session-start 记忆预热,并提供 Minta agent 预设;19 个 MCP 工具由需单独部署的 Minta 引擎(Python/Docker)提供,未部署引擎则无法使用。

每对话独立的人设 / 主提示词插件：在输入框工具栏创建、编辑、切换和删除人设模板，最高优先级系统提示注入，附带固定交互护栏、子代理继承、新对话默认继承与本地 JSON 持久化。

Koma：TypeScript 可观测 AI 边界工具包——对照本地 Agent Specs 验证编码 agent 的实际操作，并用 Gate/Scout/Core 防护提示注入与资源边界。

持续监控 DSH 与插件发布，在一次性隔离环境中复测精确发布物，发布机器可读的兼容性证据，并在修复后自动核对和关闭受管理的问题。

在 Web 输入框切换分支、以真实工作区方式创建隔离的 git worktree。

DeepSeek Harness 守卫式上下文压缩——LLM 提议、确定性守卫裁决：逐原子缩放（verbatim 守卫下 extract/summary/false）+ 引用图延迟剪枝（0-LLM）+ append-only 日志逐字节精确召回。

注入一条固定 system-prompt 段落，让 Agent 无论用户使用什么语言都始终用中文思考和回复。

用量段位与战绩卡片：按本月 token 消耗评 🐟→🐳 五档段位，分位本地估算（零上报）；6 家厂商 46 个模型精准计价，支持国内厂商按输入长度分档；自动回填安装前的历史会话；8·17 调价前后同一份用量的新旧价对比。数据全在本机，无遥测。

DeepSeek Harness 插件：输入框草稿一键 ✨ 润色，flash 改写、自动回填。

一条命令让任何项目具备 AI 智能体开发能力：自适应技术栈检测（7 语言 × 14 框架 × 61 组件），自动生成 AGENTS.md、文档骨架、CI/CD 与测试基础设施。

Android GUI Agent：ADB 截图、压缩 UI hierarchy 定位、逐步动作验证、审批和 Mobile Web 视图。

在输入框上方 dock 显示 OpenCode Go 订阅用量（5h 滚动/每周/每月窗口与重置倒计时），内置凭据编辑器。

DeepSeek Harness 的非官方上游插件包：CodeBuddy 网关（模型目录动态同步、逐模型思考强度、联网搜索/抓取、生图、流式凭据桥），TraeWork CN 与 Qoder CN 两条订阅额度通道（本地 OpenAI 翻译网关），以及 key 型 OpenAI 兼容上游注册表，全部收在四区块手风琴设置卡里。

一个 DSH 插件把 WorkBuddy（个人多账号、企业版与国际版 WorkBuddy AI）、Qoder CN、Trae CN 的模型聚合进同一个模型选择器，共用一套对话历史，支持积分倍率、逐模型思考档位、国际版上游声明的最大上下文窗口，并在渠道有签到活动时自动领取。

DeepSeek Harness 的非官方上游插件包：CodeBuddy 网关（模型目录动态同步、逐模型思考强度、联网搜索/抓取、生图、流式凭据桥），TraeWork CN 与 Qoder CN 两条订阅额度通道（本地 OpenAI 翻译网关），以及 key 型 OpenAI 兼容上游注册表，全部收在四区块手风琴设置卡里。

Codex 式拖拽：把任意文件拖入 DSH Web 界面，文件存入 ~/.dsh-dropbox，路径以整块蓝色 chip 插入输入框。

给 Agent 真实鼠标键盘：文字描述点击目标，视觉模型定位，USB HID 设备执行。

从对话到画布再到作品——DSH 里驾驭 ComfyUI 的可视化工作流 IDE。把 ComfyUI（本地或云端）以画布分屏嵌入 DeepSeek Harness Web，agent 在对话里激发创意、书写提示词与脚本，实时落到你眼前的画布上，产出图像、音乐、视频、3D。从灵感到成品，全程不离开对话，不用切换任何前端工具：画布操作——搭建编排、读写工作流、修改节点、连线、运行、调整参数、工作流查错，所见即所得，实时落在你眼前的画布上；生产任务——批量扫参（batch_run）、自动取回出图（get_outputs）带回对话，实现图像、音乐、视频、3D 等多任务智能创作与批量生产；环境维护——一键启动 ComfyUI、一键升级核心与全部自定义节点（upgrade），省心维护不间断。本仓库集成了 DSH 侧插件（画布副驾）+ ComfyUI 侧桥接节点，无人值守/规模化执行时可配合官方 ComfyUI MCP 服务器使用。

结构化代码索引：基于 tree-sitter 的跨 8 种语言（含 C/C++）符号搜索、按 import-graph PageRank 排序并注入系统提示词的限量仓库地图、通过 code_refs 提供的函数级调用图、可选的 code_health 环依赖与孤儿模块检查，以及 working-tree 变更上下文和任务感知代码上下文。

DeepSeek Harness 内完整的插件商场：每 2 小时刷新 GitHub #dsh-plugin 全量目录，支持浏览、搜索与评分；AI 装前审查给出装/谨慎/别装结论，五维评分雷达图，九语言界面，编辑精选与个性化推荐，一键安装/更新/回退及全局任务面板，并内置 /dsh-mall skill 在会话中发现插件。

llama-cpp qwen3.8-27b 低上下文时，强制上下文压缩插件，提示模型使用效率和使用流畅度，外加完善的压缩提示。

DSH Web 的 DeepSeek 用量仪表盘：按近期日均消耗估算可用天数，今日/本月/累计花费环比对照，分模型成本排行、缓存节省、峰谷定价影响，以及可拖动的悬浮余额窗。

提供 generate_image 工具，可接入 FAL 队列、任意 OpenAI 兼容图像 API 或 ChatGPT/Grok 订阅，并在对话中内联显示结果。

DSH 逐轮思考级别（reasoning_effort）控制：选择 Auto 即按近期工具调用历史自动调度 low/high/max，或手动固定线路档位（off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max），支持自定义线路映射、模型能力护栏与上下文窗口预设（64K–1M）；其逐模型能力卡片与另一独立插件 [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)（可在 dsh-market 安装）联动，让自定义 OpenAI 兼容网关（vLLM / LM Studio / 自托管）也能试用推理——卡片写入 llm-pi-ai 能力，适配器接管线路（compat.thinkingFormat），本插件自动维护接管列表。