插件

SymPy 驱动的考研数学一精确计算与独立验证：14 个工具、214 个算子，默认返回精确符号解，并由独立机制复核每个结果（需本机 Python 3.10+ 及 sympy、mpmath）。

纯配置型 DeepSeek Harness 插件，用本体自带的 MCP 客户端桥接 CursorTouch/Windows-MCP，默认排除 PowerShell、FileSystem、Registry、Process、Scrape（上游 0.8.8 共 21 个工具，保留 16 个）。需要 uv 在 PATH 上。

在 DeepSeek Harness 里运行 Claude Code 项目的 .claude/ 斜杠命令与 permissions.deny 规则。命令正文会把 $ARGUMENTS、位置参数与 @文件引用展开进模型的下一轮；命中的工具调用在执行前被拒绝。所有宿主服务都做探测：缺命令注册表、工作目录服务或 TUI 状态行时只降级一个功能，不会让宿主启动失败。

需 Python 3.12+；小红书需 xiaohongshu-mcp 后端并扫码登录（OCR/ffmpeg 可选）。批量抓取小红书笔记与微信公众号文章：逐篇取正文、图片文字（本地 OCR）、视频抽帧文字与评论样本，输出结构化 JSON/Markdown，每条结果带原文链接。只读，不发布、不点赞、不关注、不评论。

把编码任务交给本机 Cursor CLI 代理在工作目录中执行，并可按 chat id 续跑。

会话内读 B站与抖音：B站走 WBI 签名接口，全部请求共用一个限速器（默认 4 请求/秒，吃 412 后按主机冷却），覆盖视频、热门、搜索、UP主、评论、弹幕、字幕；抖音则通过 CDP 驱动本机 Edge 渲染，读热榜、视频、推荐流与搜索。

面向 dsh 的 System One 决策运行时。提供不消耗生成 token 的快速工具（选择、评分、安全筛查、完成度核验），并在模型不调用任何工具的情况下自动干预：把超长工具输出逐段交给 System One 判定取舍后裁剪、在确认停滞时拒绝重复调用、用真实工具证据核验完成声明、对反复失败的重试给出纠正。npm 包为 dsh-harness-reflex（插件）与 harness-reflex（核心，同时是 stdio MCP server）。

基于 CuaDriver 的 macOS 跨应用桌面工具，默认隐藏虚拟光标，支持后台窗口选择和操作后界面回读。

将 Genspark 能力接入 DeepSeek Harness：网页搜索、抓取、图片/视频/音频生成、媒体理解、X/Instagram/Reddit 搜索与模型列表，提供 17 个工具和 18 个 /genspark-* 命令。需安装并登录 @genspark/cli（gsk login），或设置 GSK_API_KEY。

增强提示词：点击发送框的星形按钮，用当前模型把草稿改写得更清晰，可一键切回原文；模板可编辑。

把 stdio MCP 服务器变成 DeepSeek Harness 原生工具。默认接微软官方 Playwright MCP，agent 直接操作你已打开、已登录的 Edge 或 Chrome；也可换成任意 stdio MCP 命令。宿主侧插件，不带客户端包，无 npm 依赖。要接管你自己的浏览器，需以远程调试模式启动 Edge/Chrome，并允许 npx 拉取 @playwright/mcp。

DSH 的 AI 研究工具箱：模型发布雷达、单模型跑分与口碑体检（13 路结构化榜单 + 中英文社区讨论）、覆盖 46 个 Feed 与 22 个官方 X 账号的 AI 新闻雷达；注册 4 个工具 + 3 个技能，报告统一渲染为带目录的 Markdown。

为工作区添加额外的工作目录，可设为读写或只读，可通过输入框旁的文件夹按钮或 `/add-dir`、`/remove-dir`、`/dirs` 命令管理；模型可在运行时上下文中看到这些目录，对读写目录的 `write` 与 `edit` 调用默认免去沙箱提权确认，终端命令仍会询问。

把 Cua Driver 的 MCP 服务器接入 DSH：缺失时自动安装 cua-driver，经内置 MCP 客户端以 stdio 启动，注册其 60 个无障碍优先的窗口、输入、菜单与浏览器工具，并附带工作流技能与一次性的 macOS 权限引导。

通过翻译 API 或 DSH 已配置的模型，在发送前翻译用户提示词，并将模型思考文本和回答译回用户语言，提供独立内容开关和输入框快捷菜单。

六个射频计算工具：电平换算、链路预算与最大距离、级联噪声系数、香农容量、阻抗匹配。

一个开关，实时把某个 MCP 服务器的工具 schema 与说明块从每个 agent 的模型上下文中移除或放回，无需重启——针对 REA 在任何任务下都会注入的 207 个工具 schema 而做。输入框下方胶囊、/rea on|off|status|toggle 与 GET/POST /rea-toggle/state 三种驱动方式；位置跨重启保持，子智能体在第一步之前就被覆盖。

通过真实 Excel COM 读写、导出并校验 Excel VBA 工程：模块、窗体代码、过程清单与 .frm/.frx 导出。仅 Windows：需安装桌面版 Excel、Python 3.10+（含 pywin32），并设置 AccessVBOM=1。

一条命令把本地 DSH 插件工程发到 GitHub 并开市场收录 PR：逐文件上传带字节校验、市场条目 PR，最后把线上文件逐个拉回来比 sha256。

AI 回答质量的发布门禁。两条通道：用原 Python 门禁重放 VeriScope 归档，或仅用 Node 对 Ragas 逐条导出做阈值判定，后者不需要 VeriScope、Python 或 pandas。返回通过／失败／待复核，附出处与可复验回执；支持逐条阈值与精确十进制比较。不重新评测、不调用模型，待复核永不转为通过。

为 DeepSeek Harness 提供笔记式上下文压缩：用模型维护的持久笔记本取代 LLM 摘要式压缩，并保留可恢复的原始历史，窗口边界本身不产生模型调用。

把你本人发过的 QQ 空间说说收进本地库，自动分成「思考/感想」「梦记」「介绍/推荐」三栏，三栏都能人工纠正 —— 逐条改，一条只动它自己那一栏，撤销也不会连累另外两栏。配一个可用口令锁住的私人网页查看器，会把被上游接口截到前 500 字左右的长说明确补回全文，按年月统计字数，并把配图备份到本地离线可读。Cookie 只存在本机。

在 DeepSeek Harness 内以 MCP 方式运行上游 Headroom 压缩工具集（headroom-ai，Apache-2.0）：headroom_compress、headroom_retrieve、headroom_stats 以 mcp__headroom__* 工具暴露，后端是上游服务端、由 uvx 按需安装。压缩有损但可逆——原文按哈希从本地 CCR 存储取回。另附一个注册器，把 DeepSeek Harness 加入 Headroom 自身的 MCP 注册表，并修复上游代理的模型请求头。

把阿卡夏之书外置记忆层以 stdio 注册进 DSH，暴露 22 个 akasha_* 工具：检索、主题简报、修订链、审计与会话回看。（配套：Hindsight 仓库记忆 / OpenViking 用户记忆 / 宿主会话检索；见仓库 README） 安装：clone 仓库并复制 core/，把 cordis.patch.yml 里的 <AKASHA_DIR> 换成实际路径（或设 AKASHA_DIR 环境变量）；占位符未替换时插件会明确报错。