插件

保存架构和可校验计划，批准后通过原生 AgentTeams 并行开发与独立审查，并汇总进度、验证结果和交付阻塞。

双脑协作 agent 预设：主脑先出框架，再把执行步骤委派给锁定另一模型的子代理。内置 brain-ds（DeepSeek-V4.1-Flash 规划、MiMo-V2.6-Flash 执行）与 brain-mimo（反向），按会话切换。需配置 Xiaomi MiMo 与 DeepSeek 账号两个 provider，主脑须手动选择。

给 DSH 的 Agent 预设：标准模式的工具栈，外加写进人格提示的四条工作纪律——每个项目最多四个文档（项目介绍、方案设定、改动记录、现状与下一步）；文档只写当前状态，不记 AI 修改历史、不留被推翻的旧方案；用户没有明确指令就不提交、不推送、不开 PR；动手前先复述目标与验收标准、只做手术式最小改动、没验证不说已修复，汇报用大白话。

山海·开铺 · 工位插件 —— 跨云、跨端的 Agent 协作操作台：不同机器、不同平台的 Agent 通过普通 HTTP 接入同一张工位，各自独立设备凭据；项目上下文共享、资料按位存放、任务在席位间轮转交接，谁做了什么一路留痕。工位数据存在服务端，插件只是界面：卸载不丢数据，重装即回到原样。面板渲染工位持久化态（非实时流）。

把 Codex 的钩子管理移植到 dsh：从配置、插件与项目三处发现 hooks.json，每条钩子钉在 sha256 指纹上、批准后才运行；输入框里的审查弹窗、`/hooks` 浏览器、逐条运行统计，以及在 设置 → 钩子 里管信任、启用与试跑。配置文件用 dsh 自己的格式与事件名。

提供规格驱动的工程工作台，支持需求和文档版本、隔离 Git 工作区、独立复核、验证与人工接纳。需 Node.js 24+ 与 Git。

DSH Web GUI 的技能中心面板——搜索网络技能市场（SkillHub、skills.sh、GitHub），一键安装技能到用户或项目根，并管理本地技能（启停、创建、编辑、删除、预览）。

DeepSeek Harness 信奥学长插件：陪刷 + 三版 C++14 参考实现 + 解题说明，本地 g++ 真编译真评测（需 g++），做题记录可选归档到 ima 笔记本「信奥学长-题解复盘」，面向 GESP、CSP-J/S、NOIP、NOI。

DeepSeek Harness 信奥教练插件：教练规则提示词 + 学习路线图/知识点/命题/C++ 真评测（g++ 编译运行）+ ima 知识库检索与 4 笔记本归档，面向 GESP、CSP-J/S、NOIP、NOI 教学。需本机有 g++，并配置 ima 账号、ima-skill 与 4 个笔记本；回复默认附带公众号推广与二维码。

技能面板：按来源浏览 skill，用彩色分类文件夹归类，预览文件，导出 zip、复制到项目、在磁盘上重命名，并在输入区菜单里插入 /skill 调用。

仅 Windows（需桌面版 Word、完整版 MathType 7 与 Python 3.10+）。把 Word 文档中的 LaTeX 占位符转换为真正的 MathType OLE 公式（Equation.DSMT4），保留公式编号、SEQ 域与交叉引用。

AI垃圾过滤（Kill AI Slop）：给收到的文件打一个可回溯的体检得分（表达／执行／决策三维加权），用交付承接台账审查工作空转，每条引文回原文机器复核；支持 docx/pptx/xlsx/pdf/txt/md/csv/json/html。零运行依赖、零联网、纯本地计算。

知识库、文档转换与知识图谱插件：文档文件名、内容与元数据检索，按 doc_id/文档名称定位并读取正文，主题查询，文档批量上传，文档转 Markdown，图搜图，文档图片转文字（流程图/架构图这类结构图自动转成 PlantUML 草图，其它图写成文字描述，并写入旁路描述 md，主 md 不动；原图改为可点链接），深度研究工作流，以及知识图谱能力（查本体结构、执行只读 Cypher、本体/实体/关系的增删改，全部走 DocChain API，无需 Neo4j 密码）。所有带脚本的能力同时提供原生 DSH 工具，由宿主进程内直接执行：文档定位、内容搜索、文件名搜索、主题查询、元数据查询、批量上传、图搜图、文档图片转文字、文档转 Markdown，以及知识图谱的本体查询 / Cypher / 节点与关系的增改删。配置页可保存多个 docchain 环境（各带独立地址与凭据）并一键切换，还可按环境预选主题。除 doc2markdown 外需配置 docchain 服务地址与 API key；图片转文字另需一个 OpenAI 兼容的多模态模型端点（默认走内网网关模型，可配置更换）。

文档批注台：在 Markdown 文档上划词写批注，批注按 MRSF 侧车文件存在文档旁，Agent 用 doc_review_* 工具读取并登记改动提案，你在批注页逐条接受或拒绝。

用 ffmpeg 与 Paraformer 读取本地视频或网页链接，返回带时间轴的逐字稿与可逐帧打开的关键帧图片；可按关键词检索候选视频，首次使用时自动安装运行时依赖。需 PATH 上有 Python 3.8+；video_discover 还需一次性登录抖音/小红书。

为纯文本模型提供的图像识别转发：后台调用你配置的 GLM 兼容视觉接口分析图片，原模型在同一会话继续作答，你的消息、图片、模型与历史全程不变。需先运行仓库自带的 patches/apply-core-patch.cmd 给 DSH 打核心补丁，否则带图消息会在入库前被原版 DSH 拒绝（可用 restore 脚本还原）。

注册 `image2_generate` 工具：调用你自己的 OpenAI 兼容图片中转站生成或编辑图片（文生图走 POST /images/generations，图生图走 POST /images/edits 并接受本地 PNG/JPEG/WebP 参考图，兼容 b64_json 与图片 URL 返回），图片保存在会话工作目录内，并借助其 `@wisdoverse/dsh-inline-media-viewer` 依赖在对话里内联渲染。

让 DSH 直接操控你当前正在浏览的 Chrome 标签页，无需视觉能力：页面以带编号元素清单的结构化文本交给模型；点击、输入、按键、滚动、标签页操作与导航都会在扩展侧边栏等你确认，密码与支付卡字段保持掩码。15 个 browser_* 工具覆盖 snapshot、文本读取、标签页列举/打开/跟随、点击、输入、按键、滚动、等待、导航、后退、关闭、前进与刷新。本项目是 omdsh-dev/dsh-browser 桥接插件的再打包版，发布到 npm，可直接 `dsh plugin add` 安装：放宽了宿主安装时校验的 peer 范围，避免被判为版本不兼容；随包的扩展额外探测 DSH 桌面端宿主端口 19387，因此无需手填桥接地址；并附带脚本把扩展复制到固定目录，避免切换 profile 或重装后扩展失效。预构建 Release tarball 内含插件本体与已构建的 MV3 扩展。上游：https://github.com/omdsh-dev/dsh-browser。

同时兼容 DSH 与 Pi 的搜索与抓取提供方：Exa、Tavily、Parallel、Firecrawl、TinyFish 匿名优先路由，计费需显式授权，带额度预检与有界取消。

在 DSH 桌面版主面板里通过 Electron webview 嵌入 DeepSeek 网页版聊天（chat.deepseek.com），带后退/前进/刷新工具栏，并把登录相关的 localStorage 快照存在本地、下次打开时回填。

仅 Windows。B 站视频一键总结：下载音轨并用 faster-whisper 本地转写（需 Python 与 faster-whisper，首次运行下载约 725 MB 模型），随后生成解析 md 与一页「一图读懂」PNG。

dsh 的按需 MCP 网关：每个 server 首次使用时才连接、空闲后自动断开，工具列表缓存在磁盘，可导入现有的 mcpServers 配置，并对子进程环境变量做脱敏。

扫描 Cursor、Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、VS Code 等 13 种客户端和项目工作区的 MCP 配置，把选中服务接入当前 DSH profile，并提供连接测试、原地重连、JSON 导入和图形化新增、编辑和移除。

需先安装 Codex CLI 并完成 `codex login`。为 DeepSeek Harness 增加三个按需咨询 OpenAI Codex CLI 的工具：codex_consult 在只读沙箱中运行 Codex、自动内联证据文件、从 Codex rollout 记录校验实际模型与推理档位、断流自动重试，并记录调用前后的额度；codex_quota 查询当前 5 小时与每周额度；codex_calls 列出最近调用。