插件

为输入区提供富 Markdown 笔记本：工具行开关加 CodeMirror 编辑卡片，支持 Codex 风格列表编辑，经会话服务提交。

面向 DeepSeek Harness 的 SAG 本地个人知识库插件：检索知识、上传文件、写入笔记

L-clone 记忆钩子：每轮结束自动捕获到外置大脑，侧边栏「大脑看板」打开记忆工作台

墨韵：中国水墨画风格主题插件——5 套原创水墨主题、自定义壁纸与模糊、粒子特效，8 种语言

面向 DSH agent 的 Windows 原生工具：剪贴板读写、系统通知、hosts 文件查看与网络诊断，均返回结构化数据（带 UI 卡片），底层为防注入的 PowerShell。

插件市场：搜索 npm 上的 dsh 插件、一键安装进当前 profile，管理已装插件与更新

DSH 的 git 提交推送自动化：提交前审计、规则质量评分、SSH 密钥生成与三选项卡设置侧边栏。

把 PowerShell 脚本 base64 编码后执行，引号、$、反斜杠、中文全部原样传递，免去转义地狱。走与内置 pwsh 工具相同的沙箱通道。

TRAE 式「回退到本轮对话发起前」插件：按轮次建立检查点（10 轮滑动窗口），同时回滚工作区文件与原位截断模型上下文，保持同一 session id。回退只能由人发起：/rollback 命令或每轮的 Web 回退按钮（被中断的轮次也可用），弹窗逐条列出受影响文件及其动作（恢复/找回/删除/跳过）。

零凭据 Outlook 自动化：13 个工具通过 COM 直接驱动本地桌面 Outlook 客户端——搜信/读信/草稿/回复转发/日历/通讯录/会议室/忙闲查询——外加侧边栏新邮件角标。无需 Graph API 注册、无需 SMTP 密码；任何外发动作都过三层人工审批门。

为 DSH 运行中状态行做轻量个性化：可轮换的中英俏皮话、可配置的动态加载图标（5 种样式 x 3 档尺寸）、一键匹配当前主题色，全部集中在「通用设置」里，外加一个用 # Chinese / # English 分段的俏皮话编辑框。零依赖、无构建、不写配置文件。

面向 DeepSeek Harness 与兼容 MCP 的 IDE 的多语言代码库智能：基于本地代码问答、检索、审计、重构并生成报告。

单位换算工具箱：覆盖 20 个类别——长度、质量、温度、面积、体积（含美制烹饪单位）、速度、时长、数据大小（十进制 MB 与二进制 MiB）、数据传输速率（Mbps 与 MB/s）、加速度（含 g-force）、照度（lux 与英尺烛光）、压强、能量、角度、频率、功率（含三种马力定义）、力、扭矩、排版（px/pt/em/rem）与油耗（mpg ↔ L/100km）。提供 convert_unit 与 list_units 两个工具；零运行时依赖，纯算术实现，结果附带所用公式。

在直连、手动 HTTP(S)/SOCKS5 代理和环境/系统代理模式间热切换 DSH 进程内 fetch 流量，支持免代理规则，并可为之后启动的子进程导出代理环境变量。

DSH 文件工作台库插件，提供文件处理相关能力。

把 DeepSeek Harness 接到本机思源笔记桌面端：把笔记工具注册为 mcp__siyuan__<tool>，额外把思源里配置好的 AI 与其 agent 回路也做成一个工具（按档位门禁），附带笔记使用技能，并在每次调用上执行只读/创作/完整三级策略；思源关闭时工具列表依然可用。

工作区级的无限画布便签：便签以 Markdown 文件保存，可手动创建、从对话中摘录或由 AI 提炼生成，并能作为上下文提供给 AI 使用；附带 12 个模型工具与 5 个内置技能，用于创建、打标签、整理、比较与合并便签。

为 DeepSeek Harness 适配 Context Mode：进程内 ctx_* 工具（沙箱代码执行与 FTS5 知识库），并注入上下文窗口路由指引。

通过 ACP（Agent Client Protocol）将任意外部 agent 作为 LLM 提供方接入——支持 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Devin 等，内置注册表浏览与服务管理界面，支持惰性认证、模型动态发现与热切换。

一款面向 DeepSeek Harness Web 的 NieR:Automata / YoRHa 风格工业终端主题，提供沙色与炭黑配色、直角几何和全界面样式。

在会话窗口左下角的悬浮面板中显示 OpenCode Go 订阅用量（滚动/每周/每月的已用与剩余百分比及重置时间）。

与模型选择器连为一体的带刻度推理强度滑杆，位于输入框内，支持主题变量与中英法三语。

在侧边栏加入「快速会话」入口，打开一个小窗对话，可切换模型与思考强度、可选携带当前主会话全文，历史可继续、重命名、删除。

人脑式上下文压缩逻辑，大幅减少长任务上下文占用以及 token 消耗