插件

把高驰（COROS）官方 MCP 服务接入 DeepSeek Harness：自包含的本机 stdio↔HTTP 桥 + 本机 OAuth 登录，在当前端点上提供 34 个工具，覆盖睡眠、HRV、静息心率、恢复、训练负荷、活动与 FIT 文件，以及训练课程与训练计划的增删改查和排期。

按工作区（会话 cwd）决定哪些 MCP 服务器的工具可见；未配置的工作区默认一个都不显示。

文件查重与整理（DSH 侧边栏显示为「小视频整理」）：完全一致支持快速抽样或逐字节严格比对；转码过的视频用前缀帧级多候选匹配（每条只抓前 N 秒，默认 40、最多 60；帧级索引 + 多候选起点，支持片头错位和重复片段）。「忽略片头」扫描用 SQLite 指纹缓存（按绝对路径 + 文件大小），以 MAD 优先、dHash/pHash 兜底做帧匹配；不完整缓存会自动删除重抓，完整扫描会重建 band 索引。新增「指定文件快速查重」：只查一个文件，有缓存就直接用，缺缓存只为该文件按需生成指纹，不重扫来源目录；任务带实时日志、进度和强制停止。时长匹配每次现抓现算，不读写指纹缓存。可按后缀、UUID、文件大小或视频时长批量改名移动；可清理空文件夹；按文件头识别 MOV/AVI/WMV 后转成 MP4（分辨率、帧率、音频参数对齐原片）。需本机安装 ffmpeg / ffprobe。扫描在独立 sidecar worker 中运行，带实时进度、A-B 单向去重和指纹异步写入；同一时刻只跑一个任务，接口仅限本机调用。所有会移动文件的功能都支持一键复位：按分组/目标目录内的 _dupfc_restore.json 记录把文件搬回原目录，已删除的跳过并计数，记录外的文件统一 UUID 改名移入 resetFail。

侧边栏整页的 MCP 与技能管理器：增删改启停 MCP 服务器，展开查看工具、点开查看参数，用自选模型翻译技能与工具摘要，统计工具与技能调用次数；另注册 mcp_service 工具，让 Agent 在对话中经审批安装 MCP。

通过 Streamable HTTP 把 DeepSeek Harness 连接到托管的 Renor 记忆 MCP 服务器，使用环境变量 RENOR_API_KEY 中的 Renor API Key，让模型能调用 Renor 的检索与保存工具。这是纯配置包，自身不含代码。

一个 DSH bundle 同时提供 OpenTelemetry GenAI 可观测性与多设备云端状态同步：复用并替换独立的 @loongsuite/dsh-plugin（为会话、Agent 循环、LLM 与工具生命周期产出 trace/metric；不要与上游同装，先禁用或移除它），并新增 WebSocket 客户端把完整会话事件日志（header + snapshotEvents）推送到自建中继，让不同本地端的 DSH 状态互通；连接时自动拉回并重建其他设备的会话（跨设备续接）。同步客户端本体零第三方运行时依赖；仓库内附带一个小型 Node.js 中继。本机的 `/cloud-sync/*` HTTP 路由（status、sessions、config、resync、delete）没有同源/回环校验，随包中继在未设置 AUTH_TOKEN 时不鉴权——请勿把 DSH Web 端口暴露到不受信任的网络，并给中继配置 token。

长任务续接：每轮结束自动写一条断点（做了什么、用了哪些工具，这一轮没正常结束时还差什么；下一步需手动调用 continuity_breakpoint 记录），同一工作区的新会话开头会把最近几条注入为快照，接着往下干而不是从头再来。同时给人设卡、配置这类文件存 SHA-256 指纹，事后能验出是否被人改过。四个工具（continuity_breakpoint / continuity_breakpoints / continuity_ledger / continuity_attest），数据是以纯 JSONL 存在 <工作区>/.dsh-continuity/，零依赖、不联网。注意：目前没有任何代码会自动写 ledger.jsonl，continuity_ledger 只能读。

监测你所选模型每一轮的收尾，交给另一个模型判断这一轮是否真的结束了：如果助手说完话却没有工具调用就停了，会记录 continue / finished / uncertain 三态判定并展示在侧边栏面板。suggest 模式只报告，auto-continue 模式在本轮真正 idle 后调用 agent.followup() 发送续跑消息，且受每轮次数上限约束。单步收尾始终复查，监测模型支持精确多选与不区分大小写的正则匹配，续跑文案可自定义。

把会话按轮次聚合成话题与阶段，按话题统计 token / 工具 / 耗时，提供工作流、时间线、关系图谱三种视图和单轮 AI 分析。

陪伴人格预设：持久记忆、在线状态心跳、主动问候更新，并附带内置 fetch 与 CDP 联网工具的小伙伴子代理。

在设置页管理本机 llama.cpp 的 Qwen3.5-4B（仅 Windows + NVIDIA GPU，8 GB 显存可跑 4B Q4）：启停与重启、启动参数、部署路径与存在性检测、把模型路由与压缩策略同步进 profile patch、本机请求捕获代理，以及一个按文件路径把翻译/OCR/抽帧杂活交给本地模型的 local_worker 工具。需自备 llama-server.exe（在 b12069 验证）与 Qwen3.5-4B 的 GGUF 量化 + mmproj 文件，视频抽帧另需 ffmpeg。

按每轮请求的实际内容选择模型与推理等级：便宜的分类模型先判档，监督模型在工具报错和检查点中途改档，升到更强模型前会先弹窗确认。

以 host 侧工具统计 DSH 会话 token 用量，数据取自本地会话日志：总量、输入、输出与缓存读取拆分、按天时间线、按天或按会话分组的用量，以及可选成本估算。

设置面板内的使用统计：GitHub 风格一年对话热力图（按每天本人消息数着色，自动排除子代理与注入上下文）、按模型与按天/周/月汇总的 Token 用量（统计卡片 + 表格）、以及每天通过 write/edit 工具产出或修改的文件清单（日期选择）。全部本地扫描会话历史完成、增量更新，数据不出本机。

DeepSeek Harness 的持久工作区待办面板：Plan/Backlog 两层、侧边栏看板、Agent 工具与 /todo 命令，跨会话不丢。

在输入框工具行加一个闪电按钮菜单，点击即可把常用提示词插入光标处；四条默认提示可自行编辑，只保存在浏览器里。

在侧栏直接打开 STEP/STP/STL/GLB/GLTF 模型：STEP 用浏览器内的 OpenCASCADE WASM 转网格；工具条提供适配/前/顶/侧/等轴正交视图与 PNG 截图；输入上限 64 MiB，引用外部 buffer 或贴图的 .gltf 会被拒绝。

在每轮回复下方按 2×2 给出最多四条可点的下一步建议；按轮次投影，不会把上一轮的建议带到下一轮。

给会话里的产物卡片和文件链接加上右键菜单：复制完整或短路径、打开所在文件夹、用默认程序打开。

在 DSH 原生右侧栏做逐句文稿批注：把 Markdown、Word、PowerPoint、PDF 变成可按句点选的文本，给任意一句写意见，并把待处理批注作为草稿交给 Agent。6 个 Agent 工具让模型读取每条意见、改稿（Markdown 直接改原文件，二进制格式写同名 .revised.md）、勾销批注，并把反复出现的表达偏好记入长期写作风格记忆、注入之后的提示。DOCX/PPTX 为零依赖解析；PDF 文本提取在本机走宿主 Python + pypdf（或 poppler 的 pdftotext），两者都没有时 PDF 不可用。不联网、无遥测。

DeepSeek Harness 的三区 TODO 便签（用户 / 工作区 / 会话）：支持嵌套文件夹与同一条目多处引用、T0~T9 优先级、拖动排序、批量操作、可浮动也可作为右侧栏页签打开的面板、可保留且自动保存标题与正文的 Markdown 预览，以及智能体读工具与每次写入都经 DSH 审批的写工具。

在 DSH 左侧栏加入无界画布页面：内置画布前端、本机工作台状态与启动，并让 DSH Agent 通过工具读写当前画布；画布不再内置 Agent。需本机已安装无界工作台与 ComfyUI；插件不打包 ComfyUI、CUDA、模型或 API Key。

按当前模型上下文窗口计算工具结果 token 预算，保留首尾并提示如何读取其余内容；可全局或按预设挂载。