插件

按项目里的 dsh-checkup.json 运行检查（文件、语法、JSON、HTTP 健康、资源计数，以及你列出的 node/npm 脚本与命令），没有配置时回退到自动探测的默认项。

右上角卡片：盯 Tibo（@thsottiaux）在 X 上的新帖与回复，自动配中文译文，重置类消息加标；支持追加 JSON 数据源，Host 侧抓取与翻译，不消耗对话 token。数据来自第三方文字镜像 tiboreset.com 而非 X 本身（有数分钟延迟，仅文字）；翻译走宿主翻译服务，帖子文字可能经公共翻译服务商，把 translate 设为 false 可只留本地。

为 DeepSeek Harness 打造的 Impeccable 前端设计技能：24 个设计剧本覆盖界面塑造、评审、审查、打磨、布局、排版、动效、无障碍与设计系统文档，靠技能自带的参考文件加项目里的 PRODUCT.md / DESIGN.md 驱动，不下载任何引擎二进制。注册 impeccable 技能；读取项目文件并在 .impeccable/ 下产出设计产物。依赖二进制的环节（实浏览器桥、像素测量、字体匹配）降级为静态变体、截图与显式声明的人工估算。改编自 pbakaus/impeccable（Apache-2.0）。

把任意 Markdown 报告或 DSH 会话片段渲染成可分享的 PNG 图片，零 npm 依赖：复用本机已有的 Chromium 系浏览器，不可用时退回 PDF、再退回 HTML。报告输出短图（结论）加长图（完整原文）；dsh-fact-check 的报告额外带档位徽标、甲乙双轨与逐条断言分档（都取自报告本身），其余几种报告骨架则把该骨架自己指定的结论段抬到短图上。对话输出消息流长图，可按轮次、事件序号或最近 N 轮选定范围。

使用独立 DeepSeek API Key 的网页搜索：左侧栏搜索页，外加一个配置内任意模型都能调用的 deepseek_search 工具；未配独立 Key 时自动复用模型列表里已配好的 DeepSeek Key。它注册自己的工具与路由、不接管内置 web_search 与 web_fetch 提供方，因此不会打断已有的搜索配置。

DDDMUC/dsh-free-search 的精简分叉：多引擎网页搜索与抓取，自动回退、失败冷却、API 密钥轮换，接管 DSH 默认的 web_search/web_fetch 提供者；不能与 DDDMUC/dsh-free-search 同装（包名与 bundle 行相同）。

串行模型编排层：内置国内现役模型档案（DeepSeek、GLM、豆包、混元、MiniMax、MiMo、Kimi、千问、GPT）的 delegate 工具。主代理拆解任务、按子任务特征自选模型并必填选型理由、串行等待结果、宽松兜底到默认模型；每条路由都先经会话模型选择策略校验。需在「插件 → Subagent → Model selection」勾选要用的路由（仅对新会话生效）并配置好对应模型的 provider。与其他 model-router 插件的插件 id 相同，只装其中一个。

把 DSH 的 Foxy 接入 Foxy Memory，支持跨平台召回、本地 JSONL 回退、平台筛选与记忆浏览。需先安装 dsh-foxy。

把 aureth-labs/dsh-aurabot-qq 移植到 macOS（Apple 芯片）的分叉：同样是住进 QQ 的人设机器人（聊天、语音条、表情包、记忆、翻唱、模块），删掉了 Windows 专用代码。接 OrbStack 或 Docker 里的 SnowLuma 等 OneBot v11 网关，语音兜底用 macOS 自带的 say，超过 30 MB 的文件通过只对本机开放的临时下载口发给容器里的网关，翻唱环境（Applio、audio-separator、uv、Rubber Band、分离模型）按固定版本一键安装。与上游同包名、同插件 id（dsh-aurabot-qq），安装即替换上游，不能与上游同装；Windows 请用上游。

模型 Provider 池：在本地跑一个 OpenAI 兼容代理，按优先级依次尝试配置好的模型服务，遇到鉴权、额度、限流或服务端错误时自动切换，并记录各 provider 的调用统计。

侧边栏 AI 热点面板：24 小时精选、近期全部、热点 Top10 榜、每日日报与关键词搜索，数据全部取自 AIHOT 公开 JSON API。精选与全部支持六类筛选；信息流卡片显示分类、来源、时间、热度分、摘要，并在 AIHOT 提供时显示推荐理由。精选、全部与搜索三个信息流按北京时间按日分组，并以游标分页、每页 10 条滚动加载，同时提供「加载更多」兜底。面板只读、纯浏览器端取数，无需 API key、无构建步骤，配色跟随宿主主题 token。

在 DeepSeek Harness 会话顶栏实时显示 CPU、GPU 与内存占用：三个小格各带百分比和 2 px 细条，75 %、90 % 变色；CPU 取 os.cpus() 差值，GPU 优先 nvidia-smi（Windows 下可退回性能计数器）。

DSH 侧边栏左下角的加密货币行情卡片，位于余额与设置上方，显示 BTC、ETH、SOL 的价格、24 小时涨跌幅与 24 点迷你走势图，数据源按 OKX → Binance → CoinGecko 自动降级（CoinGecko 无历史走势）；点一下表头就能把整张卡片收成一枚小按钮，收起状态会被记住。fork 自 18569663yz-web/dsh-plugin-crypto-ticker，不能与其同装。

把文件夹拖到左侧工作区列表，注册为工作区并打开新会话；桌面端直接取文件夹路径，普通浏览器页面回退到宿主的选择文件夹。

给 agent 装一双看懂梗的眼睛：注册 meme_explain 工具，返回表情包的意思、语气、出处与生命周期、能一起用与不能混用的梗、该避开的场合，并给出玩梗版与不玩梗版两种回复。结论来自带间隔效应衰减的本地记忆库，未命中时调用用户自配的 OpenAI 兼容视觉端点（BYOK）。

DSH 的原生桌面通知。窗口在后台时权限确认直接出现在系统通知里；平台支持通知按钮时，点「拒绝 / 允许一次」即把结果交回宿主审批流程，切回窗口或超时则退回应用内审批面板。权限确认与提问还会播放独立于窗口焦点的交互提示音；任务完成、提问、错误提醒、通知铃声与提示音都在「通知提醒」设置页配置。

带标注的浏览器标签：页面在宿主用 headless Chromium 渲染并以同源方式提供，可以点选元素或框选区域，写下要改什么，把批注连同选择器、可见文本和位置一并发进对话。需主机装有 Chromium 系浏览器（自动探测，或用 CHROME_PATH / browserExecutable 指定）。默认由本插件提供 `browser` 标签类型；设 `takeover: false` 则保留内置浏览器、改用接力按钮。点选可连续进行，按 Esc 才退出。

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。

瑞希的记忆（dsh-memory-v2）——DeepSeek Harness 的本地长期记忆插件：语义、结论、画像、临时四类记忆集合，按天保存对话原文，两阶段巩固与字面溯源。结构化条目召回无命中时自动回退到情景原文搜索：先按时间词窗口（昨天/上周/X天前/具体日期）查，再按近 2/7/30/180 天阶梯逐层翻，命中片段带行号出处。所有数据只保存在本机 DSH 目录；语义召回、诊断日志与敏感调试路由默认关闭。

爱莉希雅的记忆插件。给所有 DSH 会话共用一份可读可改的 MEMORY.md：双硬盘镜像、历史快照、跨进程写锁；条目按命中频率与重复强调在主文件与可检索归档之间双向流动；检索为关键词共现加 BM25 排序。九个分区（人设、要求、指正、教训、方法、请求、会话、方法库、导入文档），另有一个独立的「自我记忆」分区放角色的自我认知，优先级高于人设。内置可选装的记忆包（packs/elysia：61,903 字自我记忆 + 2,482 字人设，由 1,696 条经官方文本确证的游戏语音提炼，并对照 112,175 条游戏剧情台词语料核验）：默认不安装，装前自动备份，只写 identity / persona 两个分区，可卸载恢复。另含自有技能库与表情包库（图片需自行导入，插件不自带；按情绪自动分类，在合适时机自动发送）。默认开启：每条回复后弹出带头像的文字气泡，除非 agent 已自己口播，否则会多一次小模型请求（voice.bubble 设为 false 可关）。可选语音朗读需要本机 GPT-SoVITS 引擎（约 27 GB，需自行安装，必须有 NVIDIA 显卡；权重约 200 MB 由插件下载），默认关闭、引擎不在就静默降级，仅支持 Windows；自动选第二块盘做镜像同样只适用于 Windows（其他系统请自行设置 mirrorPath，否则没有镜像）。

把一支具名智能体团队做成聊天工作台：成员各有可回退的模型路由与 3D 头像；私聊/群聊支持点名接力与受限并行；整个部门可以是一个智能体，主管分派子智能体并行执行后汇总；记录检索带命中高亮与今天/昨天/更早分组；四层记忆（原始会话 → 原子事实 → 场景摘要 → 用户画像）用 BM25 + 向量 RRF 混合召回；另有头像素材库与本地/云端语音输入。混合召回需要 embedding 端点（默认本机 Ollama 的 qwen3-embedding:0.6b，否则只用 BM25）；语音输入需本地 jianchang512/stt 服务或云端 ASR key，否则退回浏览器语音。

让 AI 在 QQ 里一句一句发消息：把每条回复拆成几个气泡、按字数给打字停顿、句末不留句号；表格和代码块整条不切。做法是给 desktop profile 里的 @tencent-connect/dsh-qqbot 发送链打补丁：先手动运行一次 node outbound/apply-patch.mjs、把 im-qqbot 的 streaming 设为 false 并重启；在此之前只有 waifu_* 工具可用。

DeepSeek Harness 的飞书/Lark 通道：长连接收发消息，agent 正在跑任务时新消息插进当前这一轮而不是排队；Markdown 表格渲染成飞书原生 table 组件，代码块单独成行；13 个飞书操作工具，语音收发、媒体上传、模型故障转移链，设置页按六个分组标签排布。走自建飞书应用的长连接，不需要公网回调地址。

临时文件没清完，这一轮就结束不了：在串行的 agent/turn-stopping 钩子上挂监听器，发现残留就把文件清单交回模型，并给两条出路——删掉，或者逐条说明理由再挪到明确位置。候选有两处很窄的临时件来源，另有一条默认开启的备份保留通道：本轮碰过的 .bak 副本超过保留份数会被列出。第一处是会话 cwd 下的 .agent-tmp/ 约定目录，留在里面的文件一律直接报出，因为这个目录的存在意义就是装可丢的东西。第二处是本轮经 fs/write-intent、fs/edit-intent、fs/delete-intent 钩子真实写入的路径，还要同时满足：在那个 cwd 之下（按 realpath 归一后比较）、不落在 .git / node_modules / out / dist / build / target / vendor / .venv / the Python bytecode cache directory 里、命中要求前缀后带分隔符的临时件模式（所以 checkout.js 与 benchmark.ts 不会被当成草稿）、且文件此刻仍在——正因如此，工作区里早就躺着的垃圾不会被翻出来当成本轮的问题。每轮只拦一次，子会话跳过，除非把备份模式显式设成 prune 否则插件自己不删文件，注入文案跟随宿主语言环境而不是假定中文。