插件

新增一个 DeepSeek Harness Agent 预设：把实际工作交给 Codex 子代理执行（自动审批、工作区可写），会话主代理只负责拆分任务、委派与汇总结果。需 DSH 0.2.2-rc.1+、已装 @deepseek-ai/dsh-subagent-codex，且本机已安装并登录 Codex CLI。

一个 Agent 预设：先让 Codex 子代理分析任务并拆出工作项，再交给 Claude Code 子代理逐项执行，会话只负责调度、核对与汇报。需要本机已安装并登录 Codex、已登录 Claude Code。

把工作方式打包成可版本化的规则、技能与预设包，按全局、项目或会话作用域注入系统提示；可蒸馏本机 Agent 会话生成聚合报告与建议规则，供采纳或撤销；导出 tar.gz 供同事安装；并附带含 40 个技能的 FDE 参考包。

用代码驱动的工作流把一个想法写成校验通过的小说：JavaScript 状态机推进各阶段（宪法、大纲、设计、写作、校验、批量、导出）和每章 15 步的循环，每道门禁由 PowerShell 脚本校验，版本化断点可在重启后从原章节续写；起草与评审由 9 个子代理角色完成。需要 PowerShell 7（pwsh）与 Python 3.7+；没有 pwsh 时门禁记为 DEGRADED，运行暂停。

用 GEML 流程带 agent 干活：工作项按流程一步步走，做法记在它所属的那一步，右侧栏的看板页签显示每件事走到哪了。同时挂上 GEML 的 MCP 服务和技能；项目里有固化流程时，监督器按流程当前状态把关工具调用。需要 Node.js 22+；GEML MCP 服务器在会话启动时经 npx（@geml/geml）获取。

Google Elephant-Goldfish Model 的 DeepSeek Harness 独立移植版：七条斜杠命令（/egm-*），用于设计、文档与借助 DSH 原生子代理的全新上下文评审。不依赖其他插件，但与其他 EGM 移植版注册的 /egm-* 命令同名，同一 profile 请只安装一个 EGM 插件。

任务包构建器：把大文件压成一个 brief（默认预算 8000 token，为估算值），子智能体只读这一个文件。

人在环的自我改进循环：给一个目标，工作链在子会话里一轮轮迭代，主 agent 始终保持空闲。

实验编排 SOP 技能：顶层模型起草分解计划（子任务、每个的模型、带容差的验收基准、依赖顺序），经用户确认后才派工；每个子任务以自包含 prompt 交给轻量子智能体执行，回报限定为测量事实与基准差值，判读与裁决留在顶层。附一份分解计划模板、五类任务模板（采集/执行/一致性校验/只读审查/机械转换）、任务层与实验层两级验收门，以及三条防止把内部一致性证据说成独立或外部验证的规则。

飞书/Lark CLI 的 agent 技能包：把 lark-cli 二进制内嵌的 27 个技能（文档、表格、多维表格、日历、云空间、任务、知识库、审批、邮箱、幻灯片、视频会议、妙记等）导出并注册到 DeepSeek Harness 技能库，供 agent 按需读取。刻意排除 lark-im，与 IM 桥接插件互补而非重复。需先安装 lark-cli。

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）。

电商订单数据分析技能：退款类型分类、退货率统计、拦截件与白嫖损耗核算、售后深度与商品预警，交付为单个 Excel 工作簿（含订单明细表与抽样验证表）；由智能体用 Python（pandas、openpyxl、matplotlib）生成。

提供 PMNote 技能，查阅游戏项目管理、职业发展和 AI 工具的公开资料。

把 TeleAgent 技能制作规范装成 DSH 技能：规范全文、复刻平台校验的校验器（含 .pyc 直接判失败）、脚手架、打包器、TeleAgent 安装器。

指导具备浏览器操作能力的 Agent 导出指定顽鹿骑行 FIT，校验数据和坐标，并通过已登录的 Strava 网页上传。需要 Python 3.9+（仅标准库）和具备浏览器与文件上传能力的 Agent。

按当前任务自动挑选并注入最合适的技能，无需点名或手动插入；同一技能每次会话只注入一次，并可从有效操作中积累经验。

本地 Markdown 笔记面板：导入任意本地文件夹，在侧边栏树形浏览其中的 Markdown，就地编辑并自动保存，支持跨文件夹全文检索。为每个文件显示只读的 Git 上下文——状态、与 HEAD 的差异（逐行变更标记）、逐行 blame——并提供 notes_* 六个工具，让 Agent 直接操作同一批文件夹。文件留在原处，插件从不提交、暂存或检出。

本地音频后期：响度标准化、静音裁剪、格式转换，以及游戏音效与音乐平台上传的一键预设，由本机 ffmpeg 驱动。

从本机摄像头抓一帧实时画面，以图片形式交给 agent，让它真正从摄像头看见画面——不用打开相机应用，也不要求窗口在前台。暗光房间不会再拍成一片黑，亮度、伽马、对比度、锐化和自动拉伸都在抓帧时一次做完。首次使用时自动下载 ffmpeg，配套还有一个工具用于列出可用采集设备。

通过本地 WebSocket 桥与一个免打包的 MV3 扩展，驱动你机器上已经开着的 Edge：agent 把页面读成 Markdown、转储带稳定 ref 的可交互元素、在动作前用 expect 断言目标再点击填表，回执带 committed/unknown/none 三值效果状态，还能在扩展弹窗里把页面抓成自包含的 HTML 快照，配置了带 kb.py 的文献知识库（kbRoot 或 DSH_KB_ROOT）时一并归档进去。七个浏览器工具要等 edge_bridge 启动后才注册，闲置会话不占上下文。

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。

让 agent 读取并控制右侧 Sidebar 浏览器标签页里打开的网页——读文字、执行 JS、点击（HTML/SVG）、输入、滚动、截图，命令桥接带逐命令令牌并置于 Harness connection 防护栏之后。完整控制与截图需 DSH 桌面端；在普通浏览器（Web）中仅能读取或操控同源页面。

只要 DSH 宿主在运行就让 Mac 保持清醒，不论智能体是否在工作：启动 ClamAwake 的虚拟屏（镜像主屏）并挂 caffeinate -d，DSH 退出时一并停止，引擎崩溃自动重启。自包含（随包带 arm64 vd-engine，GPL-3.0）。需要 Apple Silicon 的 macOS。

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。