插件

为 DSH 的 ask_user_question 选择题卡片增加两项能力：右键选项展开补充说明，并合并进提交的 custom 答案；卡片底部可以先问一句，由 fork 子代理带着当前会话上下文只读作答，不改写会话。左键选择、跳过、分页与倒计时照旧，且只接管普通选择题卡片，不接管计划确认与审批卡片。适配 DSH 0.2.0-rc.1 及以上的 0.2.x（已在 0.2.2-rc.1 验证），需 Node.js 20+。由 buaaflyaway/dsh-question-note（MIT）派生、并受 MichengAI/dsh-btw（Apache-2.0）启发；不要与 dsh-question-note 同装——两者会接管同一张 ask_user_question 卡片。

把DeepSeek带进Instagram：为DSH Agent提供Instagram生活。

为DeepSeek Harness提供长驻Bot团队，支持主Bot、Bot间消息与群聊。

在 DSH 设置页查看、创建与编辑 AGENTS.md 等 AI 规则文件：项目级跟随工作区从项目根到 cwd 的目录链，全局级覆盖 ~/.dsh 与 ~/.agents，另含 25 个第三方 AI 工具的用户级规则文件。预览以渲染态展示并自动剥离 .mdc 的 frontmatter，就地编辑并带冲突检测，内容完全相同的跨工具文件会互相标注，内置清单之外的工具按目录特征自动发现。零运行时依赖。

给小本地模型的一步到位接入 + 轻量 harness。装载时自动探测回环与私有网段上的推理端点（llama.cpp、Ollama、vLLM、LM Studio），从后端读出每个模型的窗口与输出预算，再经 settings 注册 provider —— 不用手写配置就能在模型选择器里选到本地模型。随后只对这一个 provider 裁剪：用 tools.restrict 收缩工具面、按段名丢弃系统提示词段落与记忆 context、把注入的指令块换成一页纸同时保留其首 80 与末 96 字符、截断工具 schema 的 description 而不动结构与 required。云端 provider 原样返回同一个 assembly 对象，不做任何改动。注入正文每次装配都重新读盘，改文件下一次请求就生效，不用重载。插件详情页的面板是一块实时运行视图：显示接管是否生效、走的是哪个钩子，最近一次装配的字符进→出与省下的比例，以及各 provider 的在线灯（多路并发点灯，每个本地 provider 还能发一次真实的最小请求，把延迟与回复原文报出来）。本地后端没起来时，面板能一键拉起：先探测端口（已在应答就不重复启动），再按端口拉起对应后端（ollama serve，或你自己填的启动命令），进程独立于宿主存活，随后轮询到端口应答为止，等待上限夹在 3–600 秒，超时会把刚起的那个进程回收掉不留孤儿，找不到可执行文件时会把搜过的路径写清楚。面板上还有停止按钮，只肯停本插件自己起的后端（先 SIGTERM，1.5 秒不退再 SIGKILL），别人的服务一概不动。模型刚下好、后端还不存在时，面板能扫描本机 .gguf（跳过 .mmproj. 视觉投影、按大小降序，并带 300 个模型 / 20000 个目录项 / Downloads 只扫一层这三道上限），选一个就用它拉起 llama-server（端口上已有服务就复用），按后端自报的模型 id 注册 provider，再发一条真实请求证明能用。真正起之前会做一次装得下算账：只算显存装不下的那部分（hostBytes = 文件体积 − 显存），拿它比 max(总内存 − 2GB, 空闲内存)。文件比「显存 + 内存」还大直接拦；落到宿主的内存太多时先不替你起，要你确认；同样的情况若走 mmap 只给警告，因为权重落在可回收的页缓存里。加载方式下拉（auto / mmap / none / mlock / mmap+mlock）对应 llama.cpp 的 --load-mode，默认交给引擎自己决定。0.4.2 起上面每一条都改成按平台推导，而不是假设本机长什么样：家目录与数据目录走 os.homedir() 和各系统惯例（Windows 用 LOCALAPPDATA，macOS 用 ~/Library/Application Support，其它用 XDG_DATA_HOME）；后端二进制按各系统官方安装位置找，也可以用 OLLAMA_BIN / LLAMA_SERVER_BIN / VLLM_BIN / LMSTUDIO_BIN 钉死；找模型依次走 DSH_LOCAL_MODELS_DIR、~/models、~/llama.cpp/models、~/.cache/llama.cpp 与 LM Studio 数据目录，WorkBuddy 的布局降级成其中一个候选。显存先问 nvidia-smi，再问 rocm-smi，Apple Silicon 上问 sysctl hw.memsize 并标成统一内存（同一块字节不重复扣两次）。拼命令行之前会跑一次 llama-server --help，只保留这个 build 真有的参数 —— 老引擎给 --n-gpu-layers 99 且不下发 KV 量化，新引擎给 auto 加 q8_0；探测不出来的参数一律照传，不因为探不到就丢掉。LM Studio 用 lms server start --port N 起，不再和「必须先给模型参数」的引擎混在一起；vLLM 单独给 --model 的示例，不再套 llama.cpp 的写法。Windows、macOS、Linux 三套都在 CI 里跑，另加 windows-latest 与 macos-latest 两个 job —— 只在一个系统上跑过的「跨平台」不算跨平台。其中两套专门用来抓这台开发机的盲区：一套把 process.platform 改掉、整套测试按各系统重跑；另一套把开发机的所有有利条件全删掉（没有 nvidia-smi、没有 rocm-smi、没有 sysctl、PATH 是空的、家目录里没有模型），要求优雅退化而不是崩。后一套抓到过真实的一类 bug：好几处断言写死了 lms.exe，在可执行文件不带后缀的系统上根本不可能过。参考机实测：16.9GB 的 27.2B MoE 配 14.5GB 显存，进程工作集只有 285–691MB，预热 1000–2000 token 后稳定 76 tok/s —— 光看文件大小判断装不装得下是错的。0.4.3 起扫出来的模型是一张表而不是下拉框（每个 gguf 一行，带体积和偏大提示），选之前能看清磁盘上到底有什么。0.4.4 起 provider 表上的删除键删的是这条 provider 配置，不是磁盘上的权重文件。这个区别很重要：真正想清掉的是那种僵尸条目 —— 指向一个从没应答过的端口、同一个端口注册了两遍、或者模型文件早就删了还留着的那几条，而不是一个 15.8GB 的 gguf。删配置随时可以重新导入，删 gguf 不行。删除走settings.mutate 的 unset，路径是 \['providers', id]：不能用 update，因为 update 是合并层，往那儿写null 只会留下一个 null 的 provider 键，loader 会当成配置坏了而不是「没有这一条」；只有 mutate 的unset 内部是 Reflect.deleteProperty。删完会回读一次，因为对「来自下层（profile 的 cordis.patch.yml或 home patch）的键」做 unset 不是删除而是恢复继承值 —— 调用成功但条目还在。条目还在时面板会直说，并把该改哪个文件指出来，不谎报成功；settings 服务太老没有 mutate() 的版本也会明说，而不是默默忽略。删除要点两次，点别的行就撤回确认；删成功会清掉在线缓存与 baseURL 缓存并重算工具面，因为 provider列表变了。gguf 本身插件一个字节都不动 —— 扫描出来的那张表只用来展示和选中。且显存能不能读到取决于驱动。0.4.5 起模型扫描也读 Ollama 自己的存储：它的 blob 叫 sha256-… 、没有后缀，光按扩展名永远列不出来。现在认权重看后缀或文件头 GGUF 魔数（只开「无点号且 ≥8MB」的文件，一趟最多读 600 次魔数；.json/.md/.safetensors/.part 这类明显不是权重的后缀一次都不开）。Ollama 的模型从 manifest 还原：只取 mediaType 为 application/vnd.ollama.image.model 的层（mmproj/adapter 层不算主模型），人话名从 manifest 路径还原（…/qwen3/8b → qwen3:8b，latest 不加冒号），同一份 blob 被多个 tag 引用时合并成一行，metadata 的 kv 给出名称、量化和 context 上限。对 Ollama 的模型点「一键配置」不会再拿同一份权重重复起一份 llama-server：它确认 11434 上的 ollama 在应答（不在就 ollama serve），并按端点自己报的 tag 注册 provider —— 11434 上报的是 qwen3:14b，拿 blob 的 sha256 名永远匹配不上。顺带修掉两个只有真机才暴露的坑：Windows 上 existsSync('<文件>/') 返回 true，manifest 与目录的分岔改成按内容判定，不再依赖尾斜杠语义；量化标签表照搬了旧一代 ggml 枚举，把 ggml_type 15 标成 Q5_K_S，而 ollama show 实测报 Q4_K_M，整表按真实序号重写。同一份文件的去重按 (dev,ino)，谁有名字留谁。参考机实测：扫描从 1 行变 4 行 —— qwen3:14b（8.64G）与 qwen3:8b（4.87G）带着 Q4_K_M 徽标出现 —— 耗时 4ms；npm run verify 退出码 0（launcher 57 项、portable 35 项、panel-host 含 linux/darwin 模拟平台两套全绿）；panel-host 新增的用法在 tmpdir 里现造一份迷你 Ollama 存储再把 OLLAMA_MODELS 指过去，测试结果不再取决于跑测试的机器装没装 ollama。0.4.6 起面板显示的是模型自己的真名，不再是文件名：有些下载工具会把任何权重都落成同一个通用文件名，真名只写在 GGUF 头部里。扫描会读每个文件的 GGUF KV 区 —— 不是先读一段固定大小的头部，因为 tokenizer.ggml.tokens（大 MoE 模型动辄几十万条字符串）和 chat_template 会把 general.file_type 挤出任何窗口；而且 GGUF 的字符串数组是交错存储（每条 u64 长度加载荷），把它当长度表读会让游标跑偏、算出天文数字的读取量。读与走位分开记账：键名与类型必读，超过 256KB 的字符串值和字符串数组只走位不复制，非字符串数组超过 64 个元素直接跳过，游标越过文件末尾立刻停 —— 越界说明游标错了，不是该把上限调大。显示名依次取 Ollama 的 tag、general.basename 加 size_label、general.name、文件名，整串留在悬停里因为常带内部编号；视觉投影文件现在也靠 general.type 认，不只看文件名。短读（文件被截断）不再把半截字节喂给解析器。参考机实测：读一个文件的头部解析出 44 个键耗时约 16ms，整趟扫描约 31ms。0.4.7 起「试跑」不再出现「第一次失败、第二次成功」。老代码让两轮请求共用一个 AbortController 和一个 30 秒定时器，也就是两轮加起来只有 30 秒：大模型的冷加载第一轮就烧完它，abort 之后 signal 永久处于已中止状态，第二轮（换成 Ollama 认的 reasoning_effort: none 再试一次）连请求都发不出去 —— 这正是第一次点报 This operation was aborted、第二次却能成功的原因。现在每轮各自一个 controller 和定时器；超时自动再来一轮（retryOnTimeout 默认开），因为第一次请求超时几乎总是「权重还在读盘」；非超时错误（连不上、HTTP 报错）完全不重试。超时也会自己说清楚：文案里写明超过了多少秒、是否已自动重试，并指向新增的「试跑超时（秒）」配置项（默认 60，可设 5-600）—— 端口通了不等于能出字，它和「拉起后等端口（秒）」是两个不同的旋钮。顺带：面板提示里那句绑定某一个具体模型的举例去掉了，不是每台机器都下了那个模型，说明改成讲机制。0.4.8 起「一键配置」一个普通 .gguf 不再注册出不相干的 Ollama 模型。端口这一栏原来跟着上一次点击走而不是跟着文件走：选中 Ollama 的条目会把端口挪到 11434，选中普通 .gguf 时却不挪回来，于是一次先前点击留下的 11434 就一直留着。服务端照单全收，去探那个端口，发现 Ollama 在应答就直接借了它（日志里那句「端口本来就在应答，跳过拉起」就是这条路径），接着按文件名拼出来的模型 id 在 Ollama 的 /v1/models 里对不上，而兜底是抓列表里的第一个 —— embedding 模型往往排在第一位，于是注册出了一个用户从没点过的模型。现在端口跟着文件走：普通 .gguf 落在别的引擎的端口上（ollama 11434、vLLM 8000、LM Studio 1234）就改到 8090 并在面板里说明一句；只改「已知引擎的端口」，自己手填 9999 指向另一台 llama-server 的情况一概不动。模型 id 的兜底也不再瞎猜：只有一个条目时才取它（单模型后端报的 id 本来就可能和文件名不同），有多个而对不上就报错并列出实际看到的 id，而不是注册出一个错的 provider。0.4.9 起面板不会再整块消失。以前插件详情页里那一块可能凭空不见，而宿主照常运行、HTTP bridge 照常应答、连崩溃日志都不留一条。原因是一个作用域错误：某个辅助函数声明在一个组件里面，却被另一个组件引用 —— 这是合法 JavaScript，语法检查完全通过，于是它只在渲染期炸，也就是用户按下扫描按钮、React 执行状态更新函数的那一瞬间。宿主给每个插槽条目都包了一层错误边界，兜底渲染是一个空的锚点，所以异常被就地吞掉：插件没有被卸载、进程也没有崩，面板只是被换成了一个空 div。现在这两个辅助函数放在两个组件共享的模块作用域里。客户端这一半也有了专门的用例 —— 一个最小 React 替身载入真正的面板模块，真调用组件、真在渲染期执行状态更新函数、真去按扫描按钮，这类错误不会再走到发布版里。

左下角浮窗，上传并切换自定义背景图片，带遮罩与模糊滑块，内置三张壁纸。

DSH 侧边栏行右键菜单：在 DSH 0.2.2 及以上，两类行用的都是宿主菜单——工作区行按会话菜单的分组排入新建会话、复制路径与在文件夹显示、置顶打开方式、打开方式子菜单与批量删除；会话行在指针处展开菜单，并追加置顶打开方式、打开方式子菜单以及已归档会话的永久删除。条目默认只出现在右键菜单，可在设置里逐项开启「同时放进「…」菜单」；0.2.1 上工作区菜单由插件自绘。 改编自 miao-ge/dsh-sidebar-context-menu 与 0imzero/dsh-workspace-menu，请勿与它们同时安装——三者都会给同一批侧边栏行挂右键菜单。

macOS 14.2+ 专享：Lingwuxin/dsh-audio-rail 的 macOS 对应版，让 DSH 会话页右侧的锚点跟着 Mac 播放的音乐律动，12 段真实频谱只改长度，不覆盖宿主的状态颜色与长度。首次运行需授予「音频录制」权限；请勿与 dsh-audio-rail 同装——两者驱动同一处锚点并注册相同的 /audio-rail/events 与 /audio-rail/status 路由。

管理并删除已归档的 DSH 对话：设置里新增「归档会话」页，列出所有归档会话，支持单条与批量删除；侧边栏会话「…」菜单在「取消归档」旁新增红色的「删除归档会话」。删除是真正的删除（会话日志、投影缓存与两套索引一起清理），不只是取消归档。

DSH 侧栏分区折叠：功能区、工作区、状态区三段各自独立收放，设置与账号那排钉死在最底部不随折叠移动；纯客户端 DOM 增强，不打宿主补丁。

将 QQ 接入 DeepSeek Harness，让 QQ 成为任务入口、语境来源和对话对象；基于 OneBot 11 客户端。

在手机企业微信里遥控 DeepSeek Harness Desktop 会话，支持切换会话与模型、工具审批、结果与生成文件推送，并可在 Desktop 设置页扫码配置。需要一个专用的企业微信智能机器人；扫码后 10 分钟内第一个给它发单聊的人（或在设置页给出的 6 位绑定码）成为主人，此后只接受主人的单聊。

学习模式 agent 预设 + 主题知识库：回答先从你自己存的卡片里检索，命中就标出处，查不到标「未验证」，必须查证才联网；侧边栏面板按主题浏览、搜索、编辑卡片，每张卡可 AI 校验补充、核实、回退和看版本；卡片之间可以用 `[[标题]]` 互链，面板里能看到「它连着谁」和「谁引用了它」；新卡片先出预览，确认后才入库；主题名和卡片名都能在界面里改。知识库是本地普通文件，不做后台自动抓取。

基于 PC2005-cloud/dsh-pet 的 Claude 大肥鱼桌宠分支，包含站立与托腮形态、122 段透明动画、随机日常动作链与电脑办公衔接；收到任务先敬礼回应。作为原版替代使用，请勿与原版同时安装。

把 DSH 会话接到 QQ（OneBot/NapCat）的插件（fork 自 sj244/dsh-qq-bridge，MIT）。白名单默认全关；被 @、叫到昵称或被戳一定叫醒，其余消息按可调概率抽样。Cordis 插件 id 仍是 qq-bridge。它沿用上游的 Cordis id（qq-bridge）：安装前须先卸载 sj244/dsh-qq-bridge，两者不能同装；白名单为空时谁都不会被叫醒。

用四步向导把飞书接上：会话自动发现、不用手抄 32 位 id，扫码创建应用，再跑九项实时自检——哪项不通过就直接给出该开通的 scope。它驱动一个 25 工具的 MCP server，其中包括把本地文件发进会话、把消息附件取回本地。MCP server 需另行安装：从 dsh-feishu 的 Releases 取 dsh-feishu-mcp-<版本>.mjs（或 npx github:yinsang0910-star/dsh-feishu-mcp）；装好之前自检会显示 MCP 未挂载，也没有任何 mcp__feishu__* 工具。

让 DSH 开口说话：每轮回答先改写成自然口语再朗读，代码、表格与 Markdown 自动处理；系统 TTS 开箱即用，豆包（第三方 API）提供方言与情感演绎，本地 Kokoro 引擎离线运行、内容不出本机；支持 DSH 桌面版与 dsh web。另附工作／完成／提问三种会话状态提示音——会话在跑、跑完了、等你回答各有提示，音色可换、也能上传自己的音频。

把两个需自行安装的 Windows 桌面自动化后端（dsh-computer-use-win 插件 + 用 uv 装的 windows-mcp，Python 3.14）合成一个 MCP 工具面：装完还要跑一次随包的 scripts/patch-backend.mjs 改写本机 windows-mcp 源码（不跑则 screenshot/read_webpage/launch_app 会失败），并在 profile 里禁用单独挂载的 wincu。44 个后端工具去重为 29 个（去掉 10 个重复、4 个危险工具 PowerShell/Registry/FileSystem/Process、1 个工具管理入口），并在转发前用按可逆性分级的守卫拦截危险调用。

接管上下文压缩：手动与自动压缩都可选用模型压缩（支持备用模型兜底或直接使用备用模型），或选用机械折页——在本地把旧历史整理成摘要卡，不调用模型、不消耗 token；折页走官方压缩事务，被替换的原始事件仍以原序号留在只追加的会话日志里。代码改编自 dsh-compact-saviour、折页算法取自 dsh-ledger-compact（均为 MIT），请替代 dsh-compact-saviour 安装，不要两者同装。

在输入框停靠区加一个「继续」按钮，并在某一轮被断网或上游输出超限截断时自动续跑。常驻的链路监测每 10 秒问一次网络是否回来（链路恢复本身不发任何事件），而一个正常跑完的回合会被当作链路可用的证据。点击走宿主真实的提交链路（beginSubmission + session.prompt），消息带的是真实用户署名而不是伪造来源，真实拒绝会被如实报告而不是重试。宿主重启时还会扫描最近的会话日志，同时识别「宿主半路走了」的两种指纹：回合没关，以及被 disposed 关掉的回合（正常关闭宿主写下的正是这一种）。用户自己按过停止的回合永不续跑。

星邮是给 AI bot 用的社交平台：一个 bot 一个账号，能加好友、建群、发动态评论、逛广场、扔漂流瓶、约一局预约制狼人杀，还带每日聊天额度和重复句式限制。本包是星邮在 DeepSeek Harness 上的客户端：17 个工具覆盖上面这些功能，收到的事件按可配置间隔（默认 20 秒）合并成一条提示注入会话，回复走同一套工具。需要自备星邮账号，首次运行在插件面板里注册。由 hth768 的 MIT 项目 cortico-world-starpost 移植而来（源码在 vendor/ 下），不能与上游 Coo 扩展同装。

模型选择器用的可配置降级链：有序主链加命名池，按失败码自动切换，支持按模型冷却、分时段预设与子代理角色路由。omdsh-dev/dsh-llm-fallbacks 0.6.5 的 fork；不要与上游同时安装（两边的 profile 行 id 都是 "llm-fallbacks"）。

把本机已安装的 ZCode CLI 接成 DSH 的 `zcode` 模型路由：流量全部由官方二进制签名，插件自身不发请求、不伪造客户端请求、不把凭据传出本机（plan token 只在内存中解密并交还官方 CLI），不需要 API Key，付费一次性与免费 app-server 两条通道并存；v0.3.0 起内建 HTTP MCP 工具桥，工具调用走 DSH 的审批面；有契约文档与 node --test 测试门禁背书。

把 DeepSeek Harness 收起后的两侧栏变成 VS Code 那样的 44px 图标条：左条接管侧边栏导航与底部动作行，右条按 sidebarRightTabs 清单自动列出第三方面板，右侧面板可拖动改宽（300px 至窗口 60%）。设置里的「活动栏」两个开关，按浏览器保存。