插件
浏览、筛选并安装 DeepSeek-Harness 插件。
共 442 个插件
dsh-vision-fallback
1helloman1/dsh-vision-fallback
将聊天图片交给固定的 OpenAI 兼容视觉模型,把事实性观察交给当前主模型,并在事件回放、上下文压缩和重启时复用会话内观察。
dsh-plugin-translation
863683348/dsh-plugin-translation
为 DSH agent 提供翻译工具包:句子分块、术语与术语表提取、译文质检(数字、单位、括号)、语气指南与工作区持久化翻译记忆。
dsh-cue-bank
itr-del/dsh-cue-bank
跨会话「触点记忆库」插件:自动从每轮对话提取任务/会话级触点与用户惯用词,存入全局持久记忆库;检测到话题切换时重新注入相关历史记忆(关键词或向量匹配)。
dsh-plugin-focus
863683348/dsh-plugin-focus
为 DeepSeek Harness agent 提供持久化专注板:在会话工作区维护目标、约束与决策笔记,跨压缩与会话存活,支持自动注入上下文、清空归档与可选 Web 面板。
review-quote-sh
nothree-code/review-quote-sh
对话消息审查与引用:多模型并行互审(代码/回复审查、严重度分级、综合汇总)、引用问答胶囊、评审历史与偏好记忆。
dsh-skin-digital-arcade
rizenhnt/dsh-skin-digital-arcade
数码电玩风 HUD 皮肤:霓虹青/紫/品红配色、Fusion Pixel 像素字体、动画精灵(背景城市/数据核心/吉祥物)、自定义十字准星光标,浅深双主题跟随系统。
dsh-session-import
devmom/dsh-session-import
DeepSeek Harness 跨工具会话迁移插件:高保真导入、续聊、知识抽取、双向导出与隐私脱敏
dsh-cross-session
wha1echai/dsh-cross-session
DeepSeek Harness 同运行时跨会话发现与通信:让活跃会话相互发现、消息与协调。
anywhere-claude-mem
bleed00/anywhere-claude-mem
把 anywhere-claude-mem 的 Git 同步变成 DSH 对等方:会话启动时拉取跨机器记忆,新提示与观察落地即推送。
sandbox-mxc
omdsh-dev/sandbox-mxc
微软跨平台沙盒支持。
dsh-plugin-recall
truelove-dreamer/dsh-plugin-recall
跨会话记忆:全文检索所有历史会话(复用 ctx.sessionQuery 的 SQLite FTS5 索引),把最强匹配片段带回当前上下文。
dsh-memory
jesse-njx/dsh-memory
基于 DSH 无损会话日志的引用式记忆:蒸馏出的事实带 `(sessionId, eventRange)` 引用,可随时展开回原始日志片段。
pricewin-dsh
pricedotwin/pricewin-dsh
Live hotel and flight prices in USD across Booking.com, Agoda, Trip.com and Traveloka: bundles the remote PriceWin MCP server (no account or API key) and a travel-search skill.
deepseek-coordination
eloyhere/deepseek-coordination
Atomic OS interaction layer for DeepSeek Harness. A stable verb set replaces shell string concatenation — explicit argv, byte-exact encoding/BOM/EOL handling. Native Windows & POSIX implementations, zero runtime deps, MIT.
dsh-draft-attachments
2026heshao/dsh-draft-attachments
Persist DSH composer draft attachments across page switches and restarts. IndexedDB capture + official createDrafts restore. 让 DSH 输入框的草稿图片像文字一样切页不丢、重启可恢复。
dsh-zspace
439436269-ctrl/dsh-zspace
极空间(ZSpace)NAS plugin for DeepSeek Harness: cross-network agent tools for browsing, searching, reading, uploading and organizing NAS files through the desktop client's relay — no LAN, no WebDAV, no SSH, no Python.
dsh-plugin-oss-backup
kairoslll/dsh-plugin-oss-backup
DeepSeek Harness 插件:把工作区文件备份到 S3 兼容对象存储(RustFS / 阿里云 OSS / AWS S3)。AK/SK 只从环境变量读取,绝不落盘、绝不进日志。
dsh-ghidra
spix18/dsh-ghidra
Ghidra bridge plugin for DeepSeek Harness (DSH): 219 reverse-engineering tools — import binaries, decompile, xrefs, search, script Ghidra, plus the full upstream GhidraMCP REST surface, served from a single Ghidra JVM. Cross-platform (Windows, Linux, macO
session-reader
scottzx/session-reader
Read Plane: cross-agent session discovery, turn inspection, workspace aggregation and distillation from raw local session files.
agent-relay (dsh-package)
seventeenlyc/agent-relay
跨会话接力编排插件:提供 6 个 relay_* 控制工具、基于 session/create 与 session/prompt RPC 的侧边栏静默会话物化器、监听 compaction/start 与交接标记的自动触发钩子,以及内嵌的 agent-relay 技能。
dsh-plugin-superpowers
littleblacktong/dsh-plugin-superpowers
将 obra/superpowers 方法论移植为 14 个原生 DSH 技能——头脑风暴、写计划、计划执行、subagent 驱动开发、TDD、系统化调试、并行派发、git worktree、代码评审、完成前验证、技能编写——经 DSH 技能注册表提供,脚本、参考资料与交叉引用原样保留(frontmatter 收进 manifest、前缀对齐 DSH 技能名)。要求 DSH session format v4(官方 DeepSeek Harness 0.1.7+):/superpowers 斜杠命令使用 producer-owned source kind plugin:dsh-plugin-superpowers。
cross-session-memory
gin0076/cross-session-memory
跨会话记忆「错题本」插件:每轮把 ≤2 KB 的记忆索引原文注入提示词;mem_recall / mem_save 模型工具,写入闸要求四段结构 + 可定位引用 + 人工批准才落盘;注册 /memory 命令;所有教训以零依赖 Markdown 条目存放在 .memory/ 目录。
dsh-token-usage
gin0076/dsh-token-usage
DSH 设置面板词元用量统计:从会话日志折叠出日/周/月 × 模型(或按厂商合并)的词元统计,storage-domain 持久化、经同源 /token-usage-rpc 路由出数;SVG 折线图(十字线悬浮按日拆到每个模型)+ 占比排行(含可选金额)+ 缓存命中率与缓存读写卡片 + 用户自备的每百万 token 价目表 + 日/月预算告警 + 当前区间导出 CSV/JSON + 可见时自动刷新 + 预设与自定义起止日期 + 重建(存储里存在日志已不存在的历史时先要一次确认)。
dsh-session-eval
kittimzhe/dsh-session-eval
Retrospective agent-session evaluation for DeepSeek Harness: deterministic grade cards from persisted session logs, cross-session regression diffs, era comparison — no benchmark runs, no LLM judges.