插件

让 Agent 真正看见编译后的页面：把任意一页渲染成图片，用 SyncTeX 把页面坐标或文字锚点解析成源码 file:line（并指出某条横线是宏包画的而不是正文画的——这正是朴素定位最容易出错的地方），把这一页与上一次构建做像素对比，逐页审计本次修改新引入的空洞，并检查图表编号是否仍然顺序正确。

按公开的社保、公积金与个人所得税参数核对工资表，结果分为 pass、pass_with_gaps、review、fail 四档；参数本身带复核日期。

/agentinit 命令：在子代理里生成、修订或审计仓库的 AGENTS.md。方法文档由子代理自己读取，写下的每条命令与路径都用随包的只读检查器核验，主对话不进入任何指令正文。随包的检查器是 Python 脚本，需要 Python 3 在 PATH 中。

发布前通过一个 agent 工具审查项目侵权风险：许可证传染、复制的第三方代码、素材、商标及密钥。

注册一个 agent 工具 plugin_guard，在安装前对 DSH 插件包做静态扫描，给出判定与原因：缺少或损坏的 dsh.bundle.patch、未声明 dsh.permissions、安装脚本、危险 API 与代码混淆、依赖风险，以及未索引、无法核验的源码。只读：不导入、不安装、不求值、不运行被扫描的代码。

发布前凭据审计：在你提交、发布或打包外发之前，遍历目录找出里面的 API key、令牌、私钥、数据库连接串和硬编码密码。零依赖、纯本地、不联网，发现结果脱敏到前 6 个字符。

把设计、计划或文档里的声称抽成模型再判定：UML 图渲染、读取与审查；状态机、协议与数据模型按模型判定；迁移检查覆盖与回滚对称；并发声称挖掘后分派给能判定它的工具；依赖图审查；报告对比。

投研插件：10 个工具（检索、正文抓取、来源审计、断言核验、数值严谨、通道体检、workflow 装载、图表引擎、PDF 渲染、PDF 准出），外加 23 个改造自 ai-berkshire 的技能。六阶段 workflow 让段永平/巴菲特/芒格/李录四个 Agent 并行研究、交叉质证，最终产出带封面、表格、图注与页码的图文 PDF。需 Python 3.10+；图表与 PDF 工具还需 python-docx 与 matplotlib。

显示每轮对话实际调用了哪些技能，并可在应用内安装、更新与删除技能。

为 DeepSeek Harness 注册一个 `workpaper_gate` 工具：审核底稿完整性，既审目标（设计层/模板）自身，也审底稿实例与模板的结构一致性；规则清单、模板清单与核心表清单全部配置化在同一个 spec 文件里。结果按 blocker / warning / info 分级，底稿只读不改。需 Python 与 openpyxl。

为 DeepSeek Harness 注册一个 `principles_audit` 工具：审查原则库的 ID 冲突与旧版 ID、因果句/适用边界/反例/证据缺失、同名与近重复原则、状态与置信度不一致、长期未复核与维度覆盖缺口。问题按严重度分级，并用硬门禁给出 pass / warn / fail——严重项必须被有效且未过期的豁免覆盖。原则库只读不改。

为 DeepSeek Harness 注册一个 `office_audit` 工具：用内置 LibreOffice Kit 重算公式后审计计算结果——公式错误、断链引用、公式一致性、硬编码、数字格式与单位不符、三表勾稽、留存收益滚动、现金 tie-out、现金流量表加总、比率表口径与数据清洗问题。问题按严重度分级并给出具体单元格位置，可选把「模型审计」页写进副本。原工作簿永不被修改。需 Python 与 openpyxl，并使用随包的 LibreOffice Kit。

DSH 成果登记：agent 把一次任务的最终成果（报告、网页、文档、表格、图片、数据表）登记进设置页与管理页的同一份清单，只记路径、不搬文件，删除可撤销；独立 CLI（add/list/stats/check/remove/restore）在应用外也能查同一份清单，并核对登记的文件是否还在。

把高云 Gowin 1.9 FPGA 工具链交给 dsh：15 个工具覆盖环境与 License 探针、.gprj/.cst 工程与约束审计（对着真实 GW1N 板引脚表）、gw_sh 批量综合与布局布线、pnr 资源与时序报告解析、programmer_cli 扫描与烧录、任意 gw_sh Tcl 执行，以及 GAO 在线逻辑分析采集链路；另附内置 gowin-fpga 技能与三份实测手册。纯 JS，零运行时依赖。

校对嘉立创 EDA 导出的 .enet 网表，检查断链式网络标签、单脚悬空网络、电源轨孤立、引脚名与所连网络极性矛盾、全差分运放反馈接法。

前端美学引擎的 17 个原生工具：118 块实证色板按语域选板、跨语域整页方向对比、四道机械检查（对比度、色盲、AI 味、评分）带指纹绑定，另有设计令牌表、页面审计、图表色板、中文字阶、渲染对账与量化叙事。全部本地运行，零联网。需 Python 3.8+。

五个生产级 DSH 工具合一的 bundle（共 8 个 tool slot）：git 回归定位（引入者反查、最近改动、二分定位、blame 年龄）、带本地代码上下文的堆栈解码器、YAML/ENV/properties 配置校验器（带近似键名提示）、跨平台 shell 转义（POSIX/PowerShell/cmd）、MyBatis Plus SQL 静态审计器（N+1、缺 @Transactional、LIKE 前导 %、SELECT *、缺 WHERE）。零 npm 依赖，全离线；除 bisect 工具（dsh-when-broke）外并发安全。每个子插件也可单独安装（AAAlenwow/dsh-when-broke、dsh-stackdecoder、dsh-config-guard、dsh-cmd-shield、dsh-mp-auditor）。

把阿卡夏之书外置记忆层以 stdio 注册进 DSH，暴露 22 个 akasha_* 工具：检索、主题简报、修订链、审计与会话回看。（配套：Hindsight 仓库记忆 / OpenViking 用户记忆 / 宿主会话检索；见仓库 README） 安装：clone 仓库并复制 core/，把 cordis.patch.yml 里的 <AKASHA_DIR> 换成实际路径（或设 AKASHA_DIR 环境变量）；占位符未替换时插件会明确报错。

把宿主事件（回合结束、工具结果、agent 错误、空闲切换、assistant 输出）落成 append-only JSONL，供指标、召回检查与输出审计使用。（配套：Hindsight 仓库记忆 / OpenViking 用户记忆 / 宿主会话检索；见仓库 README） 安装：clone 仓库并复制 core/，把 cordis.patch.yml 里的 <AKASHA_DIR> 换成实际路径（或设 AKASHA_DIR 环境变量）；占位符未替换时插件会明确报错。

DeepSeek Harness 的上下文防火墙：成功的纯文本工具结果中的凭据在进入模型之前先变成不透明的 ⟦cloak:category:n⟧ 占位符，原值只保存在进程内存的 agent 级保险库中。36 类内置签名（与 cloakpack git pre-push 守卫共享同一引擎）、针对未知格式的键名规则、自定义正则、dry-run 模式、审计日志与 /cloak 命令。

把一套会自我进化的开发约束规则库装进项目，通过 constraints 工具和「每会话一次」的提醒交给智能体，并可审计 AI 的 token 成本与上下文占用。

项目全流程文件链条核对：环节顺序、文件齐备与金额可解析。

通过内置的 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 桥接挂载托管的 Reaudit MCP 服务（https://mcp.reaudit.io/mcp），用 REAUDIT_API_KEY 做 bearer 鉴权：238 个 mcp__reaudit__* 工具，覆盖品牌在 AI 回答里的可见度（ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews）、竞品与引用分析、站点审计、内容生成与社媒排期。

读写互转 SRT/WebVTT/ASS 三种字幕并校正时间轴，出片前体检过长或读不过来的 cue，还能用已配置的识别引擎把音视频转成字幕。