插件

DeepSeek Harness 的 macOS computer use：基于无障碍树的稳定 ref 定位、后台输入、Unicode 输入、菜单与应用、set-of-mark 截图、本地 OCR 与动作校验——11 个工具桥接 macos-cu CLI。

DSH 设置中的 MCP 管理页：列出、启停、重启、删除 MCP 服务器，表单与 JSON 双模式编辑，展开可查看各服务器注册的工具，并支持一次粘贴导入 Claude Code、Cursor、Codex、VS Code 等 14 种工具的 MCP 配置。

把模型请求、web 抓取/搜索与衍生工具统一路由到 Windows 系统代理或自定义地址——幂等内核（读操作不重组分发器）、头部一键开关、按 URL 路由诊断与 NTLM 认证提示。

纯文本路由的本地 OCR 兜底：会话模型明确声明不接受图片时，把附件的图片存入本地缓存并注入路径，模型调 ocr_image 用 PP-OCRv5 + ONNX Runtime 在纯 CPU 上离线识别，无需 API key，图片不出本机；模型能看图时静默。

DeepSeek Harness 的 ClineBot/ClinePass 集成：专属设置页、实时配额仪表板、界面内密钥保存、精选与自定义模型选择，以及 /cline 命令。

复用 CodeBuddy CLI 的登录态，把 CodeBuddy 包含的模型接入 DeepSeek Harness，设置卡片可查看账号、令牌有效期与剩余积分。

为 DeepSeek Harness Desktop 增加接近 ChatGPT 的停止、编辑重发、原生引用注释，以及支持模型和图片输入的独立侧边栏追问对话。

DeepSeek Harness Web 人物交互插件，支持六档人物与表达风格、四种任务模式、当前会话交流、公开思考摘要和浏览器语音朗读。

插件治理：新装/更新插件先进候选区，启动完成后热挂载——成功自动转正，失败自动禁用，连续失败冻结，一键安全模式，侧边栏诊断面板（npm: `bsfeng-dsh-guardian`）。

DeepSeek Harness 的混合智能体（MoA）插件：/moa 斜杠命令将提示词并发分发给多个模型，在文件工作区合并响应，并与 Live Canvas 集成以呈现可视化输出。

模型选择器旁的 CLIProxyAPI 额度圆环，设置面板仿 CPA 管理页列出全部账号的额度窗口、套餐与刷新时间。

在可调宽的会话右侧栏中提供只读轨迹复盘、规则分析、可选模型解读、证据定位和同区间运行对比。

会卖萌、会记账、会弹跳的鲸鱼娘桌宠：实时余额/用量/上下文占用、中键弹弓抛掷、彩蛋气泡、省电模式；安装包 346KB，零新进程。

在 dsh 仍绑定回环地址的前提下，为 Web 界面提供基于身份的 Tailscale 访问：由 `tailscale serve` 对外发布的 127.0.0.1 代理，仅当其标记的 Tailscale 登录账号在允许列表内时才放行请求，并可另按设备白名单限制；这样受回环检查保护的特权 /api 方法（设置、模型、插件）无需让 dsh 信任远程主机即可正常响应。

为 DSH 提供 see_image 工具：将图片文件发送到可配置的 OpenAI 兼容视觉模型，并把其描述回传给纯文本模型。

用你已经配置好的模型，把从市场安装的插件里的中文文案改写成英文——安装时自动运行，随后热重载。每个文件整体翻译一遍，凡是有解析器的都会实际校验（JavaScript 用 node --check，其余用 JSON、YAML 解析器），失败时把报错交回模型，最多修复三次；超过 48 KB 或始终无法解析的文件，回退到按行区间翻译，逐行与原文做结构比对。触发短语与本地化表可以选择保留而不翻译，未改动的原文件保留在同目录下的 .zh.bak。

具名子代理名册：设置页可视化维护角色条目（模型、persona、工具过滤、深度、后台模式），热生效；模型用 list_subagents 选人、delegate 按 id 派活，支持前台、后台与可续聊。

把深度研究做成一种代理模式：一条经过审阅的固定循环——先规划，再按研究员自行声明的缺口进行自适应并行轮次，综合出带引用的报告，最后对其做对抗性审阅——而不是让模型每次现写脚本。轮次预算未能覆盖的问题会在报告中被逐一点名，而不是被悄悄丢弃。

以配置驱动的生命周期钩子，并支持上下文注入：在 YAML 中声明事件、处理器与结果——处理器可以是进程内工具（含 MCP）、shell 命令或 HTTP 端点，结果可以是模型可见的上下文、拒绝该次工具调用，或触发即忘。

声称核查技能：将设计文档与计划中的每条声称对照代码库事实核验，行为类声称升级为状态机/数据模型逻辑原语验证，支持前后回归、领域约束与并发风险挖掘。

渐进式工具披露：被延后的工具组在每次请求中只占目录里的一行，模型用 tool_search 加载后才拿到完整 schema；设置页为每个组提供一个开关，各组开销按当前工具注册表实测。

按提供方与模型保存思考等级：推理强度不再只属于设置它的那次会话，还会应用到 dsh 从不询问的子代理。会话内的手动选择依然优先，没有配置的模型保持提供方默认值。

按提供方/模型限制并发生成，并附带设置卡片：限定同时进行流式生成的会话数，在流式调用与子代理派生两处强制执行；超出上限的扇出会进入 FIFO 队列等待，而不是直接失败。

vision-exp 模型的大图识别：无损 800×800 分块识别（智能/流水线/全量）、带预处理与手写路由的本地 OCR，可选多厂商 GPU（DirectML/CUDA/OpenVINO）与自动 CPU 回退