插件

DeepSeek Harness 的 Claude Code 兼容层：把 .claude 技能/命令/agents 及 Marketplace 插件装载为原生 dsh 技能。

为 AI agent 生成稳定可编辑的 PPTX：语义 IR 输入，原生 DrawingML 输出。

证据优先的操作套件：六个只读工具（能力清单、分阶段编排计划、随包技能阅读、有上限的本地记忆检索、仓库发布审计、发布清单）加五个随包技能；只规划与审计，不做远程写入。

Search1API（s1）原生联网检索工具：网页搜索、新闻、页面抓取、站点地图与趋势榜，以 `s1_*` 一等工具形式提供，并附带 s1 技能。

dsh 的 MCP 服务与 Skills 管理器：面板里增删改 MCP 条目、导入其他 Agent 配置并管理 Skills

一条命令把 DeepSeek Harness 部署到自有 VPS：零依赖登录网关加自动 HTTPS，反向代理原生 Web 界面，令牌保护的初始化向导，DSH 一键升级且失败自动回滚；作为插件在设置中新增「VPS 部署」页，显示版本、升级与网关状态，DSH 尚未上 VPS 时则给出一键部署命令。

注册 ai-eight-honors-eight-shames skill 的 DSH 插件：面向编码代理的八条可核对工作准则（先查证再调用、有歧义先确认、业务规则给出处、先复用再新造、先测试再声称完成、按既有约定写、区分事实与推断、改动可回滚），外加第 9 条——用户每次提出需求或问题，都在工作区根的报告文件里成对记录诉求与改动。

macOS 桌面启动器与安装 skill：启动或复用本地 DeepSeek Harness Web 服务，固定使用 Google Chrome 打开，并提供透明人物与对话框图标。

在设置页管理 DSH 技能目录：列出实际解析的技能、按策略启停而不改源文件、读写 SKILL.md，并新建/导入/删除技能

DeepSeek Harness 的按需技能工具：注册 skill_search / skill_load / skill_ref 三个工具，让模型先从分层的技能库里检索、再按需加载正文，库里的技能因而不必进入常驻目录、不占每轮上下文；并在对话视图栏加一个「技能」标签页，回读整个会话、列出本次真正加载过哪些技能及其轮次。零依赖，所有技能调用记录只在客户端渲染，不进入模型上下文。

注册 ai-eight-honors-eight-shames skill 的 DSH 插件：面向编码代理的八条可核对工作准则（先查证再调用、有歧义先确认、业务规则给出处、先复用再新造、先测试再声称完成、按既有约定写、区分事实与推断、改动可回滚），外加第 9 条——用户每次提出需求或问题，都在工作区根的两份固定报告里成对记录诉求与改动。

任务到技能配对元技能：懒人阶梯最小化加载、可编辑路由表、隔离-SkillSpector 扫描-人工确认的安装流程。

借 Jev 渐进式暴露工具与技能：主模型先规划，再随任务推进逐步引入所需能力，降低开销。

DSH Web 三合一工具台：技能、MCP 服务器与本地 CLI 的统一管理页，支持按会话注入技能。

MemOS 的 DSH 分支：L1/L2/L3 分层记忆、反思加权回传、跨任务策略归纳与技能结晶。

面向 AI 编码代理的确定性安全审计事实与结论门禁：euthyna history 把每行被删代码归因到提交并标记安全修复类删除（--origins 追到最初引入者），euthyna coverage 报告哪些改动符号从未被测试调用，euthyna gate 用六道门禁逐条校验结论，拿不出证据的一律降级为观察。

把「最懒资深工程师」规则集 ponytail 装进 DeepSeek Harness：7 级最小代码阶梯（YAGNI、复用、标准库、平台原生、已装依赖、一行、最小实现），六个技能（主规则、过度工程 review、全仓 audit、debt 欠账台账、gain 计分板、help 速查），/ponytail 会话级调档命令（lite/full/ultra/off），以及可选的每轮常驻规则注入。上游内容 MIT 原样打包，零工具注册，卸载零残留。

会动的 DSH Web 宠物：输出节奏随模型自适应、响应工具状态，角色包可替换并附带制作技能。

OtterMind SQLX 数据库工具：列出已保存的数据源、查看或测试连接、执行 SQL、打开本地结果页，缺少 sqlx CLI 时首次调用自动安装。

dsh-better-sidebar 扩展：把 Qoder Canvas `*.canvas.tsx` 静态解析为结构化页面渲染在右侧栏（不执行源码，无 eval / bundler / 沙箱 iframe），并附带 `.tsx` 文件查看器接管与一个教 LLM 写该格式的 Skill。

DeepSeek Harness 的长期记忆与自我演进能力：纯 Markdown 存盘，无需向量库。

将 mattpocock/skills 的 25 个正式技能打包为 DeepSeek Harness bundle，附原生 Agent 预设、区分人触发与模型调用的技能 provider，以及轻量 grilling 到 implement 引导。

把 imagegen skill 注册进 skill 注册表，无需往 $DSH_HOME/skills 手工拷贝文件，每个会话都能生成或编辑图片：agent 调用随包附带的 image_gen.py CLI，对接任意 OpenAI 兼容的 GPT Image 端点，支持文生图、参考图编辑与透明背景抠图。

网站复刻方法论 skill：以「真源码至上」决策树覆盖静态站、React/Vue/Next 内容站与 WebGL/Canvas 重前端站，强制核对二手 AI 分析里的可执行代码，内置 13 个零依赖 Node 脚本（CDP 浏览器侦察、素材/字体抓取、路由爬取、source map 挖掘、像素 diff 审计）。