插件

Voice-first session loop for DeepSeek Harness: a composer microphone button with browser/local speech-to-text (Web Speech, FunASR, whisper.cpp), a speak tool for text-to-speech replies (browser, edge-tts, piper), event announcements with mute, and speak-t

DeepSeek Harness bundle that exposes Model Context Protocol (MCP) servers — stdio, streamable HTTP and legacy SSE — as native Harness tools, with a settings UI, live status, auto-reconnect, and backup/restore via local files or WebDAV.

General file previewer for DeepSeek Harness: after an agent turn produces files, the produced-files row expands vertically and one click opens a right-side panel that renders markdown (official MarkdownText), syntax-highlighted code, csv/tsv tables, text,

Obsidian wiki vault 原生工具：wiki_query、wiki_write、wiki_rename、wiki_scaffold、wiki_archive、wiki_lint 覆盖 BM25 链接图检索、带 sha256 源追踪的簿记式写入、全库改名、模式化脚手架、源归档与健康检查，并内置跨进程锁与可选 git 自动提交。

Turn a paper into an academic talk for DeepSeek Harness (dsh) — 论文转 PPT / 组会汇报 / 会议报告 / 答辩 / 开题. Reads the real full text, budgets the slot per venue, and builds the deck around the figures with the speaker notes written as the script. Drives dsh-ai4schol

Save messy notes (text + images) to a Yuque knowledge base, classified by the model.

A paper-review panel for the DeepSeek Harness: converts PDF papers into structured, selectable text (columns, headings, tables, sub/superscripts, table of contents) with figure and display-equation rendering, a floating ask-about-the-selection dialog, and

Pure-incremental directive-driven compaction for DeepSeek Harness: /compact-directive <requirement> summarizes the session middle per your requirement, /trim-directive <requirement> trims the whole conversation per your requirement

Minimal 锚定的 agent preset：request #1 仅保留真实 bash + str_replace_editor 工具对并剥离自动注入上下文，晋升后开放完整 Standard 工具目录，并注入一次性后台 job 提示纠正 sleep 前台轮询惯性。

dsh 的 RLM 模式：通过统一的 rlm() 函数实现递归子代理——以一等 Python 函数调用生成、等待、链式传递子代理。附带常驻 IPython 内核、tools.* 绑定与上下文即变量。

将白名单内的 GitHub Actions 与 GitLab CI 运行元数据注入 Agent 上下文，不读取日志、凭据或服务商 API。

朗读助手回复（仅支持 Fish Audio API，需自备 Key）：逐条朗读、自动朗读开关，设置页可配模型、音色 reference_id、加密 API Key 与代理。

让纯文本模型拥有视觉：describe_image 工具调用 dsh 模型列表中的视觉模型描述图片，走 harness 自身的 LLM 运行时。

让纯文本 DeepSeek 代理在同一会话内读图：委派给视觉子代理，发送时自动把图片转为文件路径。

让纯文本模型也能看图：发图自动用视觉模型描述（默认提示词），描述不足时对话模型自动生成更具体的提示词重新解析；系统模型/自定义双模式 + GUI 可视化配置、Key 脱敏安全、针对 DSH 0.1.0-rc.6 的宿主小补丁（见仓库 README）。

纯文本模型双层识图：优先本地快速 OCR（RapidOCR，离线），不足时回落视觉模型（modlens）。

纯文本路由的透明图片护栏：贴图不再 400 卡死会话，附带 vision_analyze 工具（OCR/PDF/docx/pptx/视频）。

图片转文字输入插件：粘贴/拖拽图片自动转为结构化文字描述发送，给纯文本 LLM 提供图片输入接管（OpenAI 兼容视觉 API）。

为 DSH 纯文本模型补充视觉能力：识图技能（图片理解/OCR/文档解析，竞速池→自定义通道→本地）+ 幂等宿主补丁，让图片消息能送达模型侧。

摄入时点的工具输出治理：保留 error/warning 行与头尾，全文落盘留指针供模型按需读回；覆盖所有返回文本的工具，小结果原样通过。

通过托管的 MSDS Chain MCP 端点接入化学品安全数据：23 个工具覆盖相容性与投料顺序、GHS 危害、PPE、储存、废弃处置、职业接触限值、运输分类、多法域合规、SDS 查询与版本比对、签名审计报告；每条回答都标注其依据的供应商 SDS 与版本日期。

发送前把消息中的 #tag 展开为片段库配置的正文；支持多片段库、别名、变量占位符与递归防护。

paddock：面向 agent 的本地文件系统 MCP server——读写、目录操作、文件名与正文检索全部约束在可配置「围场」目录内，零运行时依赖，dsh bundle 接入。

DSH ↔ agentmemory 会话记忆桥：把会话生命周期镜像到本地 agentmemory 守护进程（REST），提供 memory_recall / memory_remember 工具，并通过 agent/pre-step 按会话注入记忆上下文窗口。