插件

把 Minecraft Java 存档变成 Blender 封面或动画：在 .mca 区域文件里找大片平地，导出地形为 OBJ，无头驱动 Blender（MCprep 材质、BPS 角色骨架、三点布光）。每次渲染后用 OpenCV 检查朝向、接地、曝光、布光和构图，不合格就调整参数重渲。需 Blender 4.2 LTS 以上、Python 3.10+（opencv-python、numpy），首次使用运行 setup 装配 Minecraft 素材。

fork 自 fourzkw/dsh-drawai，保留 .drawio 可编辑画布与两个模型工具，并在原版描边之外新增第二套矢量化引擎：分层颜色聚类 + 贝塞尔样条拟合 + 每通道色彩精度，绘制任务可选三档保真度（同一 1920×1080 帧实测约 18 / 38 / 46 dB PSNR（上游引擎同帧约 26 dB）），并行度提升为逻辑核心数的一半（不再封顶 4）。原版描边仍是默认引擎，也是整段视频的正确选择——新引擎在视频上产物会大出数百倍。

在 DeepSeek Harness 里运行 Claude Code 项目的 .claude/ 斜杠命令与 permissions.deny 规则。命令正文会把 $ARGUMENTS、位置参数与 @文件引用展开进模型的下一轮；命中的工具调用在执行前被拒绝。所有宿主服务都做探测：缺命令注册表、工作目录服务或 TUI 状态行时只降级一个功能，不会让宿主启动失败。

需 Python 3.12+；小红书需 xiaohongshu-mcp 后端并扫码登录（OCR/ffmpeg 可选）。批量抓取小红书笔记与微信公众号文章：逐篇取正文、图片文字（本地 OCR）、视频抽帧文字与评论样本，输出结构化 JSON/Markdown，每条结果带原文链接。只读，不发布、不点赞、不关注、不评论。

DeepSeek Harness 的参考素材检索插件：refkit_search 在 24 个开放来源中检索图片、视频、音频和文本参考素材，为每条结果标注规范化的许可证和针对用途的可用性判定；refkit_rights 针对另一种用途复核单条许可证。来源 key 与检索参数在设置页配置。24 个来源中 11 个需要 API key；仅在传入用途时返回可用性判定。支持 DSH ^0.1.7-rc.2 || ^0.2.1-rc.2（实测 0.1.7-rc.2 与 0.2.1-rc.2）。

通过 MCP 调用 Miran Fann 引擎，在 dsh 会话里做动态图形，附带 Miran 设置页与动效设计技能。需单独安装 Miran Fann 引擎（npx miran-fann setup）并登录。

离线分析 HAR，以端点别名、原始条目索引和最小 HTML/JSON 证据定位请求问题；不录制或重放请求。

会话内读 B站与抖音：B站走 WBI 签名接口，全部请求共用一个限速器（默认 4 请求/秒，吃 412 后按主机冷却），覆盖视频、热门、搜索、UP主、评论、弹幕、字幕；抖音则通过 CDP 驱动本机 Edge 渲染，读热榜、视频、推荐流与搜索。

面向 dsh 的 System One 决策运行时。提供不消耗生成 token 的快速工具（选择、评分、安全筛查、完成度核验），并在模型不调用任何工具的情况下自动干预：把超长工具输出逐段交给 System One 判定取舍后裁剪、在确认停滞时拒绝重复调用、用真实工具证据核验完成声明、对反复失败的重试给出纠正。npm 包为 dsh-harness-reflex（插件）与 harness-reflex（核心，同时是 stdio MCP server）。

PCL 式 DSH 整合包：勾选已安装插件导出小体积 .dshpack.zip 与安装命令串，导入时先预览、确认后再按版本重新安装。

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。

模型驱动的工具结果归档插件。超过阈值的结果会带一个短内联编号（\[#a1b2c3d4]），模型把不再需要的 结果归档进会话自己的 archives/ 目录，上下文里只留一个可回捞的小存根（含文件路径）。原文同时保留在 只增的会话日志中，不会丢失。附带设置面板：按大小分桶的回收统计、改完立即生效的阈值、以及有待归档 结果时的条件提醒。统计面板需 dsh-better-sidebar。

将 Genspark 能力接入 DeepSeek Harness：网页搜索、抓取、图片/视频/音频生成、媒体理解、X/Instagram/Reddit 搜索与模型列表，提供 17 个工具和 18 个 /genspark-* 命令。需安装并登录 @genspark/cli（gsk login），或设置 GSK_API_KEY。

讓 DSH 擁有自己的「副檔名 → 開啟 app」規則：卡片、側邊預覽與變更審查用你指定的 app 開啟， 而 macOS 的 Finder 雙擊預設不受影響。規則在設定頁編輯、存於 ~/.dsh/open-with.json； 「顯示文件位置」仍走 Finder。

通过翻译 API 或 DSH 已配置的模型，在发送前翻译用户提示词，并将模型思考文本和回答译回用户语言，提供独立内容开关和输入框快捷菜单。

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+。

把 DSH 插件搬到另一台机器或另一个 profile：导出迁移包（本地插件带源码、远程插件按版本重装），用包自带的 restore.mjs 在别处恢复，一键复制到其他 profile，或把配置/记忆/会话/附件/插件源码打成带校验分卷并附恢复脚本。

基于私有 Git 仓库的 DSH 多端配置同步——把设置、插件清单、锁文件与技能纳管到私有仓库，设置页一键捕获、应用、拉取与回滚，并按 pnpm-lock 确定性重建插件依赖。

面向 DeepSeek Harness 的行程工作台：地图页按天展示站点，roam_* 工具负责起草、审阅与采用行程，可选接入火车票和小红书笔记的 MCP 数据源。

把本地文件交给任何程序的「打开文件」对话框：等对话框出现、走剪贴板填路径、读回来逐字核对、再点确认。目标必须显式给，每一步都留证据——文件上传、微信发文件、PS 打开都能用它代劳。仅 Windows（依赖 EnumWindows / UI Automation）。

AI 回答质量的发布门禁。两条通道：用原 Python 门禁重放 VeriScope 归档，或仅用 Node 对 Ragas 逐条导出做阈值判定，后者不需要 VeriScope、Python 或 pandas。返回通过／失败／待复核，附出处与可复验回执；支持逐条阈值与精确十进制比较。不重新评测、不调用模型，待复核永不转为通过。

把你本人发过的 QQ 空间说说收进本地库，自动分成「思考/感想」「梦记」「介绍/推荐」三栏，三栏都能人工纠正 —— 逐条改，一条只动它自己那一栏，撤销也不会连累另外两栏。配一个可用口令锁住的私人网页查看器，会把被上游接口截到前 500 字左右的长说明确补回全文，按年月统计字数，并把配图备份到本地离线可读。Cookie 只存在本机。

把 omp（oh-my-pi）的项目级记忆接入 DeepSeek Harness：DSH 注入的是 omp 读的那同一份 memory_summary.md 与 learned.md 窗口，其 learn 工具写回的也是同一个 learned.md。默认保守——绝不删除，撞到 omp 的 100 条封顶时拒绝淘汰，写入逐字节保真且写前 CAS 复核，也不会替 omp 静默新建记忆目录。已做黑盒对跑：同一句提示词分别喂给 omp 无头模式与 DSH 一次性任务，答案一致；无记忆的对照组两端都明确回答没有。