插件

在 dsh-pet 桌宠的右键菜单里增加「识屏模式」子菜单（开启、关闭、识别间隔 15、30、60、120 秒），把选择转发给 dafeiyu-screensense。dsh-pet 没有菜单扩展接口，因此本插件在其 renderer.js 末尾追加一段带标记的补丁，首次修改前备份为 renderer.js.dafeiyu.bak；补丁幂等，dsh-pet 重装后会自动补回。

把模型的思考过程、回复与工具调用描述锁定为指定语言（默认简体中文）：在 system prompt 首、中、尾注入约束段落，提供基础、强化、周期三档强度，可跟随 DSH 界面语言自动选择，设置页显示当前生效语言，并带侧栏快速切换。

GitHub 项目检索与解析工具：一句话输入开发想法，agent 在 GitHub 搜索相关项目，按相关性与 star 加权排序后返回一张结构化的卡片（包括各项目的更新时间、相关性分数、star数、加权后得分、使用的开发语言、一句话简介）。选择几个仓库后，它还能直接读取这些项目的 README、依赖清单、目录树和关键文件等，梳理它们的架构。让你在动手开发前，先“站在巨人的肩膀上”。

把小红书、抖音、TikTok、YouTube 或 X 链接转成文本：带时间戳的转写、屏幕文字、逐图描述与 OCR、正文与元数据。通过 streamable HTTP 挂载托管的 MCP 服务。

聊天区里的像素小宠物：从蛋孵化三选一，也可用一句话描述让 LLM 画出自定义形象，自动在消息气泡间平台跳跃，支持 WASD 操控与拖拽，用已配置的模型角色扮演陪聊，养成系统（心情/电量/健康、等级、商店）由真实 token 消耗驱动。

为纯文本 DeepSeek 提供原生图片上传体验：在 Web GUI 粘贴/拖入图片即以缩略图附件进入会话，发送前由 host 用免费智谱 GLM-4V-Flash 视觉 API（glm-4v-flash 降级链）读取并替换为文字描述，DeepSeek 据此回答，原图保留在聊天历史中。

复用 DeepSeek 网页端识图模式给纯文本模型补上看图能力：deepseek_vision 工具调用本地 deepseek-vision-cli 浏览器自动化（手动登录助手、自动开启深度思考、用后自动关窗），把图片描述以文字返回给模型。

为 DeepSeek Harness 工具添加由模型填写的步骤说明。

在 DeepSeek Harness「插件」页加一条关键词搜索框：边输入边过滤已安装与官方插件卡片，命中范围是卡片标题、描述与包名，空格分隔的多个关键词之间是 AND。

根据任务查找并组合 DSH 插件，打开可继续对话的独立环境，或将方案中的插件安装到当前配置。

携带一份讲怎么写 DSH 技能的技能——SKILL.md 的 frontmatter 与技能根优先级、description 怎么写才会被触发、篇幅与拆分标准，以及「写完后怎么证明它真管用」的 A/B 验证。包里还带着供这份技能校验技能目录的检查脚本。

按故障描述、功率与品牌检索历史电机维修案例，支持将新诊断沉淀回写供后续检索。

模型产出文本的三个语言通道——工具调用描述（所有工具调用卡片标题，含 PTC 类预设的 run_code）、思考与回复——各自可跟随网页界面语言、强制指定语言或关闭（默认仅描述通道跟随界面语言）。host 侧注入一条全局 runtime-context 提示指示，client 半上报界面语言，设置里的插件卡片负责切换。

把「我想让 DSH 做什么」直接变成选好的插件：技能查询覆盖整个 `dsh-plugin` topic 的目录（2600+ 仓库，每 6 小时重抓，简介由 Workers AI 译成中文）的相关度检索接口，再给出对应的 `dsh plugin add` 命令。

`describe_image` 视觉桥：经 opencode Zen API（凭据 `OPENCODE_GO_API_KEY`，免费线路优先、付费兜底）把图片发给 mimo-v2.5、返回文字描述给纯文本模型，原生格式直发，SVG/TIFF/HEIC 等格式经 ImageMagick 自动转码。

为纯文本 DeepSeek Harness 主模型搭视觉桥：自动从已配置模型中挑选多模态模型，通过 vision 工具把图片描述以纯文本返回。

视觉增强的 DeepSeek 适配器：由视觉模型把图片描述成文字，纯文本 DeepSeek 模型再基于描述推理。

在组合中挂一行，Web 设置插件列表页的每张插件卡片即获得中英双语描述；同时发布 pluginDescriptions 服务供其他插件注册自己的说明

把 opengis-skills 的 32 个 gis/ 技能（GDAL、QGIS、GeoServer、PostGIS、PROJ、PDAL、GRASS GIS、JTS、GeoPandas、Shapely、CesiumJS、OpenLayers、Leaflet、deck.gl 等）打包进 DSH 技能目录；目录只列出名称与描述，技能正文与参考文档按需加载。

显示每个已安装 skill 在模型上下文中占多少，并能在不删除文件的前提下把它从目录里摘掉。按 DSH 的渲染规则给出模型实际看到的那一行（介绍归一化并按目录上限截断）、正文体积与 token 估算；可逐字预览模型将收到的目录消息，与会话里已发布的那份比对，并列出来自磁盘却进不了目录的 skill（frontmatter 无效，或被更高优先级的同名 skill 覆盖）。隐藏会写入 disable-model-invocation 并保留文件，skill 仍可通过 /名字 调用。同时支持从 ClawHub、Skills.sh 与 GitHub 链接导入，以及卸载用户目录下的 skill。

在右侧栏用一个或多个「工作区」给已加载的 skill 分类：每个工作区有自己的分类表和每个 skill 的归属，分类可就地新建、改名、排序、删除，skill 可拖动或用选择器改归位；首次使用可以让这个 profile 的模型从零分一版，也可以先自己建分类再让模型按分类分配。点击行复制 /skill-name，悬停展开 skill 自带的描述。

结构化图像识别：本地 sharp 感知 + 云端视觉模型，一次调用拿到描述、带坐标的 OCR、 目标定位与细粒度属性；图片指纹缓存让重复图片毫秒返回且不消耗模型额度。

把已安装插件的显示名与描述变成简体中文：启动时用 DSH 自带的模型服务翻译缓存尚未收录的插件，再投影 { en, zh } 元数据供 resolveText() 渲染——不改 DOM，也不调用第三方 API。

工具面快照与漂移门：全量可见工具注册表（含 MCP 工具）基线化为可提交的 JSON，升级新增、移除或改动工具时响亮告警。