插件

把每轮工具计数与粗粒度验证信号写入本地 JSONL，不保存提示词、工具参数或结果正文。

给所有 AI 工具和 Agent 共用的一层记忆：注入 Context Bundle、提示时检索、MCP 工具与回合结束 DSH 线程捕获。

在组合框中使用 `@` 搜索并插入工作区文件和目录路径，并通过 `/h` 菜单复用当前会话的问题。

将原始指令经 harness llm 服务优化为专业提示词——四段（Role / Task / Context / Format）或无标题纯文本风格；上下文感知默认开启（注入此前对话作背景，四段模式可充实 ## Context 段）；长输出断点续传+自动扩容、结果缓存（同请求零模型调用）、统一调用预算控制最坏成本；输入框 ✨ 一键优化/撤销/取消与 token 消耗提示、prompt_optimize 工具（优化+迭代）、自动优化钩子与中英自动检测的角色文档。

学习模式（Learning Mode）Agent 预设：边做边教的编码 Agent——具体的情景化阐释、苏格拉底式引导、TODO(你) 留白练习，模拟 Claude Code 的 Learning 输出风格；可 `dsh plugin add` 安装（npm 包 dsh-learning-mode）。

DSH plugin: edit the system prompt (deployment persona) from the Settings page, with live preview.

DSH 重启插件：可配置的重启方式（Node 原生/旧 PowerShell 适配）、重启后自动继续的提示词、可选看门狗自动拉起。

Auditable vision and cross-platform Computer Use runtime for DeepSeek Harness with source-preserving evidence.

DSH Web UI 桌面化启动器：桌面快捷方式、静默启动、系统托盘（打开 / 彻底退出＝停服务＋关应用窗口＋退托盘）、PWA 应用窗口（已运行则聚焦不重复弹窗）、安装引导、任务完成通知。

Obsidian-style [[wikilink]] mentions for the DeepSeek Harness web GUI: fuzzy-search note titles and attach their contents to the prompt

运行时切换模型输出风格（对标 Claude Code outputStyles），另加 output.render.* 呈现协议：/style 命令、按会话持久化、systemPrompt 注入、六个内置风格、Web 选择器，以及带按会话/按工具规则与 /export 的渲染器注册表。

本地、按会话隔离的 LIFO 输入暂存：临时收起未完成的输入，之后安全恢复并继续编辑。

带实时预览的用户/内置 system prompt 分节编辑器。

Linux kernel dev domain plugin for DeepSeek Harness (dsh): verification pyramid L1-L4 as model-facing tools + graph-layer governance (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + AGENTS.md contract as a system-prompt section. Plain JS, no build step.

DeepSeek Harness 中文汉化插件：通过 system-prompt/assemble 瀑布钩子在运行时把全部系统提示词、工具描述与运行时上下文翻译成中文（1788 条译文，零源码修改，卸载即还原英文）。

输入框 ✨ 一键润色按钮：参考 WorkBuddy 润色（humanizer-zh）规则改写提示词与草稿（去除 AI 写作痕迹、调整句式节奏，按指令/提问/普通文本分类处理），默认使用免费的智谱 GLM-4.5-Flash，也支持任意 OpenAI 兼容 API，断网时回退到本地规则引擎。

按在线价格目录计价的费用统计（models.dev + OpenRouter，8000+ 模型，每次调用按自身时刻定价）：每轮成本行、把花费归因到工具输出 / 模型输出 / 系统提示词 / 终端命令的「费用」标签页、预算、月度预测、约 166 种实时汇率货币，以及 bill_stats agent 工具。

DSH 输入框的上下文感知下一句建议：重复 Trigger 可持续换一条，发送前始终由用户确认。

DeepSeek Harness (DSH) plugin: a "Thinking Language" selector under Settings → General that tells the model which language to reason in (chain of thought) via a system-prompt section. Zero extra calls, zero latency, 12 languages.

安全审计方法论技能包 + plugin_vet 供应链门禁：八个 agent 技能（密钥扫描、依赖审计、供应链评审、提示注入审查、审计总编排、威胁建模、漏洞情报、事件响应），中英双版本，附 npm provider 包一键挂载并注册自动化 plugin_vet 安装前扫描。

User preference memory for DeepSeek Harness: persisted user profile with memory_get/memory_update tools and system-prompt injection

A model-native meta-agent plugin for DeepSeek Harness: the model synthesizes task-specific workflows at runtime from five agentic workflow patterns (prompt chaining, parallel workers, router, supervisor, evaluation loop) and coordinates tools and subagent

扫描 skill 与 MCP 配置中的提示注入、同形字、Unicode 隐形字符、危险 shell 与凭据泄露。

Per-file-type multimodal chains: preset processing models per wildcard convert image/video/audio files into prompt tokens before they reach the text-only session model, with per-preset fallback chains and a Multimodal settings page.