插件

面向 DSH 的代码生成数学/科普动画：六个工具覆盖环境预检与依赖自愈、把 Manim/manimgx 场景渲染为 storyboard 帧或 MP4、对成片抽帧拼图检查黑帧与过曝、用 SymPy 判断公式恒等；另带三个技能（题材路由、设计规范、交付自检）、含时间轴与旁白的项目脚手架、渲染前的需求确认，以及五套动画风格。

把外部 `ocr`（open-code-review）CLI 包成五个模型工具——单次评审、全树扫描、确定性的范围与规则脚手架、会话查询——并把「OCR 发现了什么」与「这次跑有没有覆盖完选中的文件」分成两套口径回报。

DSH 插件：会话输入区的四入口学习流程——初始预设、收集提炼、关联升级、沉淀复用。

DeepSeek Harness agent 与插件的一行命令脚手架生成器。

一条命令生成 DSH host 侧插件骨架（工具注册 + 审批钩子 + dsh.bundle 清单 + 三层测试），并注册 plugin_kit_new 工具，让 agent 不开 shell 也能在 DSH 里搭骨架。

为 DeepSeek Harness 提供 RTL 设计与验证指导、工程脚手架、证据核对和 OpenROAD/ORFS 环境准备。

右栏小说工作台，把「写一章」当成有可核对产物的流水线而不是一段长 prompt：生成骨架，先看清这一章会拿到什么上下文包，同一章一次生成 2–6 版候选挑中才落盘，再按章连写且进度写进磁盘，引擎重启不丢。字数区间、跨章 Jaccard、漂移比写在代码里而不靠模型自评，打回内容回灌为修复证据，最多重写两次；AI 指纹只对照 3956 章人类基线报数、故意不拦，因为两个分布本身重叠。带 7 个 agent 工具。写作引擎是独立 Python 包，首次使用时由插件自己装上。需要 PATH 里有 Python 3.10+（或在插件设置里填解释器路径）。

为 DeepSeek Harness 增加 17 个 barotrauma_* 工具，用于制作潜渊症 mod：环境探测、内容包骨架、物品/武器/状态效果/角色/随机事件 XML、Lua 与 C# 脚本脚手架、本地化、校验、图标生成、打包与创意工坊发布文案。barotrauma_gen_icon 会把你的提示词发到 image.pollinations.ai，并把返回的图写进 mod 目录；在 Windows 上会用 reg query 读取 Steam 安装路径。

把 TeleAgent 技能制作规范装成 DSH 技能：规范全文、复刻平台校验的校验器（含 .pyc 直接判失败）、脚手架、打包器、TeleAgent 安装器。

为 DSH agent 的延续搭建结构脚手架：分层记忆（hot/index/judgments）、判断卡、接续包（handoff，含紧凑模式）、压缩审查。零依赖、纯文件、可迁移——换模型后靠文件重建"我"。不是记忆引擎，是自我延续的骨架。

按四个层级审计与治理 agent 上下文：单个仓库、一组相关仓库、知识中枢、整台机器。发现项目、指令文件、技能、工具、知识、项目状态、证据与凭据引用；报告漂移、同一事实多个家、断链、正文里不可验证的裸路径、预算超限、未索引知识、过期状态与未登记凭据；每个层级只算属于它的维度；并把问题转成可复核的迁移计划，每个文件移动前先备份。指标背后的格式契约落成了版本化规范（CTX 规则、markdownlint 式稳定编号），并遵循开源惯例——指令文件用 AGENTS.md 标准、索引用 llms.txt 形态链接列表。还能生成一个刻意保持精简的 Hub，承载长期知识与项目状态。包含零依赖 Python CLI 和两个 skill，凭据只引用路径、从不打印。需要 Python 3.9+（仅标准库）与 DSH 0.2.1-rc.2 或更新、低于 0.3.0 的版本。

面向 agent 工程的五阶段循环：规格、施工、验证、发布、收口，每个阶段一个产物、一道门，agent 每次只知道当前该做的一件事。角色策略、工程模板与部署方式都在显式端口后面，换实现不用改循环本身。版式生成器负责工程的内部结构：`init --layout {none,webapp,service,plugin} --stack {python,node,none}`，九层结构抽自三个互不相关的真实生产项目——入口文档、OpenSpec 计划面、spec 真值层（INDEX、一域一文件、TESTING、CONSTITUTION）、knowledge/progress/runbook 三分的 wiki、`.agents/` 六槽位、server+web、scripts/deploy/config、tests+e2e，以及 gitignored 的 out/。非 none 版式还会校验目录契约并编译每个源根。自带 Python CLI（init/next/check/ship/new），以及本地命令适配器和 SSH/systemd 适配器：多版本目录、原子 current/previous 切换、部署锁、按 commit 校验的 JSON 探针、探针失败自动回滚；bootstrap/teardown 幂等地创建与回收 systemd unit 和反代 block，且拒绝删除不是自己建的目录。附一个可直接运行的示例工程，以及一个让 agent 每次只做当前阶段的 skill。需 Python 3.10+ 与 PyYAML；远程部署需目标机的 SSH 权限、rsync、systemd 与 Caddy。

把低代码工程目录搬进 DSH Web 侧栏：多级文件树与推送状态账本、面板内源码查看与编辑、推送前静态校验，以及空白工作区一键铺脚手架。推送/拉取需 MagicalCoder 平台与服务器配置（地址 + 设计师账号）。

微信小程序工程工具：体检扫出没写进 app.json 的页面，建页面时自动注册，一键修复孤儿页，管理分包、tabBar 与组件，并可调用微信开发者工具出预览二维码、上传体验版。

DSH 测试工作框架：把空文件夹初始化为产品、模块、版本、报告与归档目录树，注册 7 个 test_framework_* 工具与 4 个运行时技能，并提供提示词级闸门——开测前报告需求文档拆分、版本、跨文档关联与环境账密中尚未登记的部分。需先配置 playwright MCP（无替代路径）。

为 DeepSeek Harness 提供上下文可观测性与控制：跨会话 token 分析、会话级预算/提示词/工具控制，以及可选的 Agent 脚手架。复用官方 tokenMeter、compaction、systemPrompt、tools.restrict seam；监控只读。

侧边栏会话悬停卡片里的实时预览：这个会话此刻在干什么（正在跑的工具与已运行时长、思考中、上次工具耗时）、附件缩略图点击放大、剥掉注入壳子后的最近一问一答、最近工具图标条、轮数 · token 合计 · 模型名一行概况，外加一个写入 profile 的 12 项设置页。

面向小上下文本地模型的宿主侧长任务识别：长产出自动拆成分段骨架（每轮只写一段，最后拼装），多步骤任务自动建立 PLAN.md 台账与 notes/（先立计划、每轮执行一步）。判定在宿主侧用启发式完成，不依赖模型自己判断极限。

在任意工作区按 dph 格式脚手架 DSH 本地插件，并维护踩坑经验库持续修正开发。

对话式 DSH 插件开发助手，指导从零创建、测试和发布插件。

DeepSeek Harness 的 Microsoft Agent Framework (MAF) 插件：验证、运行、搭建 declarative agents 与 workflows(YAML)。

DSH 插件：无人值守的 AI 软件团队——从裸 Linux 服务器与 git 远程仓库出发，自动完成拆解、并行开发、质量门、审查、合并与部署。

DSH 项目初始化脚手架预设：严格 5 阶段初始化流程 + 工程规范 + 六套可运行模板（node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo）。

为 DSH agent 提供教育工具包：按学段的教案骨架、测验题与答案校验、分析式评分量规、Anki/markdown 闪卡与可读性分级。