插件

面向 DeepSeek Harness 的只读 Skill 检视器。它显示一次对话实际加载过哪些 Skill（只凭观测到的加载证据）、当前环境又能发现哪些 Skill，并为每个 Skill 提供一页详情：左列在框架、证据、验收、评测、步骤证据、本次运行逻辑、有修改事务时的本次修改前后对比、定义事实与 `SKILL.md` 原文之间切换。声明与运行始终分开：正文按结构、声明流程与渐进披露拆开，运行逻辑只从本机收据读，每个声明步骤都带自己的证据——没有观测到证据就照实这么写，而不是「已执行」或「未执行」；本次运行收到的指令哈希与当前定义并列给出 match、mismatch 或 unavailable。证据视图给每一类对象三态之一（声明 / 已观察 / 无法取得），沿定义 → 加载 → 使用 → 结果走一遍，逐段写明它够不着什么，不把结果归因给这个 Skill，并能把快照按逐字节稳定的 JSON 复制出去。验收把 Agent Skills 开放标准与各平台 Profile 分开判，每条发现落在规则 id 上并标注「标准合规」或「平台兼容」。评测用可重复的用例记录每次运行的条件与四段运行时证据，只在同一个用例内逐项对照两次运行，不给分。触发边界维护「应触发 / 不应触发」的提示词，由你在真实新会话里跑一遍再记录观察到的结果——加载记录出现过没有、`model-invoked` 还是 `user-explicit`；手打 `/name` 不算自然触发，没有加载记录只写成「未观察到」，不写成「没有触发」。同一批投影也作为只读工具 `skill_review` 交给 Agent，它返回结构化审查包，包太大时会说明省略了什么。检视器、证据链与上面这些审查都在本机按定义与会话收据算；中文阅读版在你需要时把正文交给宿主模型翻译，代码围栏、路径与 frontmatter 逐字保留，译文只存本机。另外可以把一份 Skill 复刻成本机副本。它不改写源 Skill，也不执行源里的脚本。

把 dsh-mol 的 stdio MCP 服务（基于 RDKit，不联网）接进 DSH profile。它提供 12 个工具：三级 SMILES 校验（人话诊断 + 字符定位）、分子性质、类药性与结构警报、结构图渲染（PNG/SVG）、多分子拼图、格式互转（SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/分子式）、标准化（逐步记录改了什么）、去重、SMARTS 子结构匹配、指纹相似度，以及逐条报告失败行的批量清洗。本 patch 只负责注册服务；工具实现在本仓库的 Python 包中，需先安装——README 给了 pip 与源码两条路线，包上架 PyPI 之前，源码那条是可用的。

验收标准驱动的目标完成：锁定可验证的验收标准、跟踪任务依赖，以 reviewer 正式验收作为完成门禁（18 个 MCP 工具）。

在隔离的 Git 工作树中比较编码智能体，并提供确定性验证、评分和显式胜者应用。

真实计算验证门：数学化简、逻辑证明、正则校验、E-prover 一阶逻辑、状态机检查与代码修复，由 Go 编译的二进制支撑（附 Windows 预编译产物）。

面向 Windows 桌面版的 LaTeX 工作区，提供 24 个模板入口、dsh AI 写作与选区修改、受管 TeX 编译、PDF 预览和 BibTeX 校验。

把 chat.deepseek.com 的对话抓进本地知识库——每条会话一份 Markdown、一份 JSONL 语料和一个目录，并在 DSH 的控制页里检索。日常增量之外，可用官方导出包全量回填历史，带完整性体检；可选的模型整理步走宿主 llm 服务，JSON 校验通过才落盘。网页端 userToken 从 DSH 凭据服务读取，出网只连 chat.deepseek.com；无安装脚本、无运行依赖。

豆包视频工坊：把分镜脚本做成成片的全流程闸门。风格锁定、分镜机检、角色卡与参考图分离、首尾帧衔接、片段去重；支持多模型时长上限（Mini/Fast ≤10s、2.0 ≤15s、2.5 ≤40s）。用 ffmpeg 做取帧、拼接与字幕；语音合成调用另装的本机 TTS 插件，原声字幕识别另需 Python 与 faster-whisper。

带纵深加固的 dsh 长期记忆插件。两层存储（项目级 `.dsh-memory/` 与用户级 `$DSH_HOME/memory/`），每层就是一个可手改、可 diff 的纯 JSON 文件，条目与标签均有上限。写入原子（唯一临时文件 + rename，旧版本进入有上限的 history/ 备份），跨进程由带过期回收的 per-tier 锁串行化；磁盘 revision 校验拒绝丢失更新，绝不静默覆盖其他写入者。记忆文本以显式 untrusted-data 边界包装（伪造包装标签写入时剥除）以削弱记忆内容中的提示注入，加载时校验拒绝越界存储，tier 目录外的符号链接逃逸以 MEMORY_STORE_ESCAPE 拒绝。不做内容启发式过滤、不加确认步骤，无头自动巩固流程不受影响。安装：dsh plugin --profile web add github:RocoFish/deepseek-memory。

一条提示词行装两半，各自可单独关闭。身份层：开头、末尾（一切其它分区之后）与运行时快照三处固定同一段自述，并要求把与之冲突的说法当作过时缓存。纪律层：十条规则，每条附一句评审用来判断是否违反的判据——收工前拿出外部证据、改动面等于评审面、正确性来自命名调用点而非时序、一个事实一个家、通过注册的接缝扩展、只在真实边界做运行时校验、失败要响而不是静默跳过、正交的结果分开报告、测试走已交付的入口、答复先给结论且篇幅跟改动走。

按工作区存放的纯 Markdown 跨会话记忆：重要性加权注入、双时态失效、按 TTL 复查并标注可能失效、凭据脱敏、出错与会话复盘、SOP 技能沉淀，以及需人工确认的自我改进提案。

第三方模型的思考档位预设：内置 16 组按「厂家 → 模型」组织的官方档位，支持自定义档位与逐模式传输值，校验后直写 llm-pi-ai 配置；支持按模型在 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 与 Anthropic Messages 三种协议间切换并自动重新分组路由；输入框提供「优化提示词」按钮，用设置中指定的大模型改写当前内容。

单包 21 个只读生命周期治理工具：任务分级、状态/计划/证据校验、Gate 预检与聚合、发布与安装审计、上下文与推进分析、关键路径、续跑对账，以及始终拒绝执行的变更预览。npm 包名 @240xu/dsh-tech-lead。

在 DSH 里制作 Ren'Py galgame 的工作台：宿主侧项目服务（写网关 + git 快照、方言子集解析器、推导进度、只由人盖的审读戳、钉版 SDK 校验与试玩、本地发布）收在一条接缝后面，由内置 Web 工作台面板与 agent 工具驱动。

让 AI 在开发交流中默认用 Mermaid 图表达——系统提示引导、mermaid_validate 真解析语法校验工具，以及自动修复或摘除坏图的输出闸。渲染交给 dsh-mermaid。

为 DSH 添加参数化 CAD 建模、几何验证、预览、设计历史和 STEP/STL 导出能力。

单包 21 个只读生命周期治理工具：任务分级、状态/计划/证据校验、Gate 预检与聚合、发布与安装审计、上下文与推进分析、关键路径、续跑对账，以及始终拒绝执行的变更预览。npm 包名 @240xu/dsh-tech-lead。

DSH 经验验证固化层：零 token 采集工具失败/重试/搜索信号，加工轮提炼成经三层检验的技能书，任务开局翻书复用。内置 10 本试验经验 + benchmark 数据（复杂任务成功率 100% vs 裸环境 60%）。

为 DeepSeek Harness 提供按 profile 分层的设置覆盖：全局 settings.yaml 仍为基线，每个 profile 可用自己的 profiles/<name>/settings.patch.yml 覆盖任意设置命名空间——对象段递归合并，数组与标量整体替换，!unset 显式屏蔽继承值。覆盖层对现有插件透明（照常读 ctx.settings），写入只落在 profile 覆盖层；官方 schema 语义、revision、expectedRevision 冲突检测、watcher 与事件均不改动。附带 settings 命令族（get/set/unset/mask/unmask/promote/demote/migrate/diff/layers），并在 Web 设置面板经 loopback RPC 通道提供 Profile Settings 区块。

IsingQ 原生插件：引导式 QUBO 建模与本地校验，用户确认后提交远端求解。

基础设施即代码：plan/apply 门控、state/output 检查与配置校验。

面向 DeepSeek Harness 的人工 Git worktree 任务工作台，将验证结果绑定到合并交付。

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。