插件

把 DeepSeek Harness 里已配置好的模型通过 OpenAI 兼容网关中转出去，其他本地项目 用标准 OpenAI 客户端即可调用。多个供应商候选共享一个具名分组，支持顺序、均衡、 随机三种调度；上游在产出任何内容前失败时自动切换下一候选，客户端无感，被限流的 请求按供应商指示的退避时间自动重试。每条候选的调用统计（尝试、应答、失败、 token/TTFT 累计）以徽章形式显示在设置页，按天聚合的数据落盘为本地文件，附 30 天 热力图与趋势视图。在界面创建密钥之前，接口对任何能访问到它的人开放；创建密钥 （仅存 SHA-256 哈希）后开启校验，且删掉最后一个密钥仍保持锁定，需显式关闭鉴权 才会重新开放。若启用可选的局域网监听而未配密钥，该端口对整个局域网开放。支持 DSH 0.1.2-rc.1 至 0.1.7-alpha.1 及以后。

DSH Web 输入框的多模型本地语音转写插件：可选 Whistle 与 Voz，按需下载模型，以 DSH bundle 发布。

基于本地 jetformat CLI 的工具：将 DOCX、XLSX、PPTX 转为 PDF，提取文本，校验文件，以及查看、合并、抽页或渲染 PDF。需要安装 jetformat CLI。

由本地 Go 服务支撑的跨会话长期记忆（约 50MB 内存，SQLite-vec + 经验证增强的论断）：每条用户消息零延迟注入召回、会话结束时摄入对话记录，提供 memory_search / memory_logs / memory_ingest 工具。安装：`dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge`。仅为协议桥：Go 主服务不随 `dsh plugin add` 安装，需先按仓库 README 安装并启动；服务未运行时工具静默返回空。

原生 DSH 插件：把每次提示送入本地 feedback 采集管线，并把归纳出的复发规则注入回上下文。

把本机图片/视频（含 Dynamic Wallpaper.app 素材）用作 DSH 桌面客户端背景：定时轮换与 0.7 秒交叉淡化、等首帧就绪再淡入、按壁纸明暗自动切换深/浅字色、模糊与面板/侧栏透明度可调、视频缩略图，探针接口上报加载、图层与界面选择器的健康状态。只读取本机文件，不联网。

在 dsh 网页端挂载模型归属面板，用纯本地、零联网的结构指纹匹配（模板特殊 token 泄漏、glitch 金丝雀、tokenizer usage 向量比对）判断当前会话的回答最像 29 家 AI 厂商中的哪一家，每个结论附带可展开的证据账本，另附 12 探针主动取证电池。

右侧栏本地 TXT 阅读器 + 不剧透的 AI 陪读：模型只能看到你已经读到的部分（本章全文、上一章结尾，以及随进度增量补齐的背景认识）；摘抄、感想与 AI 回应写成结构化 Markdown 笔记，可导出到 Obsidian。只有你标记「已读完」的那一本才向它放开原文。

注册 ai-eight-honors-eight-shames skill 的 DSH 插件：面向编码代理的八条可核对工作准则（先查证再调用、有歧义先确认、业务规则给出处、先复用再新造、先测试再声称完成、按既有约定写、区分事实与推断、改动可回滚），外加第 9 条——用户每次提出需求或问题，都在工作区根的报告文件里成对记录诉求与改动。

DSH Web 界面里的化学工作台面板。在 Ketcher 画板上画结构（构建由脚本下载，浏览器本地渲染、不经后端），然后对本机 RDKit 直接计算，不调用模型——分子式、分子量、精确质量、logP、TPSA、氢键供体与受体、环数、Fsp3、立体中心，Lipinski 与 Veber 逐条判定、QED、PAINS/BRENK 结构警报与 Murcko 骨架，另有 SMARTS 子结构匹配、指纹相似度、格式互转、标准化与批量清洗。逆合成页签通过「JSON 进 JSON 出」的单进程协议对接可插拔后端（默认 Retro*），后端没装好时如实说明缺什么，不编造路线。实际计算由本仓库的 Python 包（rdkit）完成，需另外 pip 安装。

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。

官方 OpenViking 记忆插件的配置管理界面：连接与用户 Key 配置、本机连接诊断、输入栏会话级记忆开关、按主题隔离的召回范围，以及分数阈值、注入条数、查询扩写与排除 URI 的召回调优。

把推理强度下拉菜单换成可拖拽吸附的滑块，并提供 13 款 Canvas 动效，分属推进、流体、幻境、科技、质感五个家族；动效随推理档位分三阶递进解锁。客制动效可自由组合 10 种粒子形态与 8 种流动轨迹；9 款预设主题色与 Hex 拾色器让全部动效跟随变色，档位吸附音效支持两段语音、合成鸭子叫、机械微触感与本地音频文件。

DeepSeek Harness 的可治理 Agent 工作记忆层，沉淀为本地 Markdown 笔记：双模式编辑器（源码⇄富文本，支持图片），约定/资料笔记自动注入系统提示（敏感值自动脱敏），另有快照版本历史、回收站、可撤销归档、AI 整理、双链与全文搜索。兼容 DSH 0.1.7～0.2.x。

为纯文本 DeepSeek 路由提供视觉桥接：通过可配置的 OpenAI Responses、Chat Completions 或 Anthropic Messages 端点分析附件与本地图片，同时保持支持图片的路由走原生路径。

唯稳律（KISS's Law）英文版：业界首个且唯一的领域无关白箱因果裁决中间件。与领域特定的因果推断工具（统计/经济/机器学习）或「需提供因果证据」的代理防火墙不同，它在执行前对*每个*工具调用沿确定性结构因果链（R->S->D->H->M）裁决——适用任意领域，无需训练或按领域调参。拦截破坏性与凭据文件操作、对反复越界升级止损、故障环节切断至修复验证、不可审计执行给出风险判定；纯本地运行、零 API 成本。

DSH 内的自包含个人资产与投研工作台：支持本地注册、资产导入与配置视图、市场和新闻跟踪、研究库及用户自行配置的 AI 简报；内置 Windows Runtime，数据保存在本机。

Web 端会话大纲面板：用户提问为根节点（序号、提问时间、该轮工具数与正文量），助手回复的 Markdown 标题按层级挂在其下；带层级滑块、搜索范围、收藏、复制与导出 Markdown、节级跳转、键盘导航、右侧密度刻度条与按会话记忆的阅读位置。纯只读 UI：不接触提示词与工具结果，不向提供方发起请求，只写自己的 localStorage 键。

dsh 的个人收件箱：输入框的 /inbox 或侧栏面板把链接、图片、文本与账密收进本地仓库，先按本地规则、再由有每日上限的模型分类，可在面板里筛选、搜索与编辑；对话里让助手按需检索取回，账密正文加密落盘，可选 WebDAV 或 S3 远端同步记录与附件字节。目前只在 Windows 实测。

用三个路由工具（list_capabilities、describe_tool、call_tool）代理 stdio MCP 服务器，schema 按需加载，不再随每次请求发送；所有工具结果经过确定性输出阶梯压缩，有损处理前先归档原文（retrieve_spill 可读回）；按 token 为工具分组标价，并可按 agent 隐藏内置分组。桥接到纯标准库的 Python 路由器，需要 Python 3.9+。

为 compaction-basic 提供压缩兜底：当 LLM 摘要抛错、返回空内容或放不进上下文窗口时，改为确定性编译该区段，每行带 seq 指针（内置 dsh-compaction-instant 编译器）。提供 recall、search 工具与 /recall、/context 命令，占用超过窗口 45% 时空闲自动压缩，并将被压缩区段归档到磁盘。引擎以一行配置挂载到 agent preset（见 docs/dsh-integration.md）。

本地优先的个人状态档案与决策引擎：逐字保留你的原始输入并精确到行地溯源，给出结论前先生成"证伪项"反驳自己，为每个事实单独设置有效期，并指出这个决定正建立在哪些空白之上。

控制已登录的网页版 ChatGPT 生成图片并下载到本地。

把 dsh 的每一轮 prompt 送入本地 agent-feedback-loop 反馈记忆管线——捕获用户不满、离线评审沉淀为反思，并把编译好的复发规则上下文附着回当前轮次，从不阻塞 prompt。需要先安装 agent-feedback-loop 运行时；安装后执行 agent-feedback-loop install 会自动接线已有的 dsh profile。