插件

模型原生的元 agent 插件：运行时从五种 agentic 工作流模式综合出任务专属工作流，协调工具与子代理。

按模型追踪 token 成本：可配置缓存命中/未命中、输出与高峰时段单价，实时会话花费条，并标记未配置价格的模型。

Claude Code 风格生命周期 hooks：工具调用前后自动执行 shell 命令（stdin 收 JSON payload），pre-tool 非零退出即阻断调用。

一等公民的 Git 工具：status / diff / log / commit / branch，参数与路径校验、零 shell 调用，杜绝注入。

子代理委派的按调用覆盖：model/provider/persona/toolFilter、@preset: 引用与 provider/model 组合 id。

输入框贴图自动识别：由 OpenAI 兼容视觉模型转成文字描述后，再交给纯文本 DeepSeek 模型处理。

有界本地记忆 + CBDC 权威门控：SQLite + FTS5 claims，作用域召回并给出可解释的采用/核验/忽略决策与完整审计轨迹，/memory 命令，每次注入 ≤3 条/1200 字符，不增加额外模型调用。

Animated DSH Web pet with model-adaptive output pacing, tool-state reactions, replaceable character packs, and a bundled skill for creating or extending pet animations.

轻量零依赖的 DeepSeek Harness 记忆插件：Markdown 文件记忆库、L0 记忆目录注入，以及 5 个面向模型的记忆工具。

DSH 模型群聊：多模型角色群组对话面板。角色绑定不同 provider/model，群内共享对话记录；设置页支持启用/停用。

点会话输入框右座 ✨，把「打磨提示词」模板写进输入栏——当前草稿自动嵌进 `<内容>` 位置，不发送、不联网、不调模型，由当前会话的主 agent 带着全部上下文改写。替代 narrative-prompt-polish（2026-09-14 更名并整体重构）。

模型可调用的 compact_agents 工具：强制压缩进程内所有活会话的上下文（主会话、普通子代理、AgentTeams 成员一视同仁），忙的目标自动排队、本轮结束立即补压，逐目标回报被遮蔽的节点数与估算 token 数；浏览器侧在设置里自成一页，提供触发阈值、保留比例、受控阶段输出预算、自动续写次数与「回合结束预压」比例的编辑表单（一轮结束时上下文已接近触发线就先压一次，避免下一轮回答开头空等）。

在 DSH Web 的助手回答完成后，额外调用一次模型，自动高亮其中的关键点、定义、警告和问题。

在 DSH 网页对话里把每段英文思考的中文译文显示在原文正下方，不改动会话记录；按译文块缓存、可指定翻译模型，并带设置面板。

DeepSeek Harness 自定义模式与提示词：在设置页编辑模式 system prompt、选择基础模式、逐行开关插件、并行保存多个助手。

每条回复旁的朗读按钮与输入框自动朗读开关，设置页可选服务商与音色：MiniMax 或任意 OpenAI 兼容的 /audio/speech 端点，可调音色、情绪、语速与模型。

DeepSeek Harness 的项目记忆插件。每个工作区三份 Markdown 文件（PROJECT.md / DECISIONS.md / SESSIONS.md）：会话首个步骤自动创建、内容变了才重新注入（被上下文压缩挤掉也会重注入），并按分类经 memory_checkpoint 工具写回，在「干了实事却没记录」时给一次收尾提醒。memory_read 与 memory_search 可读活日志与归档，后者走零依赖 BM25 索引。会话日志上限 200 条，溢出搬进 SESSIONS-archive.md —— 不自动注入，但可见、可读、可搜，并能逐条恢复。设置界面：带路径筛选的工作区列表 / 三份记忆文件与归档的只读页签 / 重新读取 / 单个工作区记忆包的导出导入（JSON）/ 两步确认的清除 / AGENTS.md 指令段的重写或移除面板 / PROJECT.md 陈旧提醒。输入框状态图标显示该工作区的同步状态，无记忆时可点击创建。零依赖——不含向量库、embedding 或模型调用。

分层记忆插件，面向 Agent 暴露 10 个工具：高权限写入（memory_add / memory_delete / memory_import）、反刍控制（memory_ruminate / _cancel / _status）与记忆图谱（memory_search_graph / memory_expand_graph_node），底层为 L0–L3 蒸馏管线，并在每步模型调用前召回注入相关记忆。

机制上与上下文压缩领域最响的两条公开路线同源：代码骨架闸门沿用 Headroom（Apache-2.0）的骨架化思路，其公开头条为「编程 agent 少 20% token、JSON 载荷少 60–95% token，答案不变」；估计器通道沿用 TokenPilot（arXiv:2606.17016）的缓存感知上下文管理思路，该论文报告长会话 agent 成本最高降低 60%。这两个数字都是来源方自己的口径，此处照引；本插件不自带 benchmark，不自称任何降幅。在此之上为 DeepSeek Harness 提供：在同一设置区选择压缩 Profile、调整 Auto Compact 触发水位并开关代码骨架压缩；基于 DeepSeek V4 官方 tokenizer 的精确计量与同修订计数校验；非支持模型自动 fail-open，保留原始工具结果。

推理强度滑杆：注入对话输入区的每会话 effort 滑杆，按模型声明的档位显示，并记住各模型上次选择

DSH 会话指令定锚：新会话的第一个 step 把自由组合的指令块作为插件来源消息注入，之后在完成压缩、跨过设定轮数、或计量到的上下文压力越过阈值时重锚。`/anchor` 命令可按需定锚且不触发模型调用；设置页管理分页预设库、注入顺序、重锚来源与字数上限。

在对话界面新增「3D模型」标签页作为模型库：agent 把 CadQuery 脚本或已剖分的网格存入服务端，标签页用 three-cad-viewer 预览、按文件夹整理，并可导出 STEP、BREP、STL、DXF 等 10 种格式。

DSH Web 的通用命令面板（玻璃质感）：一次按键搜索并执行命令、模型、会话与对话历史命中项

命名模型档位切换：通过宿主原生问答交互切换默认模型、思考档与子智能体模型，TUI 与 Web 共用一套实现