插件

发布尺寸检查技能：发布前对照目标平台的几何规格核验交付物——像素尺寸、宽高比、dpi、体积、格式、物理印刷宽度、色彩模式。只查几何参数，不做内容合规审查（二维码、文字占比、版权、违规内容均不在范围内）。纯 Python 标准库实现，不装任何第三方包，原件全程只读。需 Python 3.8+。覆盖 10 个平台、20 个槽位，并按平台标注可信度——微信公众号、小红书、哔哩哔哩、知乎、微博、抖音、微信视频号、学术投稿、印刷交付、甲方交付；平台参数支持 id、中文名、别名，模糊匹配也能命中。两种触发：直接提问，或作为「寄生自检」在出图/海报/图表/导出流程落盘且用户提到发布目标后自行运行，全部通过时一句话带过，有问题才展开。投稿与印刷按「像素÷dpi=实际印刷宽度」判定，能抓出 dpi 字段达标但实际尺寸不足的图；多图连发时检查整组是否整齐，并指出少数派是哪一张，而不是罗列每个文件。

给 DeepSeek Harness 的「先找本地现成方案、再用证据验证」技能：动手实现、移植、选依赖、排查工具之前，先在项目与本机分层检索已有方案，用可核对的证据判断能否复用，必要条件或风险不满足时明确拒绝复用，并写清哪些结论无法核实。以 DSH 组合包（dsh.bundle）注册到 ctx.skills。

技能：回看最近两周的编程助手会话记录（仅 Claude Code 与 Codex，不支持 DSH 自身会话），报告哪些技能、钩子和规则有效、需要关注或从未使用。需要 Python 3。

把扫描版 PDF（影印书、拍照件）OCR 成 Markdown，并按“一本书要跑约一小时”来设计：逐页写检查点，中断可续跑；进度日志随时可查；质量报告点名空白页和低置信行。需 Python 3.10+ 并安装仓库 requirements；首次运行会下载 OCR 模型。

从 Bilibili 视频或本地视频提取字幕，输出 Markdown、Word、PDF、TXT、SRT 或 JSON，支持时间戳、双语对齐和质量报告。需 Python 3.10+；平台/AI 字幕需 Bilibili SESSDATA Cookie；OCR/ASR/PDF 需 ffmpeg、faster-whisper，以及 LibreOffice 或 reportlab。

在 DSH Web 右侧边栏预览工作区的 OpenWiki：识别 wiki 目录，用官方 `openwiki visualize` 阅读器在本地回环端口提供服务并嵌入自有标签页，同时对照可配置的版本下限报告 openwiki 与 DSH 版本，并向 registry 检查自身更新。

本地离线语气分析：在转写之外，给出语速、音高、停顿与力度的听感描述，让模型听懂「怎么说的」。

为 DeepSeek Harness 注册两个工具：`doc_ocr` 把扫描件 PDF 与图片转成结构化文本（逐页文本、带资产负债表平衡勾稽的财务报表行、合同条款命中），可用本机 RapidOCR 或智谱 GLM-OCR 云端引擎；`doc_preprocess` 用 7 阶段管线把一批原始文件整理成 Obsidian 可读知识库，含后端路由与 sha256 增量跳过。勾稽不平的数字只报出、不编造。本机引擎需 Python 3 并安装 rapidocr-onnxruntime、pypdfium2、Pillow（pip install -r requirements.txt）；GLM 引擎需设置 ZHIPU_API_KEY。

让模型真的「看见」视频：本地 ffmpeg 按时间抽静帧、faster-whisper 转写音轨，模型逐帧读真实像素，而不是只读一段文字摘要。全程本地、不上传画面；音轨没有语音时如实报告而不是硬编。仅限 Windows；需已装 Python 3.10+ 与 ffmpeg，首次运行 video_eyes_setup 约下载 700 MB（faster-whisper 及其模型）。

为 DeepSeek Harness 注册一个 `context_extract` 工具：把长篇原始文件（财报底稿、合同、台账）压成高密度结构化 Markdown + JSON——关键指标、表格、条款切分、实体与勾稽 alert，让下游流程直接基于压缩结果工作，而不是重读原文。财报 / 合同 / 台账分别走不同解析路径；资产负债表与现金勾稽不平只报 alert，不静默修正。只读，不改原文件。需 Python 并安装 openpyxl 与 python-docx。

DSH 成果登记：agent 把一次任务的最终成果（报告、网页、文档、表格、图片、数据表）登记进设置页与管理页的同一份清单，只记路径、不搬文件，删除可撤销；独立 CLI（add/list/stats/check/remove/restore）在应用外也能查同一份清单，并核对登记的文件是否还在。

需 JDK 11+、达梦 JDBC 驱动与目标实例的 SSH 访问。巡检达梦数据库实例、评估安全与恢复条件，生成支持筛选和共享证据的报告。

需本机已安装并登录 Claude Code。通过 Claude Agent SDK 把编码任务委派给本机 Claude Code，报告改动文件、支持一键回退，并在输入框旁提供「Claude 模式」开关。

把高云 Gowin 1.9 FPGA 工具链交给 dsh：15 个工具覆盖环境与 License 探针、.gprj/.cst 工程与约束审计（对着真实 GW1N 板引脚表）、gw_sh 批量综合与布局布线、pnr 资源与时序报告解析、programmer_cli 扫描与烧录、任意 gw_sh Tcl 执行，以及 GAO 在线逻辑分析采集链路；另附内置 gowin-fpga 技能与三份实测手册。纯 JS，零运行时依赖。

DSH 的 AI 研究工具箱：模型发布雷达、单模型跑分与口碑体检（13 路结构化榜单 + 中英文社区讨论）、覆盖 46 个 Feed 与 22 个官方 X 账号的 AI 新闻雷达；注册 4 个工具 + 3 个技能，报告统一渲染为带目录的 Markdown。

仅限 Windows：从事件日志、WER 报告和崩溃转储诊断游戏崩溃，提供 diagnose_game_crash 工具和可选的后台通知。

读取已安装的插件、MCP 服务器与技能，按能力分组，报告每项能力应属于哪个预设；可按需为每个类别注册一个预设。

在侧栏会话菜单中增加「永久删除会话」的操作，并附带确认对话框：对话框会说明会话日志大小，以及与该会话绑定的进行中轮次、子代理、后台任务和提醒；删除后 id 会从 live、归档与工作区登记中一并释放，因此刷新列表时该行不会复活。

目标进展图以只读流程图展示目标到计划的进展路线、会话思维导图与步骤列表，按已报告计划计算进度，不启动任务或模型调用。Beta.2 支持 DSH Web 0.2.0-rc.2 或 0.2.1-rc.2、Node.js >=24。

按 agent 收敛过大的 MCP 工具 JSON Schema（调度不变），并在设置页展示 token 用量、缓存命中与上下文构成。

把过长的模型思考压缩成有用核心，之后每次请求重放压缩版，并给出每个会话的开销与节省报告。默认关闭：必须先选择一个改写后端。derive 无需安装、打包版也能用；in-place 需给 DSH 源码打 14 处补丁并重建（源码构建首选）；message-edit 需装第三方插件，仅实验性，不推荐。

面向 DSH 插件的本地遥测服务：把操作轨迹与错误事件写入 storage-domain KV 表，在写入前按可配置的规则集脱敏，并在分析读回早于规则存在的旧记录时再次按同一规则集脱敏，然后按功能码锚点聚合单个插件的失败事件，同时报告读取的时间窗口、每个失败组的模型路由，以及按写入顺序统计的最近一次失败之后的尝试次数。

面向 DSH 的 GitHub issue 服务：把遥测失败分析整理成统一格式的 issue 报告，构造预填的新建 issue 链接并在超出配置长度时裁剪正文，用部署配置的模型把一段自然语言描述改写为结构化 issue，也打通接单闭环——按认领标签列出可接的 issue，为每个 issue 新建会话并登记成宿主 Schedule 服务上的一次性自动化任务（出现在 Web 自动化任务页，到点把渲染好的提示词送进该会话；宿主没有 Schedule 服务时直接排入提示词），跳过此前已经派发过的 issue，若一轮派发全部被拒则不记下当天以便下次启动重试，开启自动驾驶后在每个本地日的首次启动时自动跑一轮。

Codebase Memory 知識圖譜的保鮮插件：比對圖譜 Branch 節點的 head_sha 與 git rev-parse HEAD、給出精確的落後提交數，只重建落後的專案且走 codebase-memory-mcp CLI（不受 MCP 工具 60 秒上限約束），逐專案監看檔案變更，並把同一份狀態呈現在設定卡片與 REST 控制面。