插件

DSH 的鲸鱼娘桌宠：模型生成时一口一口吃白饭，住在窗口里或桌面任意角落（macOS / Windows），回合结束还会下海捞宝。桌面浮层在安装时编译，缺少 swiftc 或 .NET SDK 时会跳过，桌宠只留在 DSH 窗口里。

审计你已装的 skill 与插件：按任务描述路由到该调的工具，对比 npm registry 发现版本落后、读宿主日志发现运行时故障，并报告插件的哪些工具你从没调用过。注册 9 个工具：can、find、status、recommend、check、scan、probe、run、suggest。基于 Python 3.8+，无第三方依赖。注册工具名均带 skill_audit_ 前缀，例如 skill_audit_can。

通过 OpenAI 兼容接口调用 BabelDOC 翻译 PDF，保留原排版，输出双语对照版与纯译文版。需先运行一次运行时安装脚本，并配置 OpenAI 兼容接口的 API Key。

让 DSH 中的 AI 结合时间戳画面、音频与歌词理解 B 站、YouTube 和本地视频，支持浏览器登录态导入与加密保存、接续观看、站点解析扩展和原生缓存管理。需要把 FFmpeg 与 ffprobe 放进 PATH，或在插件设置中填写程序路径。

给 DSH Agent 的任务计时工具：task_clock 用宿主单调时钟测实际耗时，DSH 或系统重启后可续算并标注空档为估算，桥接不了时返回 unknown 而不是编造数字；不覆盖任何 preset。

一个用于管理工具集的命名空间管理工具，支持自动发现与集成，用于节省token的消耗还会在受限 Node 运行时执行 TypeScript 与 JavaScript，按需通过命名空间调用工具。

在 DSH 设置页新增「长时记忆」输入框，保存的文本会注入每个新会话的系统提示词，内容持久化在 profile patch 中，可随时回到设置页修改。

在设置 → 模型页底部增加连接测试面板：读取部署的模型目录，对每个已配置模型经宿主 LLM 服务发送一次最小对话请求（“ping”，小输出上限），以真实请求验证连通性。每行报告成功/失败、宿主失败码（NO_ADAPTER、MISSING_CREDENTIAL、AUTH、RATE_LIMIT、TIMEOUT 等）及首字/总耗时，支持单模型测试与全部测试（并发 3）。凭据只在宿主进程内解析，浏览器不可见；每模型一次独立请求，测试路由带同源围栏与请求体上限。纯 JS 免构建，MIT。

逐次回答耗时拆解：把每次回复分成模型、工具与其它三段，给出首字、生成与各工具耗时，并在本地落一份 JSONL 账本。需要 DSH 运行时为 Node 24 或更新版本。

模型路由浪费取证：回放每个会话，按请求形状确定性判定每轮任务复杂度（不调 LLM），报两类浪费——贵模型干 便宜活（差额可计算），以及便宜模型干贵活且因自身能力失败（每次重试重发整个上下文，比直接升级更贵）。会 区分服务商容量限制（RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT）与模型能力失败，所以不会天天喊狼来了。并从证据推导路由 规则，按内置每百万 token 价目表估算金额。

把 DSH 会话历史整理成可下钻的专题/问题图谱，支持语义整理，并可导出 HTML、SVG 和 Bluepin vault。

DSH 会话飞行记录仪面板：实时监视、时间轴回放（工具瀑布与事件检查器）、按 agent 归因成本，以及跨会话成本总览。

按会话查看 DSH 服务、三态健康/HTTP 码及运行时长，支持停止、实时日志与重启；修复上游无日志、同名误合并和抢焦点问题。

Universal Diagnostic Tutor 驱动的 DSH 诊断式学习运行时：实时学习地图、结构化课程与持久学习者状态。

DSH 设置中的 Codex 风格用量面板：累计 token、全年活动热力图、缓存命中率与最常用模型。

远程连接正在运行的 DeepSeek Harness 会话：手机浏览器扫码即可继续对话、处理审批、新建任务，支持同一 Wi-Fi 或临时隧道。

DSH 输入框旁的整屏截图面板：框选后可标注矩形、椭圆、箭头、画笔、马赛克与文字，再插入对话、复制或另存为；框选区域可以用 PP-OCRv6（onnxruntime-node，模型未就绪时回落 Windows 自带 OCR 引擎）离线识别成文字，再用 DSH 里已配置好的模型翻译成九种语言。Windows 下框选覆盖含任务栏的整个屏幕，截图前会先隐藏 DSH 窗口，截到的是真实桌面；面板由 Edge 或 Chrome 的 kiosk 窗口承载，找不到可用浏览器时回退到 DSH 内截图。注意 DSH Desktop 默认不放行普通浏览器的访问，所以整屏面板还需要在 profile 设置里打开「允许在浏览器中打开」（兼容模式）；没打开时每次截图都走 DSH 内回退流程。仅支持 Windows（DSH Desktop）；PP-OCRv6 模型在首次识别时从 ModelScope 下载。

在 DSH 桌面版界面左上角「收起侧边栏」按钮旁加两个按钮，macOS、Windows、Linux 三端都可用。刷新只重载界面层，宿主里正在生成的回合不中断；重启会在确认一次后退出整个应用并自动重新打开，会话与工作区都在。重启是 POST，必须带每次启动随机生成的 token（由插件状态接口提供）；插件不联网、不读会话内容、零运行时依赖。

DeepSeek Harness Web GUI 会话级实时 token 费用，支持按提供方定价与峰谷费率。

重新打开会话时恢复该会话上次设置的权限预设；首次打开不干预。需排在 dsh-experimental-auto-review 之后加载才能恢复 auto 预设。

双 agent 协作：把互不依赖的子任务并行交给本机 Codex（同时最多三路），并在方案交给你看之前先让它盲审一轮，必须回「结论 / 证据 / 反例 / 验证方式」四段；缺超时或缺验收判据的派活会被插件当场拒绝，不靠模型自己记得。

山海·开铺 工位插件：场地的操作台面板，轮次时间线／运行状态／跳转门／浏览器入口。可单独安装或卸载，卸掉它场地仍完整可用。当前渲染工位持久化态（非实时流）。

AI垃圾过滤（Kill AI Slop）：给收到的文件打一个可回溯的体检得分（表达／执行／决策三维加权），用交付承接台账审查工作空转，每条引文回原文机器复核；支持 docx/pptx/xlsx/pdf/txt/md/csv/json/html。零运行依赖、零联网、纯本地计算。

DSH 插件：一块设置面板管理 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 的 MCP 行——列出、新增、改写、启停，不必再手写 cordis.patch.yml；零构建、零运行依赖。