插件

给 DeepSeek Harness 加入更好的流式文字动画。

在设置页按模型编辑能力：推理档位及其发往端点的取值写法、输入模态与 token 容量，以声明或官方目录稀疏覆盖的形式写入。

deepseek-harness 插件开发模板。

DeepSeek Harness 独立社区插件商店：发现、安装并提交经过验证的插件、工具与扩展。

DeepSeek Harness 全局文件资源管理器插件：文件树、预览、Markdown、语法高亮、面板内编辑与 VS Code 集成。

面向 Vibe Coding 的浏览器元素标注插件：直接选取页面元素，并将结构化视觉反馈发送给 DeepSeek Harness Agent。

计划批注：选中计划原文逐条批注，结构化反馈送回 Agent。

设置侧边栏的 Skill 管理器：池与启用目录启停、文件夹批量导入（重名询问）、状态驱动一键规范检查与自动修复、系统级/项目级来源标识。

拾光记忆引擎（SGME）桥接：多智能体共享长期记忆（HTTP）—— L0/L1/L1.5/L2 分层提炼、按场景注入、统一检索、主动关怀信号（memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack），npm 包名 `dsh-sgme`。

本地优先的四 bucket Token 可观测性：持久会话/provider/model/日期仪表盘、趋势、预算与异常信号、公开费率估算、安全聚合导出，以及显式触发的用量/会话轨迹分析。

本地优先学习模式：跨会话全局学习线程、按来源讲解。

插件协同层：插件声明能力，命令无需模型调用即路由到对应插件，工具 schema 按需加载以省 token，空闲时把运行历史沉淀为长期记忆，失败先归因再重试。

为 DeepSeek Harness 提供知乎搜索、agent 工具、知识库与用量追踪。

把 Jev 判定变成三件自动动作的 DeepSeek Harness 插件：精简超长工具输出、筛查抓取页面里针对模型的指令、挑选下一步该用的 skill；另有 jev_ask 与 jev_gate 两个工具、可跨重启的判定账本，以及 /jev-status 报告。需要 TypeSafe API key，没有时完全惰性，不发任何请求。

学习模式：把已完成工作里的概念讲清楚并安排轻量复习（开发中）。

为 DSH 增加三个知乎工具——站内问答与文章检索、知乎全网索引检索（可按域名与时间过滤）、直答——自带原生设置卡片，结果附来源可引用。

本地 Qwen3.8 线（llama.cpp 或 NInfer）的逐请求 thinking 预算、压缩后端与设置 tab。

DeepSeek Harness 的 Chrome 侧边栏浏览代理，通过本地桥接提供页面读取、导航、点击、输入、滚动和截图工具。

多平台调研与深度搜索流水线：harvest_scout 并行发现（覆盖 GitHub、Web、推特、Reddit、小红书、B站、YouTube 等通道），harvest_deep_research 自动化长篇综合研报生成，外加穿透抓取、跨源交叉验证与五维来源可信度审计。

DeepSeek Harness 跨会话 Markdown 记忆插件，支持专题渐进披露、后台蒸馏、项目隔离和热更新，对齐 Claude Code 记忆机制。

Harness 的本地加密凭据保险库：Web 设置页与 vault_* 工具，可存取与复制密码、API 密钥、TOTP 与银行卡信息，支持健康审计、到期轮换、导入导出以及只读/询问访问模式。

在上下文圆环弹层里实时算账：当前步、当前轮、会话累计三块明细，缓存命中/未命中/输出各带 token 与金额，官方峰谷价与模型分价自动判定，第三方中转照常记账。

Minta 记忆引擎的 DSH 原生接入层:合成官方 dsh-mcp-client 行、注册 minta-memory-governance 技能与 session-start 记忆预热,并提供 Minta agent 预设;19 个 MCP 工具由需单独部署的 Minta 引擎(Python/Docker)提供,未部署引擎则无法使用。

以进程内 Cordis 插件的形式，通过腾讯 iLink bot 协议把微信私聊桥接到 DeepSeek Harness——双向收发文本、图片、文件与语音，微信内 slash 命令经原生命令注册中心解析（DSH 新增命令零改动可用），支持在微信端处理审批与提问，并提供 send_wechat 工具主动推送。