插件

为 DeepSeek Harness agent 提供持久化专注板：在会话工作区维护目标、约束与决策笔记，跨压缩与会话存活，支持自动注入上下文、清空归档与可选 Web 面板。

Web 根会话的首轮精简：先使用持久 bash 与 str_replace_editor，移除自动工作区和技能上下文；首次工具调用或回复后恢复所选预设，带持久 composer 开关。

接近上下文上限时自动创建新 Web 会话并只转移最后一个完整回合，同时提供可编辑的追加式鲸鱼娘人格与按需重读工具。

为所有非官方（自定义）提供商的模型自动填充推理级别、最大上下文、输出上限与图片模态，数据来自 models.dev。

按厂商（订阅/官方API）统计用量看板：按供应商/模型拆分 Token、缓存、输出等 KPI，53 周热力图，趋势折线图（今天按小时），模型钻取，费用估算，CSV 导出，以及健康度卡片（TTFT、生成速度、峰值 Context、错误率）。

无需等待或打断正在工作的 Agent：即时冻结有界 Session 快照，由隔离且无工具的 LLM 异步总结，再将带来源信息的上下文胶囊投递到另一 Session 或已授权 Room；对 Session 默认 quiet，也可显式 wakeup。

DeepSeek Harness 的 GPU 感知执行层：gpu_status/gpu_exec/gpu_run_bg 工具、按步 GPU 上下文注入、自动 CUDA_VISIBLE_DEVICES 选卡

DeepSeek Harness 的上下文压缩技能：智能对话摘要。

DeepSeek Harness 的持久长期人格记忆：MEMORY.md/USER.md 存储、memory 检索工具、逐请求上下文注入与秘密扫描。

逻辑调用上下文分类学：在可探索视图中检视 DeepSeek Harness 为每次调用构建的完整上下文（系统提示词、工具定义、token 构成、缓存）。

集成 claude-mem 的 DeepSeek Harness 插件：通过本地 worker 的 HTTP API 查询记忆、注入上下文、手动保存并驱动会话总结。

DeepSeek Harness 请求上下文分析器：查看模型请求之间的变化及缓存复用随之发生的变化。

按需取回薄层：context_query / context_slice / context_grep 三个工具读取已持久化的历史，引用可回放。

跨会话记忆：全文检索所有历史会话（复用 ctx.sessionQuery 的 SQLite FTS5 索引），把最强匹配片段带回当前上下文。

输入框下方的史莱姆：吃掉模型写出的 token 长大、分裂成群，按工具构成长出头饰，每次上下文压缩蜕壳留下年轮，并在右侧栏汇总所有会话的总族群。

把上下文窗口种成一座禅意花园：每条消息或工具结果种下十一种植物之一（代码=仙人掌、图片=花、报错=杂草、文书=稻穗、网络=蒲公英），每次上下文压缩就是收割季，植物化为种子货币；会话渐深时爬山虎会沿对话边缘攀爬，蒲公英的种子在对话间飘散。

在微信里指挥 DeepSeek Harness：扫码登录后在微信里发指令，Agent 的回复实时回到同一个聊天窗口。一个微信可同时驱动多个 Agent，各自拥有独立的模型、preset 与上下文，用 /use 在聊天里切换。只有配置的主人微信账号能驱动 Agent；其他发送者默认拒绝，需显式审批。

山海·开铺 · 工位插件 —— 跨云、跨端的 Agent 协作操作台：不同机器、不同平台的 Agent 通过普通 HTTP 接入同一张工位，各自独立设备凭据；项目上下文共享、资料按位存放、任务在席位间轮转交接，谁做了什么一路留痕。工位数据存在服务端，插件只是界面：卸载不丢数据，重装即回到原样。面板渲染工位持久化态（非实时流）。工位数据存放在作者托管的服务器（agent.ak2029.com/kai-pu）上，除非在 profile 配置里覆盖 baseUrl。

右栏小说工作台，把「写一章」当成有可核对产物的流水线而不是一段长 prompt：生成骨架，先看清这一章会拿到什么上下文包，同一章一次生成 2–6 版候选挑中才落盘，再按章连写且进度写进磁盘，引擎重启不丢。字数区间、跨章 Jaccard、漂移比写在代码里而不靠模型自评，打回内容回灌为修复证据，最多重写两次；AI 指纹只对照 3956 章人类基线报数、故意不拦，因为两个分布本身重叠。带 7 个 agent 工具。写作引擎是独立 Python 包，首次使用时由插件自己装上。需要 PATH 里有 Python 3.10+（或在插件设置里填解释器路径）。

输入聊天上下文，生成 3 条高情商回复候选，附带判断依据和策略方向。

给侧栏里的某个工作区附加额外文件夹：附加后文件工具与终端可读写这些目录，模型能在运行时上下文里看到它们，并可从工作区行右键菜单或 workspace_folders 工具增删；每个工作区各自维护自己的列表。

把 REA 的逆向工程 MCP 工具集接进 DeepSeek Harness，输入框工具条上一个开关，装好即默认开启；关掉后工具全部撤走、MCP 子进程退出，不需要它的会话就不花这份上下文。

让 DSH 与 WorkBuddy 共用一套 Markdown 记忆文件：项目记忆、用户记忆与用户画像会注入会话上下文，当日笔记不进提示词，只通过工具读取、追加与归档。六个工具（status、read、search、append、edit、prune）写回时统一经过跨进程锁、修订号校验、备份与原子写；左侧栏与右侧边栏的面板可编辑条目、整节与整份文件。