插件

获取清华 MadModel 的 API token，按每 20 分钟在无窗口浏览器里用已保存的 SSO 会话续期，写入 DSH 凭据 MADMODEL_API_KEY 并创建或复用 madmodel 模型 Provider；手动点一次 Get 就通过校内登录窗口捕获该会话。

把本机所有登录过的 WorkBuddy 账号聚合成一个模型池，带手动与自动签到、积分与到期监控、模型倍率，并可在输入框下方切换账号、查看剩余总积分。

展示每轮及会话费用、渠道/模型明细和套餐用量，并在侧栏显示已登录的 DeepSeek 账号余额。

让模型准确知道你指的是哪一段：在 Web 对话中选中段落，它们会作为引用条进入下一条消息，每条可附可编辑的备注。被引用的段落在发送前保持高亮，悬停引用条显示全文，发送后的消息把每条引用显示为卡片。

让模型把回答做成一页网页，直接放在对话里。show_page 工具可以套 8 种内置模板（报告、对比、清单、数据看板、时间线、学习卡片、测验、流程图），模型只写内容，排版、交互和保存由插件做；也可以存模型自己写的整页（计算器、小游戏、特别的版式）。自己写的页面也套上同一套设计，放在 CSS @layer 里，页面自己的样式照样盖得过它。页面按内容高度嵌在回复下面，能点能用，深浅色跟着 DSH 走。页面里的 localStorage 按页面存在 DSH 里，勾过、填过的东西重开、改出新版本都还在；同一页同时开在对话里和右侧栏，两边实时同步。改一次存一版，旧版能翻。存好后在本机一个看不见的 Chrome / Edge 里体检（脚本报错、横向溢出、深色没跟上），问题交回模型改。右侧栏看整页、翻版本、看所有做过的页面，导出 PNG / PDF / HTML。页面跑在不同源的沙箱框里，CSP 很严：读不到 DSH 的数据，也不能联网取数据。配合 dsh-mobile 手机上也能用。

面向 DeepSeek Harness 的 pstack：58 个 agent 工作流技能，外加确定性路由器，按任务意图从你勾选的子 agent 模型池里选型。

通过 FreeCAD 读写 STEP 模型、量取几何尺寸（距离、角度、直径），并生成带孔表的第一角法二维加工图，可导出 SVG、DXF、PDF、PNG。

接入 Knowra 托管 MCP：无需账号即可按主题、作者或精确 UTC 日期检索 arXiv 论文；在插件页用 OAuth 登录后可读取 Scout 报告（方法、证据与局限）。

把讯飞 Loomy 桌面端内置的模型注册为 DSH 的 `loomy` 供应商，读取该应用的本地登录态而不使用 API Key。是 gdrpzym/dsh-loomy-connect 适配 DSH 0.2.1 的派生版本，新增逐模型启用/禁用开关。需本机安装并登录讯飞 Loomy 桌面端；与 gdrpzym/dsh-loomy-connect 注册同一个 `loomy` 供应商，不能同装。

把已登录的 WorkBuddy 桌面 App 里可用的模型接进模型选择器，复用 App 的登录与积分；国内版与国际版各成一组。corrinehu/dsh-workbuddy-connect（仓库已删除）的续作；注册相同的 workbuddy / workbuddy-ai provider id，不能与其它 WorkBuddy 桥同装。

给 DeepSeek Harness 的分层长期记忆：每轮只注入「人设框架 + 相关记忆索引」，原文留在磁盘按需展开，不把整个库塞进上下文。事实层按槽位做冲突消解，改口后旧值自动失效；人设框架由模型从记忆里自行归纳，带三道防污染闸门（拒收开发流水、拦截自身注入的回流、同一件事按共享实词归并）。记忆周期性固化——合并近似重复、把大话题压成摘要、归档低价值旧条目，全程只打标签不删原文；追加式存储也会就地压缩（实测 4.7 MB → 355 KB）。零第三方依赖，无构建步骤。⚠️ 注意：每轮注入会不可避免地降低缓存命中率，请勿在工作场景使用。

用 HarmonyOS 手机遥控 DeepSeek Harness：浏览/切换/新建会话；发送提示词（手机跟随宿主的繁忙行为，排队或插话）；流式接收正文、思考与工具步骤；应答审批请求与提问；查看会话图片（缩略图内联 + 大图按需拉取）；切换模型与思考强度；取消运行中的任务；接收推送通知。流量端到端加密（HKDF-SHA256 派生密钥 + AES-256-GCM），经只转发密文的哑管道中继；v1.1.3 增加会话纪元抗重放握手与中继原生 TLS。中继可跑在本机（由插件托管）或 VPS 上；手机 App 与插件同仓库发布。5 个 Remote 方法。

面向 DSH 的结构化长期记忆：15 个 MCP 工具支持取代、衰减与实体状态跟踪，带自动召回与捕获钩子，并按请求发布有界指针索引，而不是等上下文塞满再压缩。需要带 torch 与 sentence-transformers 的 Python 3.10+；首次运行会下载约 470 MB 的嵌入模型。

Windows 专用的 Google Antigravity CLI 模型提供方，接续自 Darkings/dsh-agy-provider（包名 dsh-agy-cli，请勿与原版同装）。从 Windows 凭据管理器读取 Antigravity 令牌并只发往 Google Cloud Code 端点；Harness 工具策略由 DSH 全权负责，尾流式输出防回滚，并跟踪真实配额窗口。

内核 Agent Teams 的控制面：团队成员是与 GUI 同一条缝创建的普通独立会话（各自有模型），能像任何对话一样打开与继续；名册与任务板在侧车里协调它们——任务带完成标准，成员完成后提交并等待 Lead 审议，状态区分空闲 / 待审议 / 上一轮失败。delegationEngine=auto 会按组合提供的能力选择独立会话、可续接子代理或内核 roster。

阻止手改锁文件、protobuf/codegen 输出及标有 @generated 或 DO NOT EDIT 的生成文件，并提示应改的源文件和生成命令。

拦截仓库中用错包管理器的命令，如 pnpm 项目中用 npm、uv/poetry 项目中用 pip，并提示正确命令。

用 PAT 将 Qoder 模型接入 DSH：国内/国际双区域、模型开关、上下文窗口、每日签到及只读额度概览。

liustack/modlens 的全媒体（视频/音频/图像）延伸：把本地媒体转成结构化证据（时间线/转写/版面区域）注入对话，让纯文本模型能引用具体帧、秒、说话人——Evidence, not imagination。每个媒体一条 failover 链，逐跳记录在 meta.attempts（降级绝不静默）：宿主已注册全模态模型优先，其次自配 OpenAI-compatible 端点（逗号分隔多 key 轮换），再落到本地 ffmpeg 抽帧 / 本地 ASR CLI，末位仅元数据降级。吸收 modlens 实战经验——仅 auth/quota 类失败触发冷却且软化垫队尾（不剔除）、错误文本先脱密后截断、magic-byte 校验绝不信任扩展名。可选 vision-bridge 把透镜包装成模型选择器可见的 media-lens 包装 provider，让纯文本主力获得图/音/视频视野。多模态模型的注册/认证与真正的音视频直传依赖两个姊妹插件配合（均声明为 optional peer，未装则能力自动降级、不报错）：dsh-thinking-levels 承接模型配置录入/登记面，dsh-llm-openai-completions 做 OpenAI-compatible 传输接管、把 file 块序列化成 video_url / input_audio 真正上送。隐私：媒体缺省会发往远端 provider，开启 strictLocalOnly 则不出本机。不随包分发的安装前提：PATH 上的 ffmpeg/ffprobe（抽帧/重编码/时长探测，缺失时降为仅元数据），以及音频兜底需用户自备本地 ASR CLI。支持宿主 0.1.7 / 0.2.0 / 0.2.1 共 6 个 rc（engines.dsh 精确枚举）。npm 包名：dsh-media-lens。

DeepSeek Harness 的 MCP 工具管理器：在设置里添加 streamable-http/stdio 服务器、Postman 式请求头、连通性测试，并按工具开关——停用的工具不会进入模型。

在 DSH 中使用 OpenCode 免费模型，支持模型列表动态刷新与可选的代理出口轮换，并提供默认拒绝不安全转换的工具桥与离线、按 Agent 作用域的兼容性审计。

在 DeepSeek Harness（DSH）中接入 CLIProxyAPI（CPA），支持多账户、模型筛选、原生协议直连、额度查询、生图生视频，选好配置后自动出现在模型选择器中。

复用本机桌面登录的 WorkBuddy 与 WorkBuddy AI 模型提供器社区分叉，提供模型发现和额度显示。正式版 0.1.12 支持按模型选择上下文窗口及 DSH 0.2.1-rc.2、rc.3 和 rc.5，CN 兼容层与 functy23 的分叉不同。派生自 corrinehu/dsh-workbuddy-connect（MIT），注册相同的 workbuddy / workbuddy-ai provider id，不能与原版或其它 WorkBuddy 桥同装。0.1.12 为状态与控制接口增加宿主 owner 身份认证。

把本机已安装的 OpenCode CLI 免费模型接入 DSH：自动拉起或复用本地 opencode serve，读取实时模型目录并每五分钟刷新，再通过仅绑定回环、校验 Host 与 Origin 的 shim 把会话事件流转换为 OpenAI 兼容 SSE。