插件

DeepSeek Harness 的一人公司运营 SOP：8 字段建公司档案，晨报→两档执行→晚报的日循环，台账与现金流快照口径，报价/合同/日报形状，以及六条红线与待发池人审。

DeepSeek Harness 的 Home Assistant 只读面板：完整状态总览、右侧栏速览卡、系统提示词环境块、一个只读 ha_status 工具，以及可选的 HA 不可用/恢复浏览器通知。配置一次实例地址与令牌；不控制设备，也不修改 Home Assistant 配置。

训练记录插件：fitness_log 工具（记录、历史、统计、每周计划），数据存本地 SQLite；同一仓库 ui/ 里另有需单独安装的左侧栏面板包。

给 DeepSeek Harness 接入 macOS 电脑操控：agent 读取辅助功能树、截图并驱动真实桌面应用，挂在 0.2.1-rc.5 这条线上，原生 helper 需单独构建。仅支持 macOS。

把 DeepSeek Harness 的下载交给 Rayburst（aria2 引擎），提供 rayburst_download、rayburst_wait、rayburst_status 三个工具。需先在本机安装并运行 Rayburst 桌面端（aria2-next），插件会读取它的 aria2.conf 获取 RPC 端口与密钥。

本地优先的简历仓库：把经历打包成可复用的表述、把现有简历拆成模板、分析岗位 JD（含其隐含的院校层次偏好）、组装中英双语定制简历并导出「岗位-姓名-学校」命名的 PDF。应用本体随 npm 包发布（server/、web/、skills/、scripts/、requirements.txt，无需 clone 仓库），自带工具负责启动/停止并读取健康状态，首次启动会把依赖装进 app/.venv；需要 Python 3.10+ 与 macOS / Linux（bash）。除你确认过的 LLM 调用外数据不出本机。

DSH Go 手机 App 专用插件（官网 https://go.dshtui.com）：盯住手机上的考试/答题页面，把每道题的答案弹成顶部通知，可选导入本地题库优先命中。

DeepSeek Harness 的本地多媒体工具箱：27 种视频/音频/图片格式互转、裁剪、不重编码地剥离音轨或画面、导出内嵌字幕为 .srt、带前后对比预览的图片压缩、元数据查看与改写、Base64 编解码——全部走本机已装的 ffmpeg，文件不出本机；同一引擎也注册为 agent 可调用的 media_toolbox 工具。

按工作区隔离的个人知识库：每种身份一套本地资料库，导入 PDF、Word、Excel、Markdown、文本、网页和图片，自动切块并生成向量索引（SQLite FTS5 + 向量混合检索），对话里直接提问，回答带编号引用可回溯原文。本地存储，不上传云端；向量化需要本机 Ollama（默认 bge-m3），没有时检索退化为 FTS5 关键词。

给 DSH Web GUI 的会话与轮次墙钟计时：会话标题栏的计时胶囊显示会话累计耗时，每轮结束后在操作行上方显示本轮耗时，侧边栏「会话耗时」面板按今天、近 7 天、近 30 天或全部汇总。数字由会话日志里的 turn/start 与 turn/end 折叠而来，翻页、压缩上下文、重启都不影响。

把 DSH 会话与工作区文件同步到私有 GitHub 仓库，实现跨设备接力；支持同步徽标、搜索与批量上传、本地/远端独立删除、冲突选边，以及多设备安全的索引合并。

为不属于任何项目的会话提供「不在项目中工作」选项，按首条消息在 ~/Documents/dsh/<日期>/ 下创建可读的独立工作目录，并在侧栏「最近」分区集中展示。

给 agent 一组工具：打开前台会话、以排队或插队方式发提示词、读回转录、取消回合，以及拿到本机 Web 应用带认证的地址。

把 DSH 会话转发给别人：复制 24 小时有效的局域网链接、导出对方双击即读的自包含网页，或两边都装插件时用 .dshchat 文件导入成一条可继续对话的真实会话。

在 DSH Web 侧边栏、设置按键上方加两个入口：「批量删除」按工作区分组并支持搜索，勾选后把会话移入回收站；「回收站」可逐个或全部恢复，也可逐个或清空彻底删除。回收站名录存在浏览器存储里，通过外包宿主的会话可见性判断来隐藏行，因此不复用侧边栏自带的归档；移入后会话日志仍在磁盘上，彻底删除才调用宿主的删除接口。正在运行的会话会被拒绝移入并在面板里说明。

把你的文字作为真正的 system 段落注入 DeepSeek Harness 的系统提示词：侧栏编辑器里为每段选择落点（人格之后、工具说明之后，或提示词最末尾），逐段启停，可解析 {{变量}}；预览调用宿主真实的 assemble 与 render，看清下一个请求实际发出的提示词，并标出空段、重复行、未知变量与超长段落。

添加长期存在的机器人，每个都有自己的名字、头像、人设、记忆、声音和模型，侧边栏提供 Bots 面板；每个机器人背后有一个隐藏的辅助子代理，跟随对话、提前搜索并留下供机器人阅读的笔记；语音使用你自己的 ElevenLabs、OpenAI、Groq、Mistral 或 Deepgram 密钥。界面和提示词为巴西葡萄牙语。

把 AI 的情绪搬到模型外面：几条情绪轴各 0-100，按你说的话加减、随时间自己漂移，每轮把「现在处在哪一档 + 可用标签」注入系统提示。数值由插件维护：模型从注入的提示里读到当前值，只能通过插件自带的情绪工具调整，不能凭一句自报心情改数。默认空配置，一个轴都不替你定。

给 DSH 提供 QQ 协议端（仅 Linux）：随引擎启动 LinuxQQ 与 NapCat（首次运行自动安装，约 250 MB），对外提供标准 OneBot 11 接口。

自动记忆退出前选择的模型，并在下次启动时恢复为默认模型。

通过本机 Codex CLI 为 DeepSeek Harness 提供动态模型发现、图片输入、Harness 工具调用及 ChatGPT 套餐与额度只读展示。

配置模型偏好后，引导原生子 agent 按任务类型选择模型；沿用原生授权，不额外调用路由模型。

面板里的本地 LoRA / QLoRA 微调：导入 JSONL、开始前先看显存估算、评测并导出适配器。一键创建 Python 虚拟环境，但需自备 Python 3.10+ 与 NVIDIA 显卡（6 GB 显存起）。已在 Windows 11 + RTX 3060 6 GB 上完整跑通；安装器会直接拒绝非 Windows 平台，Linux、macOS 与其他显卡暂不支持。

把 MiniMax 开放平台的模型加进 DSH 的模型选择：在设置里填 API Key 即可选到 MiniMax 模型，并在输入框旁显示 M Plan 的额度窗口。