插件

角色化多智能体专家团。/team 一句目标即组建最多 12 个角色子代理（产品、架构、调研、界面设计、后端、前端、数据、安全审计、评审、测试、运维、文档），按九阶段门控流水线推进（澄清、调研、设计、规格评审、方案确认、实现、审查、测试、交付），交接走共享工作区工件（SPEC、PLAN、TASKS、STATE、REVIEW、TEST）。质量门禁由插件代码强制而非提示词请求：未完成的任务不能标为完成、质量问题必须由评审或测试角色裁决、覆盖率缺口与超预算返工实时显示在浮层与 /team status。附带 live 团队浮层（阶段、成员与逐角色模型、任务依赖图、工件预览、人工决策按钮）、可跨会话恢复的常驻团队模式，以及按 run 的 token 与耗时记账。零运行时依赖、无构建步骤。

自进化团队记忆，以纯 Markdown 存于 Git：原生 Cordis 插件注册 38 个裸名记忆工具，并按每次组装动态注入 prompt-signals 段；含 RPE 强化、衰减与睡眠巩固；与 Claude Code（MCP）、OpenClaw 宿主共享同一数据仓；已对 DSH 0.1.0-rc.6 实测。

自进化团队记忆，以纯 Markdown 存于 Git：原生 Cordis 插件注册 38 个裸名记忆工具，并按每次组装动态注入 prompt-signals 段；含 RPE 强化、衰减与睡眠巩固；与 Claude Code（MCP）、OpenClaw 宿主共享同一数据仓；已对 DSH 0.1.0-rc.6 实测。

DeepSeek Harness 的待处理改动审查：每次 edit/write/str_replace_editor 改动都会自动汇总到文件列表，可对单个差异块、选区内的多块或整个文件执行保留/回退，支持撤销重做。还能导入工作区的版本控制改动，以单栏或左右对照视图展示差异，并提供亦能保留/回退差异的 Markdown 预览、文件内搜索、差异块跳转与可复制的行号引用；差异数据持久化存储，重启后可继续审查。

支持跨多个模型、供应商、工作区与时间范围进行统一分析，并可在全部保留历史中自定义起止日期；实时呈现缓存命中率，并可分别查看模型和供应商的分类数据；单日趋势按小时、跨日趋势按日，提供 53 周 GitHub 风格热力图、连续使用、模型与工作区 Token 占比环图及 Token、成本、占比明细，以及可独立自由组合的筛选；支持查询 DeepSeek 账户余额、管理工作区别名及导出 CSV 数据；独立账本在会话删除前持久化用量，工作区被删除时同样保留并把用量汇总为一行「已删除」，增量重建只处理新增事件；重启时未变化会话不回读日志、直接复用账本（以每会话日志 revision 为变更信号）；工作区注册表通过 DSH 的 domain/changed 事件自动探针同步——只对新增/删除的工作区增量重扫，未变化的已有工作区直接复用已计算账本、零全量重扫，统计严格限定已注册工作区（未登记目录一律忽略），扫描完成后通过轻量 revision 状态判断，只有 Host/统计状态变化才获取完整历史，并显示 revision 复用、实际读取、账本恢复和失败等非敏感同步健康信息；全 0 用量的重放不会覆盖已记录的真实用量，Token 口径显式声明（输入不含缓存命中，缓存读写与推理独立成桶）。中文使用本地时区，英文统一使用 UTC；API 仅限本机访问。

B站视频分析工具：提取元数据、字幕文稿（必剪/本地 ASR 兜底）、评论与弹幕，抓取清晰关键帧并可选本地视觉描述。

输入框下方的用量/成本/余额仪表盘：实时指标指示器 + 零依赖 SVG 用量图表，按轮次统计用量、估算成本并实时查询 DeepSeek 账户余额。

增强 DeepSeek Harness 数据可视化能力，根据用户输入自动选择图表类型并生成图片，支持趋势、比较、占比、关系和流程等可视化场景。

企业 AI 资源平台，由 22 个 cordis 插件组成：组织/账号/角色 IAM、OIDC 认证与 App SSO、MCP 服务管理（平台自身亦作为 MCP Server 对外提供调用）、NAS 资产存储、Skill 市场、Agent 与应用管理、SaaS 连接器纳管、企业门户数据通道、部门 Agent 工作台面板、钉钉群桥消息与审批推送、远程 dsh 一键接入与工具远程代理、计量、钱包计费、模型网关、审计告警、平台自更新与带审核的第三方插件市场——70+ 个运维工具可直接被 dsh Agent 调用。

中国 A 股金融数据 MCP server：11 个 fin_data__* 工具（行情/K线/财务/日历/特色数据/公告/EDB/对账/基金/指数），同花顺免费官方 REST 主干 + AKShare 兜底 + Wind 独家域，降级全程可观测；上下文压缩（实测结果侧 -72.2%）；离线 10 年数据湖；BYOK 零平台密钥。

数据库工具：sql_list/query/exec/schema/stats/health，SQLite/MySQL/PostgreSQL 三引擎，词法级只读保护、行数钳制、CSV/JSON 查询输出与写审批门。

美股行情、历史 K 线、财务报表、分析师共识与新闻，数据来自 yahoo-finance2。

向 DeepSeek Harness 暴露 Cue 公开数据 MCP 服务：15 个 streamable-http 域（约 104 工具），覆盖制裁/宏观/披露/法规/持仓/主体/学术/IPO/ESOP/回购/脚注/事实索引，以原生 mcp__cue_<domain>__* 工具提供。

DeepSeek Harness 的 MySQL 连接插件：在设置页配置多套连接（每连接可配表白名单与写权限），输入栏一键切换当前会话的连接，并为所有 Agent 预设提供 mysql_query / mysql_tables / mysql_execute 工具。

为 DeepSeek Harness 提供离线可用的 UI/UX 设计智能库：内置 84 种设计风格、192 个配色、74 组字体、99 条 UX 规范、25 种图表与 22 个技术栈，提供 design_recommend / design_review / design_search 三个工具，中文优先、零运行依赖。

DSH 实时安全浮标，随工具调用更新防护状态，点击查看调用统计、风险来源链和拦截结果，支持只读任务约束及工具元数据变化检测。

对话式 Grafana 运维：跨多个命名源站查看实时大盘数据，再通过审批与版本校验安全、可审阅地修改大盘。

DSH bundle 技能包：把深度长文生产（学术论文 / 行业分析 / 商业评论）拆成 9 角色流水线——T1 文献 / T2 数据 / T3 案例三线并行检索、T4 分析、T5 写作、T6 批判伙伴、T7 审计、T8 终检（主控亲执行）、T9 同行评审，跨 6 个阶段，含三角验证、M 门 23 项机械终检、G0-G14 独立审计（含中文 AI 痕迹闸）、审稿评分与期刊匹配，以及 4 个人在环节点。以 bundle 分发（`package.json#dsh.bundle.patch` + `lib/index.js` 入口注册技能），`dsh plugin add lunheng-article-pipeline` 即装；随包 T1-T9 角色卡、模板与 11 个零依赖校验脚本，README 五语。

100+ 多平台社媒数据技能 + 40 个原生 MCP 工具（数据 API、AI 搜索、AI 生成），一键安装。

将不含原始内容的 DSH 回合、模型、工具、审批、重试和错误事件导出到 Tuning Engines，用于受治理的追踪、策略评估、成本分析和 Work Session 审阅，并提供磁盘持久化重试队列。

描述统计/百分位数/频数分布/相关性。

阻止 AI 安装有风险的 npm 包：元数据审核与供应链深度扫描，14 个 agent 工具、22 项安全检查，本地 SQLite 缓存。

数学 Agent 框架接入 DeepSeek Harness：符号推导引擎（CES/二次型/ODE/PDE）、SymPy 验证、Lean 4 真编译验证的形式化证明、QED 多 Agent 对抗验证，经 TS 壳桥接 Python 引擎暴露为 DSH 原生工具。需先克隆 math-agent-framework 仓库并 `pip install -r requirements.txt`，将 MATH_AGENT_HOME 指向仓库根目录。所有结果携带 provenance（引擎版本/seed/容差）并标记为不可信数据。

声称核查技能：将设计文档与计划中的每条声称对照代码库事实核验，行为类声称升级为状态机/数据模型逻辑原语验证，支持前后回归、领域约束与并发风险挖掘。