插件

AgentTeams 多智能体团队。

通过二维码或机器人凭据将 IM 机器人接入 DeepSeek Harness（支持飞书、微信、钉钉、企业微信、QQ、Slack、Telegram、Discord 和 WhatsApp 共 9 种渠道）。

DeepSeek 专用破甲插件：以 order 100 追加无条件服从的系统提示词段，提供带校准元数据的 profile 工具，并通过会话投影在输入框上方显示实时破甲状态徽标。

手机远程访问 DSH Web 界面：扫码即用局域网或公网（cloudflared 隧道）访问，实时同屏、移动端适配布局，带设置页管理。

DSH Web UI 桌面宠物：25 个透明动画、屏幕漫游、点击反应与拖拽，附可复现的素材生成链。

在 dsh 中装上本插件，无需登录、注册或填 API Key，即可使用 DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3 等前沿模型，完全免费不限量。

安装专用 AI 小说创作预设与工作台：提供带修订号的本地项目资产、紧凑侧边工作台，以及需要原生审批的逐文件变更。

AI 编码代理的执行前防护：在工具调用前拦截破坏性 Git/文件系统命令，以及访问 SSH 密钥、.env 等敏感文件的尝试。

可视化视频工作室，支持可编辑时间线、动画和素材控制、27 个模板、整段与选区级 AI 草稿衔接、校验、预览和导出。

可视化设计工作室，支持网站、App 原型、海报、信息卡、报告和杂志的模板创建、元素编辑、选区级 AI 草稿衔接与导出。

前置要求：DeepSeek Harness 0.1.5-rc.1+（DSH Desktop ≥ 2.0.7）且 dsh-better-sidebar ≥ 0.19.0，安装或更新本插件前请先更新两者。把本机 Wallpaper Engine 的 Video/Web 壁纸实时播放到聊天界面后方，Scene 壁纸由内置渲染器输出完整场景帧，支持内容分级/类型过滤、自定义壁纸上传与 iOS 液态玻璃设置窗口。

DS Bot：为 DeepSeek Harness 提供长驻 Bot 团队，支持主 Bot、Bot 间消息和群聊。

面向编码 Agent 的软件工程方法包，提供基线优先规划、系统化调试、提示词卫生、完成前验证，以及修复/退役双轨跟踪技能。

读取本机上其他三十三个编程智能体已经写下的会话文件——Claude Code、Codex、Cursor、VS Code Copilot Chat、opencode、OpenClaw、Hermes、Kimi、Cline、Zed 等，包括安装之前的历史：提供 deja_recall、deja_session、deja_blame、deja_fix、deja_how、deja_remember 六个工具与 /deja 命令，并可选地把召回结果加入运行时上下文。本地 BM25 索引，不用大模型，不用向量嵌入，不联网（dsh plugin --profile web add dsh-deja）。

billion-context官方版：上下文压缩插件，兼顾小窗口(100k上下文足矣)省token(省5倍token)和超长会话(数月级别几十亿token单会话)。

为纯文本 Agent 提供视觉能力：内置免 Key 视觉链 + 像素级视觉工具（看图问答、定位、裁剪、像素对比、取色、OCR、矢量化、抠图、截图）；粘贴图片即可用。

DeepSeek Harness 工具插件，向模型暴露 BrowserSkill（bsk）浏览器自动化能力。

把腾讯云 CloudBase 后端接入 DeepSeek Harness——在对话里搭好并部署全栈应用，查询结果渲染为表格卡片（分页、排序、导出 CSV），部署后可预览真实域名，并提供 CloudBase MCP 工具集（`mcp__cloudbase__*`），登录走 device-code 流程。

用于 DeepSeek Harness 的 CloudBase 后端：通过聊天构建全栈应用，提供数据库、存储、认证面板和一键部署。

DeepSeek Harness 的 AgentRQ 任务管理器：不离开 harness 即可创建、管理并自动拉取 AgentRQ 任务。

基于 TongFlow 的“片场”插件，用于图片、配音、音乐与视频制作：agent 为每个资产生成 TongFlow 工作流文件（.tongflow.json）并通过 TongFlow 插件执行，内嵌工作流画布，按镜头/角色/take 组织项目，附漫剧模板；以 @tongflow 开头的会话进入 Studio 界面。

将 WorkBuddy 桌面 App 包含的模型自动接入 DeepSeek Harness，在 DSH 对话窗口里零配置使用。

你的AI学习搭档：定计划、讲知识、做项目，学透一门科目。

以证据为准的研究用智能体预设：每一步只能靠系统核验过的观测推进，L3 以上的结论交给独立评估者，整场会话折成一份可重放的账本，并长成可浏览的领域本体。需要 DSH >=0.1.7-alpha.1。