插件

输入草稿超过阈值后自动折叠为摘要卡，不改变消息提交路径。

工具健康度哨兵：跨会话记录工具成功率、延迟与错误分类，把慢性失败工具警告注入系统提示，附体检工具与 /tool-health 命令

流式回复期间将推理与工具调用折叠为收起的步骤栏，回合完成后整轮收拢为一条摘要栏；步骤栏显示原生工具图标、文件名、编辑增删行数与失败计数，已完成回合从记录的 Session 事件恢复耗时、首字延迟、Token 用量、生成速度与缓存命中率，偏好由 Host 持久保存。仅改变浏览器呈现，需要 DSH 0.1.5-alpha.1。

DeepSeek Harness 决策日志：通过 decision_log / decision_list / decision_audit 工具把关键决策（选了什么 + 为什么）沉淀为可版本化的 DECISIONS.md，并在后续会话自动注入摘要，让决策可追溯、不重复、不推翻。

注册 /wrapped 命令，读取会话自身的统计数据，渲染成一张可分享的深色 SVG 总结卡：工具耗时与思考耗时对比、解码速度，以及工具/思考占比的评语。

检测会话压缩质量与幻觉：核对摘要中的关键信息是否保留，并标记虚构、丢失或不合规内容。

Grafana k6 压测：先冒烟再跑脚本，从 JSON 汇总读百分位数。

DeepSeek 账户余额与模型消耗：官方价格表分高峰/空闲时段计价，三档计费口径（缓存未命中/命中/输出），按模型与会话统计，主页摘要条悬停明细，支持导出 CSV 与重置记录。

DeepSeek Harness 的全局经验档案（Windows）：探测本地工具（含版本与 PATH 首个命中）、便捷路径、网络延迟与磁盘速度；从 session/event 折叠每会话统计；由 LLM 抽取持久知识条目；提供带 remember 的 env_profile 工具；每轮注入字节稳定的摘要，加快会话并降低 token 消耗。

本地优先的结构化视觉插件：图片交给本地 OpenAI 兼容 VLM，返回 JSON 证据（摘要、逐字 OCR、版面区域、实体/关系、配色、显式不确定项），带反幻觉回退与可选粘贴/上传桥；零云端成本，图片不出本机。

提供 bili_summary 工具：B 站视频元数据、字幕时间轴与 sharp 切帧配图，内置错误处理与优雅降级。

为 DeepSeek Harness 提供 Verbose/Normal/Summary 三种输出视图模式：调试时保留全量过程、日常降噪、聚焦结论。

DeepSeek usage monitor for DeepSeek Harness: account balance query and token usage summary as model-callable tools.

压缩监护：从被压缩范围提取指令行（never/must/必须 类标记），对照摘要做逐字或内容词覆盖存续校验；会话悄悄遗忘的约束会被响亮上报并写入 JSONL 台账；配置中的 pinned 约束每次压缩必验。

回合完成、需要你输入或执行失败时播放语音提醒并发送浏览器通知，还可把同样的摘要以卡片推送到飞书机器人 webhook。

让模型真的「看见」视频：本地 ffmpeg 按时间抽静帧、faster-whisper 转写音轨，模型逐帧读真实像素，而不是只读一段文字摘要。全程本地、不上传画面；音轨没有语音时如实报告而不是硬编。仅限 Windows；需已装 Python 3.10+ 与 ffmpeg，首次运行 video_eyes_setup 约下载 700 MB（faster-whisper 及其模型）。

把 omp（oh-my-pi）的项目级记忆接入 DeepSeek Harness：DSH 注入的是 omp 读的那同一份 memory_summary.md 与 learned.md 窗口，其 learn 工具写回的也是同一个 learned.md。默认保守——绝不删除，撞到 omp 的 100 条封顶时拒绝淘汰，写入逐字节保真且写前 CAS 复核，也不会替 omp 静默新建记忆目录。已做黑盒对跑：同一句提示词分别喂给 omp 无头模式与 DSH 一次性任务，答案一致；无记忆的对照组两端都明确回答没有。

Token 用量统计看板与会话树用量统计：提供快捷时间范围筛选、6 个汇总指标卡片、GitHub 风格活跃热力图、分模型堆叠柱状图与缓存命中率平滑曲线，以及按模型和供应商的 Top5 排行；接管并增强会话底部状态栏，汇总主智能体与全部子智能体的完整用量及分项明细。

本轮运行期间在输入框上方显示进度字幕：第几步、正在做什么（取自工具调用，或由 17 条本机规则从思考文本推断，两种都不调用模型）、进行中/成功/失败以及一句人话失败原因，包括宿主直接给出的回合级失败与上游退避重试。每轮结束另加一行小结，并提供设置面板调整字号、颜色、动画、Claude 三种状态标记与思考原话副行。不发起网络请求、不调用模型、不写入 DSH 数据。

把 dsh 宠物忽略的 todo 与 goal 事件折成宠物气泡上的百分比进度；会话没有任务列表时退化为一行当前活动摘要。需先安装 dsh web pet 插件（@linxin666/dsh-pet >= 0.4.0）。

三人局域网斗地主，从浮窗里打：一台机器用自己的端口开房，另外两家填六位房间码加地址入座。空位可以交给电脑补，四档强度（简单/中等/困难/地狱）随时可换，一个人或两个人也能打完整一局；座位坐满就发牌。54 张牌四种花色，叫分为 1/2/3 或不叫，地主拿三张底牌共 20 张，顺时针出牌，下局首叫位顺时针轮换。规则引擎为纯函数，覆盖 11 种合法牌型，大王 > 小王 > 2 > A > K 直到 3，花色不参与比较，顺子、连对与飞机不含 2 和王，王炸最大。牌桌本身按「一眼看懂」来做：三张座位卡按出牌顺序并排（我、下家、上家），带身份、剩余张数和一条会走空的进度条；一行说清台面上是谁的牌、要压过什么；底牌以文字贴在右侧；出牌历史贴在牌桌上，默认折成一行摘要，展开就是每一轮谁出了什么、谁不出；另有提示与帮我出两个按钮，从本地规则枚举里挑最省牌力的一手。昵称随时可改（十二字以内，重名自动加后缀）。电脑跑在权威那台机器里，只拿得到自己的手牌、公开的出牌记录与各家张数，因此看不到别人的手牌；权威服务是唯一决定哪些牌能离开它的地方。电脑由房间本身驱动，所以一个人加两台电脑的单机桌在没有别人连局域网端口时也照样打完；真人没有回合计时，收起后的药丸可以拖到屏幕任意位置，179 个单元测试钉住规则、传输格式、主题 token、拖动手势、历史分组与电脑座位。

每日/每周任务管理：启动弹窗提醒、输入框上方滚动条、圆圈一键完成、任务卡片编辑、周日 AI 周总结；另附侧边栏 DeepSeek API 用量小部件（余额卡片、今日与累计 tokens 及费用、按模型明细、近 7 日柱状图）。数据以 JSON 存于 $DSH_HOME。

从本地仓库真实支持的产物生成发布素材：hero 图、特性网格与中英双语文案，由 `README.md`、`package.json` 和可选截图渲染成 SVG 与 HTML。事实全部从这些文件引用——项目名、版本、license、一句话简介、特性列表、安装片段——缺失的字段直接不渲染，不补占位文案。每条特性带 `README.md#L42` 这样的来源标注；无法被本仓库证实的说法在写出之前就被 lint 掉，理由留在 `lint-report.json`。`manifest.json` 记录每个输入与输出文件的 sha256，`--now` 或 `SOURCE_DATE_EPOCH` 可让整次输出字节一致。另含一个可以在会话里重新生成的 GUI 面板。

跨会话长期记忆包：混合检索记忆库（BM25+中文二元分词）、长文切块检索、聊天记录提取精炼，外加上下文总结存档与翻阅，重要记忆与最新总结自动注入提示词。