插件

DeepTutor 学习辅导桥接插件：通过 deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note 工具为 agent 接入深度讲解、自测题、学习路径规划、个人知识库检索（RAG）与笔记归档。

在 Windows 的专用 Edge 浏览器里自主刷抖音（需 Node.js 22.13+）：采样决策、抽帧拼故事板、带时间的高赞弹幕、人格与兴趣记忆、观看日报，全程受每日时段与额度限制。改自 LockyBee/dsh-douyin-agent，不能与上游同装。

img2img-studio GUI 插件：含图片编辑器与识图/生图供应商面板；保存回写两个 skill 的 scripts/.env。

把 QQ 接进 DeepSeek Harness：私聊群聊、本地语音转文字、看图，以及十个互动工具（戳一戳、贴表情、点赞、发图、发文件、撤回等）。需要本机另跑一个 OneBot 11 实现（如 NapCat）。

把 minas-webdav MCP server 注册成一行 stdio 配置，给 agent 14 个工具，不挂盘直接操作小米智能存储（MINAS）：列目录、stat、tree、find、du、df、cat、上传下载、mkdir、移动复制删除，另带能力探测。Python 包需另行 pipx 安装。

DSH 输入区的按会话执行档位：OVERDRIVE 开关只对当前会话开启 Turbo，极速/极限两档替换 agent 的规划与验证策略、并按档位调整请求的 reasoningEffort；Host 持有权威状态，并记录每轮耗时、模型步骤、工具调用与是否跑过验证命令。

鲸鱼娘带着一个罐子，守在右下角。按照你的兴趣，她会去 B 站探险，按赞币藏率排，给你找一些符合口味的电子榨菜。哪个词搜得少，她换条路再找。回来把五条装进罐子里，然后和你说说这些视频讲了什么。时政这类她只留最近两周，游戏攻略和音乐不限时间，每根轴她自己定。

Mac 的视觉优先 computer use：无障碍树不可用时照样能干活。11 个 desktop_* 工具——窗口枚举、截图、OCR 找文字、元素编号、坐标点击、输入、滚动、拖拽，外加 Codex 风格的浮层光标（带弹簧动效）。点击投递给目标进程，不移动真实鼠标、不抢前台。DSH 插件页里显示为「Mac 桌面操作」，设置页会逐项检查命令行引擎和屏幕录制 / 辅助功能权限，缺哪个直接给按钮。装上就能用：安装包自带 dsh-cu 引擎和浮层的通用二进制（Apple 芯片 + Intel，macOS 11 起，本地签名），由发版工作流从仓库里的 Swift 源码编译——不用 clone、不用 Xcode、不用 install.sh。唯一的设置是给 DeepSeek Harness 开一次屏幕录制和辅助功能权限。仅支持 macOS；在 Windows / Linux 上插件照常加载，只是不注册桌面工具。

为 img2img-studio 提供两个界面：① 输入框上方的图片编辑器（编号标记 + 每处改法、纯色背景移除、涂抹掩码擦除、比例与尺寸调整（含裁切/留白预览）、标记键盘微调，结果以附件 + version 1 manifest 回填输入框）；② 设置页「识图与生图」供应商面板（显式选择供应商、providerId 归一化、ChatGPT 网页账号库同步为通道、每通道测试/试跑/复制命令、脚本就绪扫描、保存校验与 .env 预览、只对明确欠费码自动关停、中英双语），保存后写回两个 skill 的 .env。

开工前先做需求访谈：判定任务是否说清楚，没说清就分轮追问；strict 档位下用户未在对话中确认四段需求清单前，拦截编辑类工具；确认过的偏好写入两层记忆。

DeepSeek Harness 的可复用智能体团队预设：设置页保存具名团队——队长带自己的提示词与工具白名单，成员各自带 provider/模型路由、推理强度、提示词与工具——编辑器栏的团队控件把选中的团队应用到当前会话，安装队长提示词，并注册 spawn_team_member、get_team_preset、update_team_preset 三个工具。

DeepSeek Harness 的 Codex 式上下文窗口自动管理：零模型调用的无损换窗引擎，交接锚点任务定向、工作笔记跨压缩存活、归档内容逐字回查，笔记滞后自动 STALE 警示；一键换窗按钮与 /smart-compact 人工命令，三带自动换窗阈值可配，锚点强制脱敏，开箱即用零配置。

复用当前 DSH Agent 模型只读审查 Git 与 SVN 变更，支持变更预览、显式上下文及经审批的模型请求。

机制上与上下文压缩领域最响的两条公开路线同源：代码骨架闸门沿用 Headroom（Apache-2.0）的骨架化思路，其公开头条为「编程 agent 少 20% token、JSON 载荷少 60–95% token，答案不变」；估计器通道沿用 TokenPilot（arXiv:2606.17016）的缓存感知上下文管理思路，该论文报告长会话 agent 成本最高降低 60%。这两个数字都是来源方自己的口径，此处照引；本插件不自带 benchmark，不自称任何降幅。在此之上为 DeepSeek Harness 提供：在同一设置区选择压缩 Profile、调整 Auto Compact 触发水位并开关代码骨架压缩；基于 DeepSeek V4 官方 tokenizer 的精确计量与同修订计数校验；非支持模型自动 fail-open，保留原始工具结果。回合内支持骨架化信息压缩、低原文取回率；turn 尾部支持尾部意图摘要（turn-tail intent summary）且仅以内容替代方式实现；上下文内容安全，全程在官方 jsonl 压缩内。

托管本地 workbuddy2api 网关进程，把它的模型注册为 dsh 的模型提供方，上下文窗口与思考档位均从网关自身的模型接口读取。

纯 OKF v0.2 Markdown 的通用 agent 知识库：13 个 wiki_* 读写工具、渐进披露、backlinks、AGENTS.md 门控写入、index/log 自动维护、lint 体检，以及命名多目录 bundle 切换（会话级或全局）。

装进 dsh web / desktop profile 的 Discord 适配器：@提及与线程绑定会话，回复流式渲染并带实时工具活动行；九条斜杠命令覆盖工作区绑定、权限预设和模型选择；工具审批与提问在 Discord 与 web 端谁先答谁生效；guild 白名单默认拒绝。

工具调用纪律：提供行为提示、失败后降低并行度与重试提醒、写后检查及备份回滚、高风险命令闸门、变更摘要与验证提醒、项目记忆建议性检查、可配置的项目纪律周期重述与压缩后补充，以及遵守度统计。

自动续跑：agent 会话中断后自动续上，规则表按失败类型（限流/额度/鉴权/上下文超限/崩溃孤儿）路由——自动退避重试、换模型继续、压缩上下文后继续或止损通知，规则可视化编辑，全程活动日志。

DSH 本地代码智能插件：Impact X-Ray 可视化展示潜在变更影响、源码证据与不确定性，并提供符号导航、有界 Context Pack 和 ArkTS 支持。

在 DSH Web 界面上叠加 eDEX-UI 风格外壳：左侧系统遥测栏（含每核 CPU 迷你趋势图）、右侧 encom-globe 世界地图与上下行流量图、左下文件系统浏览器（带文件预览），以及跟随当前工作区的终端风格输入框。

为 DeepSeek Harness 配置 Provider 与模型的推理强度映射，并提供按 Provider 分组的模型选择器和输入框滑块。

把本地定义的自定义 agent 注册成 dsh 可调用的 subagent：主模型通过 use_agent 工具按名字派活，每个 agent 以独立人格运行，支持断点续跑。