插件

DSH 的位图帧上下文压缩插件：把被丢弃的对话历史渲染成像素字体 PNG 帧，交给支持视觉的模型直接读回；整个过程本地、确定，不调用任何辅助模型。

把 T3 Code 的模型选择器移植到 DSH 输入框：提供方侧栏、按提供方分组的搜索结果、浏览器本地收藏、不可用提供方标记，以及用 Cmd/Ctrl+1..9 直接选中可见列表的前九行。

把推理强度下拉菜单换成可拖拽吸附的滑块，并提供 13 款 Canvas 动效，分属推进、流体、幻境、科技、质感五个家族；动效随推理档位分三阶递进解锁。客制动效可自由组合 10 种粒子形态与 8 种流动轨迹；9 款预设主题色与 Hex 拾色器让全部动效跟随变色，档位吸附音效支持两段语音、合成鸭子叫、机械微触感与本地音频文件。

DSH Web Composer 视觉增强与会话工作台：实时 Markdown 呈现与光标行源码还原、确定性本地补全与语法诊断；超长粘贴自动收纳为持久化引用 chip，支持直接内联或文件送达（支持 50+ 种扩展名），并在右栏抽屉提供大模型智能改写（支持中止、预览对比、应用与撤销重做）；集成实时上下文地图，包含 Token 仪表盘、构成穿透钻取、逐轮增长图与锚定刻线、一键 /compact 及会话分叉。

给 DSH 会话装上会议室：加入会议室即同时获得召集权与参会义务，且一个会话只能属于一个会议室。召集时把每位参会者 fork 进场——带着它自己已完成的轮上下文，同时剥掉全部工具；主持人自身不带任何上下文，只负责挑下一位发言者；每条发言在说出的当下就落盘。散会后每人拿到一份只属于自己的纪要，作为一条用户输入送回工作区继续干活。

把消息排进 dsh 会话稍后再发：消息框里带日期与时间选择器的「定时」按钮、跨会话列出待发消息的侧栏面板、浏览器关着也由宿主按时投递成一条普通用户消息，以及 schedule_message / list_scheduled_messages / cancel_scheduled_message 三个工具，模型因而能自己回到某个会话。

DeepSeek Harness 的按需技能工具：注册 skill_search / skill_load / skill_ref 三个工具，让模型先从分层的技能库里检索、再按需加载正文，库里的技能因而不必进入常驻目录、不占每轮上下文；并在对话视图栏加一个「技能」标签页，回读整个会话、列出本次真正加载过哪些技能及其轮次。零依赖，所有技能调用记录只在客户端渲染，不进入模型上下文。

在 Web 右侧栏实时监控 NVIDIA GPU（优先 NVML，回退 nvidia-smi）：多卡利用率、显存、功耗、温度与进程，仅支持 NVIDIA。

把内置的 llm-pi-ai 与 llm-deepseek 适配器、模型选择器、模型服务设置页替换为自维护版本；经安全区下载跟踪上游 @earendil-works/pi-ai 并提供一键启用开关；另加供应商额度与余额查询、供应商管理页。

自动筛选 OpenRouter 免费模型，实测真实速度与上下文大小，并按速度从快到慢写入 DeepSeek Harness 模型列表，模型名中带上速度与上下文，同时在设置中新增「免费模型」配置页。

借 Jev 渐进式暴露工具与技能：主模型先规划，再随任务推进逐步引入所需能力，降低开销。

在审批卡片上加一个「解释」按钮：一次模型调用返回固定三行解读——做什么、读写改了什么、是否安全（风险等级加一句理由）。同时补上 `write`/`edit` 类调用详情区留白的问题——官方渲染器只读 `command` 字段，那两类调用没有该字段。

DSH 邮件通知插件，带一个「离开模式」开关：任务完成、工具等你授权、助手向你提问时发邮件给你；标题与正文都是可自定义的模板。

为 DeepSeek Harness 端到端接入 TypeSafe Jev（System One 决策模型）：jev_decision（choice/score/noul 并行判定，类型化答案+置信度）、「设置 → 插件」配置卡片（API Key 与开关免命令行）、对话内联工具视图（每次判定直接显示答案、置信度、延迟与成本）、自动护栏（确定性规则 + Jev 风险/循环检测，失败时回退权限确认）、本地 /jev 仪表盘与在线验证基准（2026-09-21 实测 27 题准确率 96.3%、中位延迟约 283 ms）。诚实设计：只走真实 API，无 Mock 回退。

内容退化检测（思考打转、输出复读）+ 继续/交接成本裁决 + 零模型交接文档。

逐工具调用的工作区检查点:记录工作区内每一次文件改动(默认排除 .git 与 node_modules),包括由 shell 命令而非 write/edit 造成的改动,并把每个被改路径的旧内容存进工作区之外的内容寻址库。恢复有两种模式——撤销单条记录,或回到某个时间点——带行级 diff 预览、默认 dry run,且每次恢复前都先写保护快照,所以恢复本身也能被撤销。

在输入框的模型选择器左侧加一个星标按钮：把草稿改写成目标明确、细节完整的任务说明并就地替换，可一键撤销；提供五种改写风格，草稿含文件引用 / 命令芯片时自动置灰。

会动的 DSH Web 宠物：输出节奏随模型自适应、响应工具状态，角色包可替换并附带制作技能。

事实核查技能：不依赖模型记忆，去公开互联网核实——把论断拆成可独立验证的事实点，先按事实范畴（政策、学术、医疗、金融、灾害事故、食品安全、科学常识、教育考试、体育、娱乐名人、司法案件等）选定该范畴的一手来源阶梯，国内外信息生态并行搜索，抓取一手页面并按来源类型分级，再用质疑关键词反查一轮，最后结论先行地输出报告，每条论断都带完整 URL 与引用位置，「未证实」「无法裁定」与「已证实」分档呈现。三类事实判断在配置了密钥时可交给 TypeSafe Jev（System One）决策模型，未配置则回退到内置的确定性规则；模型的判断只能降档、不能升档。

DSH 任务监控 + 手机远程对话。既能在适配手机的页面上读会话、后台任务、子代理、目标轮次、工作流与待审批，也能直接和任意会话对话：逐字流式回复、工具调用进度、随时停止、切换会话与模型。另含 GUI 侧边栏面板。

用三个路由工具（list_capabilities、describe_tool、call_tool）代理 stdio MCP 服务器，schema 按需加载，不再随每次请求发送；所有工具结果经过确定性输出阶梯压缩，有损处理前先归档原文（retrieve_spill 可读回）；按 token 为工具分组标价，并可按 agent 隐藏内置分组。桥接到纯标准库的 Python 路由器，需要 Python 3.9+。

把 mcptoon 作为一条 stdio MCP 服务接入，让 agent 通过 mcptoon 的压缩视图发现已配置 MCP server 的工具，而非每轮支付完整 JSON schema。附带 doctor CLI：校验 mcptoon 可执行文件能否解析，不能时打印精确的 command/args 覆盖配置。

跨会话经验记忆：经验按证据定级，本轮话题相同时才注入；动手前提示只在记录自己声明了适用哪次调用时才出现。不管聊什么都要守的规矩（例如「一律用中文」）可以标成**常驻**，之后每一轮都会带上它——24 个隔离真模型回合实测：标常驻 6/6，对照组（空库、同一条不标、无关常驻）合计 0/18。光是猜的东西进不了常驻层：标了常驻也必须有可核实的出处。没人再查的记录会被退役（可逆）。五个模型工具、七个斜杠命令、运行时零依赖。

为 compaction-basic 提供压缩兜底：当 LLM 摘要抛错、返回空内容或放不进上下文窗口时，改为确定性编译该区段，每行带 seq 指针（内置 dsh-compaction-instant 编译器）。提供 recall、search 工具与 /recall、/context 命令，占用超过窗口 45% 时空闲自动压缩，并将被压缩区段归档到磁盘。引擎以一行配置挂载到 agent preset（见 docs/dsh-integration.md）。