插件

为 Windows DSH Profile 及指定 Home 数据创建离线冷备份，独立检查 ZIP，并通过 WPF 助手恢复到具备匹配运行时证明的全新目标。

为 DSH 提供持续人格记忆，统一短期、长期与归档时间线，支持有界上下文加载、记忆检索和独立任务委派。

侧栏底部角标，标注当前是否处于 DeepSeek 高峰计价时段：状态圆点、当前倍率（高峰 ×2、空闲 5 折）、距下次切换的倒计时，以及一条用白色竖线标出当前时刻的 24 小时日程条。高峰为北京时间 9:00–12:00 与 14:00–18:00，周末与中国法定节假日按空闲计费。节假日表目前只覆盖 2026 年。纯客户端插件，不发任何网络请求。

DeepSeek Harness 的开场 / 退场动画：5 套纯代码自绘样式（鲸鱼光扫 / 极简脉冲 / 星尘汇聚 / 打字机 / 雷达环），也可以换成你自己的视频或动图；设置页可调速度、粒子数、主色、文案、静音与画面适配。退场动画需先运行 node tools/patch-asar.mjs --apply 给桌面壳打补丁（可回滚）；不打补丁时关闭只隐藏窗口。

在 DSH 对话管理 OpenProject 项目、工作包、工时、成员、版本及附件；36 个中文工具，零运行时依赖。

DSH 汇报与账本：以 front matter 汇报实现代理上下行投递、联合署名、抄送及完整传递路径审计，附对话时间线。

DeepSeek Harness 的 GAC（Governed Agent Collaboration）运行时：风险分级、严格写范围、独立验证与证据

MCviseron 的 DSH 总插件：一个包以独立组件条目提供定时浅／深色外观、自动审查修复（关机预设守卫、中文审批理由翻译）及待办计划功能。

通过私网从手机访问 Harness：保持宿主仅监听回环的一次性配对码网关，附窄屏竖向布局。

通过 dsh-mcp-client 接入 Relvato 托管网站监控 MCP 服务器（58 个工具），需 Relvato API 密钥。

按真实 npm 月下载量给 DSH 插件排名，而不是按 GitHub 星数，并点名被星数排序低估的插件。它报告的是两种排序之间的分歧，而不是给一个综合质量结论；显示的每个数字都是调用时从 npm 公开下载接口现读的，不是存下来的快照。第二个维度回答下载量回答不了的问题：读插件在 peerDependencies 里声明的 tools 版本线，和本机实际运行的版本比，因此「很热门但在本机装不上」的插件会被报出来，而不是被推荐。只发只读 GET，自身不注册 HTTP 路由。

小而美？看清 DSH 的 CPU、内存与卡顿：按插件、终端、MCP 拆分占用，对照卡顿时刻，复制诊断报告。仅限 Windows x64。

DSH Desktop 的 Windows 提交内存看门狗：每 5 秒采样提交内存，把它归因到 DSH 进程树与占用最高的进程，在 DSH 不是主要占用者时阻止自动重启，并给出只读的分页文件建议、7 天崩溃时间线与事件导出；自动重启与崩溃后自动续接默认都是关闭的。

DSH 手机推送：进程内挂载提问 seam，把待答问题经 ntfy relay 推到手机；手机作答会以 user 消息回灌给 agent。该回灌需要把 `tool-ask-user` 配成 `mode: timed`，默认的 `mode: legacy` 只推送通知。

会话视图里的只读「自动化」标签页。把其他插件排的自动化汇总成一张表：上次运行、下次运行时间、大致 token 花费，另附今日总花费与余额。它不拥有任何任务，也不会启动任何东西。

把插件仓库里已有的截图排成一条 6 秒无声循环首屏短片：VP9 webm（保留真 alpha）、压平垫底的 gif、封面帧，外加记录每幕停留与 sha256 的清单。时间轴按构造即精确（整数停留 + 转场之和等于 durationMs，最后一幕转场回第一幕，t=0 与 t=结束同一帧）。零运行时依赖：PNG 编解码基于 node:zlib，自写 SDF 卡片合成器，唯一外部程序是运行时发现的 ffmpeg。带对话视图面板（选图、排序、生成、复制 README Markdown）与一条接受 storyboard.json 的 CLI。

把本机 GPT-SoVITS 接进 DeepSeek Harness：随 DSH 启停引擎、只念该说出口的那一句；自带默认音色，只需填好本机 GPT-SoVITS 的 runtimeDir。

把口述变成仓库里的归档，而不是聊天里一闪而过的转写：按住说话（或导入 WAV）后，插件把 audio.wav、渲染好的 waveform.png、memo.md（frontmatter、逐段时码、可直接粘贴的引用块）与 meta.json 落到 voice-memos/<id>/。音频先在浏览器里重采样成 16 kHz 单声道再上传。转写全部本地完成——DSH 的 speechToText 服务（静音切窗补时间戳）或 faster-whisper 这类命令 worker；没有可用引擎时仍然归档，并写明状态与原因，绝不编造文本。带会话视图的「口述」Tab：点波形定位播放、逐段复制引用；另有三个 agent 工具（voice_memo_save / voice_memo_list / voice_memo_read）与 HTTP 路由。零运行时依赖，52 个 node:test 用例，docs/ 里有真实运行截图。

把 DSH 对话产出归档到思源笔记：一次 siyuan_archive 调用按「<归档路径>/<年-月>/<类型>/<日期>_<时间>_<主题>_<内容>」写入并附元数据表，自动维护笔记本根的「索引与规范」索引文档；6 个 siyuan_* 宿主工具（列笔记本、全文检索、读文档、归档、删块、删文档）与 Web 设置页配置地址（含测试连接）、存宿主凭据库的 API token、归档目标与标题模板，以及按笔记本/文档的读写删权限（默认全拒、子级只能收紧）。

面向自选资料的学习陪练，使用当前 DSH 会话模型，提供引导练习、证据反馈、Leitner 间隔复习、18 个教师工具与中英双语学生面板；要求 DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0、Python 3.11+ 及 Python 运行时依赖。

输入框会预测你接下来要打的字：幽灵文本贴在你的光标后面，字体、行高、字间距都照抄编辑器，按 Tab 变成真正的文字，按 Esc 忽略。预测是走当前会话自己的模型路由的一次短调用，喂进你的草稿和最近几轮对话，所以空输入框时还会预测你的「下一句」，用用户自己的口吻；只是复述助手原话的建议会被丢弃。宿主半边是一条带若干子路径的 HTTP 路由（只收 loopback、64KB 体积上限、结果缓存 2 分钟、空结果缓存 20 秒、每会话同时只有一个在飞请求）；客户端半边是挂在 conversation.input.overlay 上的 0 高度覆盖层，落字带 draftRev 的 CAS 校验，失败退回 setDraft。输入法组字期间与 / 命令不预测。16 个 node:test 用例，零运行时依赖，docs/ 里有真实运行截图。

微信小程序内容目录守卫：校验 catalog.json，保证每条活动金额都是整数 amountFen、页面价格统一走 money()，必填字段 / 重复文案 / 图片路径逐项检查，输出问题清单与可直接 patch -p1 的 unified diff。29 条规则分五组（目录结构、必填与唯一性、金额、渲染、图片）；三条可自动修复（旧「元」金额、字符串分、绝对图片路径），写回保留原文件的缩进/行尾/结尾换行，其余只给修法提示不猜。默认 dry-run，apply 后会重查写回的文件，报告描述剩余问题。一份实现同时服务工具、会话面板与 CLI（退出码 0/1/2）。零运行时依赖，不调用模型、不联网。

可核对的 token 成本账：包住 llm/stream waterfall，逐次记录 provider、model、输入/输出/缓存命中/缓存写入 token、用量来源，以及按显式价目表算出的整数 nano-CNY 费用；按小时/日/会话聚合，支持 JSON/CSV 导出与不落盘的 dry-run 预览；手填官方平台账单与本地估算并列，给出 actual − estimated 差异。未知 provider/model 保持显式未定价。零运行时依赖；不查余额、不发通知、不做动画。

在输入框下方常驻显示智谱 GLM Coding Plan 余量，含 5 小时/每周额度、重置时间、MCP 调用量与今日用量，并附 glm_balance 查询工具。