插件

输入框下方按 provider 展示 DeepSeek、Kimi Coding、OpenCode Go、智谱、MiniMax、OpenRouter、OpenAI Codex 的余额/用量，2 秒轮询、5 分钟缓存。

GEO 品牌审计 skill bundle：面向 17+ AI 搜索引擎（ChatGPT/Perplexity/Claude/豆包/DeepSeek/Kimi/文心一言）的 AI 搜索可见性、推荐与引用、竞品与内容缺口诊断。

在隔离的 Git 工作树中比较编码智能体，并提供确定性验证、评分和显式胜者应用。

通过模式化提示分析对话图片（描述、UI、文档、定位、拓扑等），将含坐标原语（框、点、引用）的结构化证据以文本注入上下文，会话级缓存跨回放与压缩复用。

在 DeepSeek 高峰计价时段（北京时间 09:00–12:00、14:00–18:00，价格 ×2）自动切换 caveman 超精简输出省 token，标题栏常驻状态徽章，档位切换时弹提醒。

LoongPort DeepSeek Harness (dsh) Cordis 插件包与设置 CLI：接入经认证的 LoongPort OpenAI 兼容供应商，附自定义端点的高级 CLI

轻量 OMDSH Runtime 与 Profile Pack 工具包：面向可审计的 DSH 组合、签名、候选安装与回滚

从 DeepSeek Harness 会话中删除一个完整已结束回合而不删除会话；删除动作出现在每个已完结回合的最末助手回复旁

设置页的归档会话分区：按工作区分组浏览、搜索、批量取消归档，侧边栏实时恢复；自动归档规则（不活跃天数、每工作区保留条数）可选，执行前可试运行预览。另含长会话的左缘轮次刻度尺（悬停预览、点击跳转、Alt+↑/↓ 逐轮移动）与输入框 ↑/↓ 历史翻找。

DeepSeek Harness 的 Linux 内核开发领域插件：以模型工具提供 L1-L4 验证金字塔，附 graph 层治理（防 Goodhart、盲区、补丁冲突）与 AGENTS.md 系统提示契约

DeepSeek Harness 插件：从 OpenAI 兼容 /v1/models 列表导入带能力标注的模型（网关能力扩展），并在设置页编辑各模型的 thinking、vision 等能力

DeepSeek Harness 的 SCNet 超算互联网插件：SSH 配置、CPU/DCU Slurm 作业、集群探测刷新、计算节点诊断，附海光 DCU/DTK 使用指引

DSH Web UI 移动端适配：紧凑排版、全宽输入卡（含光标修复）、抽屉式侧边栏（点击遮罩关闭）、两页式设置流程、响应式表格与统计、安全触控目标。

会话顶栏徽章：显示 DeepSeek Harness 当前版本，自动检查 npm 最新版本，有新版时提示升级。

插件编译器：以运行时服务提供蓝图注册表（脚手架 → 校验 → 部署），配三个模型工具和一个蓝图画廊设置页。

任务完成后自动关机：右下角按钮开启模式，任务成功完成后进入可取消的倒计时（取消走 shutdown /a），零运行时依赖。

极简提示词 × Web PTC 能力：一句人格、run_code SDK、子代理、Ralph、网页搜索/抓取与 Windows Git Bash；通用 workflow 工具保持隐藏。

纯文本 DeepSeek 的聊天识图插件：view_image 工具转发任意 OpenAI 兼容 VLM（本地 Ollama 或云端），对话框粘贴/拖拽的图片自动改写为 view_image 路径标记供模型查看。

视觉模型路由：把附加图片经可配置模型（15+ OpenAI 兼容与 Anthropic 供应商）转译为文字，对话仍由 DeepSeek 作答。

为纯文本 DeepSeek 路由提供视觉桥接：通过可配置的 OpenAI Responses、Chat Completions 或 Anthropic Messages 端点分析附件与本地图片，同时保持支持图片的路由走原生路径。

纯文本 DeepSeek 的识图工具包：模型可主动调用的 `vision` 工具、deepseek/opencode-go 包装适配器（v4 flash/pro）、反重力额度（默认，flash/pro）/ 任意 OpenAI 兼容 VLM / Gemini / 本地 Ollama 通道、证据记忆与会话压缩恢复、内容哈希缓存、双语客户端面板。

对话内联生图插件：模型在对话框直接出图，可基于参考图或上次生成结果连续图生图修改，附存储清理。

把内置缓存命中率原位显示为 3 位小数，并加宽底部统计行避免内容被截断。

基于 SodaMem 守护进程的双时间轴记忆：每轮组装提示词时注入检索结果，回合结束后自动写回，读路径不经工具调用也不额外调用模型；每条召回的事实都标注来源回合并带有效期，失效的事实不再被检索到。