插件

DSH 音频工具：查看音频/视频信息、转码、从视频提取音轨、裁剪与响度归一化，并用本地 whisper.cpp 或 OpenAI 兼容接口把语音转成文字和字幕。需要本机已装 ffmpeg 与 ffprobe（插件不自带）；本地转写还需 whisper-cli 与 ggml 模型。

操控已经打开的 Edge 或 Chrome 窗口，不重启也不关闭它：一次选定窗口、已打开的网址直接复用标签页、读页面文本或 DOM 状态、按可访问名或可见文字点击、输入、滚动、等待内容、多步合批。22 个工具，基于 UI Automation、SendInput 与可选的篡改猴桥。仅 Windows。

为聊天模型走第三方订阅或网关（例如 OpenCode Go）的 DeepSeek Harness 会话提供基于已登录 DeepSeek 账号的网页搜索与抓取：注册 deepseek-account-search 和 deepseek-account-fetch 两个提供方，用账号 token 调用官方 Search / Fetch API，无需 DEEPSEEK_API_KEY 也能让内置 web_search 与 web_fetch 继续可用。

dsh-better-sidebar 里的 Phone 标签页：通过 Twilio 与经 Asterisk 桥接的 SIP 线路收发短信和通话，通话音频走你的服务器，提供 Live、Voicemail、勿扰模式与实时语音信箱转写，并可挂一个 Telegram 账号（聊天、语音消息、通话），以及 phone_* / telegram_* agent 工具。需要 dsh-better-sidebar、Node 22.5+、带语音与短信号码的 Twilio 账号、可供服务商 webhook 访问的公网 HTTPS 地址，以及从 checkout 构建的 Go daemon（Telegram 还需自备 api_id/api_hash）。

索引海外 AI 公司的公开招聘看板（Greenhouse、Ashby、Lever、Workable、SmartRecruiters），按 AI 相关性给岗位打分，从职位描述里提取招聘要求，并按计划每天生成 Markdown 摘要。

给会断片的模型三本账，各解决一件事：自我笔记（我变成什么样了——上限 40 条，挤掉最旧的一条之前必须留一句折痕，记下删的是哪条、为什么）、判断账本（记下自己做的判断和验证方法，到期回头核，错了进错册，防止一直觉得自己是对的）、交接条（这一轮停在哪、下一轮先看什么——是接力棒不是记忆）。三个工具各带 action 参数，不拆成十几个省 prompt；数据存 ~/.dsh/*.jsonl，与同名命令行脚本共用同一份，零依赖。

DSH 侧栏里的 Obsidian 兼容 Markdown 笔记：搜索、标签、反向链接、图谱、带转写的语音笔记、画布、OCR（需 tesseract）、客户端加密与 notes_* agent 工具；release tarball 与 npm 包自带预构建的 Linux x64 daemon，其他平台需用 Go 从源码构建。

面向 LLM Agent 的持久化 RAG 增强长期记忆层，支持全息记忆、状态槽位冲突检测与时间线检索。需要 Python 3.10+，并先在仓库里建 venv 执行 pip install -e ".\[dev]" 装好 Python 依赖后再启用插件；仓库自带安装脚本为 PowerShell（Windows）。

把一段对话搬到另一个工作区：长按侧栏里的会话行，拖到目标工作区松手，会话日志与全部历史一起迁移并改指到新目录。直接拖动仍然是工作区内的原生排序。

只给已归档对话的菜单加一项删除，确认后把会话日志目录、投影缓存、归档与置顶标记、工作区记账一起清掉。

每个会话一个专属文件夹：自动存档对话记录，会话空闲 10 分钟后把调研产出的表格、图表等文件按类别归档并自动命名，会话菜单中提供删除入口，删除会话时连同文件夹一起彻底删除。

真正删除 DSH 会话，而不是只归档（仅限 Windows）。一次清掉六处本地存储：会话日志、标题缓存、billion-context SQLite 索引（含 VACUUM）、侧栏注册表、成本台账、桥接日志。带预演、自动备份、逐字节回滚，以及「退出→删除→重启」全自动流程。

把中文思考提醒注入系统提示与每一步重建的运行时快照，让模型的推理全程用简体中文，不会随着会话变长漂回英文。

通过 OAuth 将 ChatGPT 订阅模型接入 DSH，并在会话回放中保留本地工具调用身份。

给小本地模型的一步到位接入 + 轻量 harness。装载时自动探测回环与私有网段上的推理端点（llama.cpp、Ollama、vLLM、LM Studio），从后端读出每个模型的窗口与输出预算，再经 settings 注册 provider —— 不用手写配置就能在模型选择器里选到本地模型。随后只对这一个 provider 裁剪：用 tools.restrict 收缩工具面、按段名丢弃系统提示词段落与记忆 context、把注入的指令块换成一页纸同时保留其首 80 与末 96 字符、截断工具 schema 的 description 而不动结构与 required。云端 provider 原样返回同一个 assembly 对象，不做任何改动。注入正文每次装配都重新读盘，改文件下一次请求就生效，不用重载。插件详情页的面板是一块实时运行视图：显示接管是否生效、走的是哪个钩子，最近一次装配的字符进→出与省下的比例，以及各 provider 的在线灯（多路并发点灯，每个本地 provider 还能发一次真实的最小请求，把延迟与回复原文报出来）。本地后端没起来时，面板能一键拉起：先探测端口（已在应答就不重复启动），再按端口拉起对应后端（ollama serve，或你自己填的启动命令），进程独立于宿主存活，随后轮询到端口应答为止，等待上限夹在 3–600 秒，超时会把刚起的那个进程回收掉不留孤儿，找不到可执行文件时会把搜过的路径写清楚。面板上还有停止按钮，只肯停本插件自己起的后端（先 SIGTERM，1.5 秒不退再 SIGKILL），别人的服务一概不动。模型刚下好、后端还不存在时，面板能扫描本机 .gguf（跳过 .mmproj. 视觉投影、按大小降序，并带 300 个模型 / 20000 个目录项 / Downloads 只扫一层这三道上限），选一个就用它拉起 llama-server（端口上已有服务就复用），按后端自报的模型 id 注册 provider，再发一条真实请求证明能用。真正起之前会做一次装得下算账：只算显存装不下的那部分（hostBytes = 文件体积 − 显存），拿它比 max(总内存 − 2GB, 空闲内存)。文件比「显存 + 内存」还大直接拦；落到宿主的内存太多时先不替你起，要你确认；同样的情况若走 mmap 只给警告，因为权重落在可回收的页缓存里。加载方式下拉（auto / mmap / none / mlock / mmap+mlock）对应 llama.cpp 的 --load-mode，默认交给引擎自己决定。0.4.2 起上面每一条都改成按平台推导，而不是假设本机长什么样：家目录与数据目录走 os.homedir() 和各系统惯例（Windows 用 LOCALAPPDATA，macOS 用 ~/Library/Application Support，其它用 XDG_DATA_HOME）；后端二进制按各系统官方安装位置找，也可以用 OLLAMA_BIN / LLAMA_SERVER_BIN / VLLM_BIN / LMSTUDIO_BIN 钉死；找模型依次走 DSH_LOCAL_MODELS_DIR、~/models、~/llama.cpp/models、~/.cache/llama.cpp 与 LM Studio 数据目录，WorkBuddy 的布局降级成其中一个候选。显存先问 nvidia-smi，再问 rocm-smi，Apple Silicon 上问 sysctl hw.memsize 并标成统一内存（同一块字节不重复扣两次）。拼命令行之前会跑一次 llama-server --help，只保留这个 build 真有的参数 —— 老引擎给 --n-gpu-layers 99 且不下发 KV 量化，新引擎给 auto 加 q8_0；探测不出来的参数一律照传，不因为探不到就丢掉。LM Studio 用 lms server start --port N 起，不再和「必须先给模型参数」的引擎混在一起；vLLM 单独给 --model 的示例，不再套 llama.cpp 的写法。Windows、macOS、Linux 三套都在 CI 里跑，另加 windows-latest 与 macos-latest 两个 job —— 只在一个系统上跑过的「跨平台」不算跨平台。其中两套专门用来抓这台开发机的盲区：一套把 process.platform 改掉、整套测试按各系统重跑；另一套把开发机的所有有利条件全删掉（没有 nvidia-smi、没有 rocm-smi、没有 sysctl、PATH 是空的、家目录里没有模型），要求优雅退化而不是崩。后一套抓到过真实的一类 bug：好几处断言写死了 lms.exe，在可执行文件不带后缀的系统上根本不可能过。参考机实测：16.9GB 的 27.2B MoE 配 14.5GB 显存，进程工作集只有 285–691MB，预热 1000–2000 token 后稳定 76 tok/s —— 光看文件大小判断装不装得下是错的。0.4.3 起扫出来的模型是一张表而不是下拉框（每个 gguf 一行，带体积和偏大提示），选之前能看清磁盘上到底有什么。0.4.4 起 provider 表上的删除键删的是这条 provider 配置，不是磁盘上的权重文件。这个区别很重要：真正想清掉的是那种僵尸条目 —— 指向一个从没应答过的端口、同一个端口注册了两遍、或者模型文件早就删了还留着的那几条，而不是一个 15.8GB 的 gguf。删配置随时可以重新导入，删 gguf 不行。删除走settings.mutate 的 unset，路径是 \['providers', id]：不能用 update，因为 update 是合并层，往那儿写null 只会留下一个 null 的 provider 键，loader 会当成配置坏了而不是「没有这一条」；只有 mutate 的unset 内部是 Reflect.deleteProperty。删完会回读一次，因为对「来自下层（profile 的 cordis.patch.yml或 home patch）的键」做 unset 不是删除而是恢复继承值 —— 调用成功但条目还在。条目还在时面板会直说，并把该改哪个文件指出来，不谎报成功；settings 服务太老没有 mutate() 的版本也会明说，而不是默默忽略。删除要点两次，点别的行就撤回确认；删成功会清掉在线缓存与 baseURL 缓存并重算工具面，因为 provider列表变了。gguf 本身插件一个字节都不动 —— 扫描出来的那张表只用来展示和选中。且显存能不能读到取决于驱动。0.4.5 起模型扫描也读 Ollama 自己的存储：它的 blob 叫 sha256-… 、没有后缀，光按扩展名永远列不出来。现在认权重看后缀或文件头 GGUF 魔数（只开「无点号且 ≥8MB」的文件，一趟最多读 600 次魔数；.json/.md/.safetensors/.part 这类明显不是权重的后缀一次都不开）。Ollama 的模型从 manifest 还原：只取 mediaType 为 application/vnd.ollama.image.model 的层（mmproj/adapter 层不算主模型），人话名从 manifest 路径还原（…/qwen3/8b → qwen3:8b，latest 不加冒号），同一份 blob 被多个 tag 引用时合并成一行，metadata 的 kv 给出名称、量化和 context 上限。对 Ollama 的模型点「一键配置」不会再拿同一份权重重复起一份 llama-server：它确认 11434 上的 ollama 在应答（不在就 ollama serve），并按端点自己报的 tag 注册 provider —— 11434 上报的是 qwen3:14b，拿 blob 的 sha256 名永远匹配不上。顺带修掉两个只有真机才暴露的坑：Windows 上 existsSync('<文件>/') 返回 true，manifest 与目录的分岔改成按内容判定，不再依赖尾斜杠语义；量化标签表照搬了旧一代 ggml 枚举，把 ggml_type 15 标成 Q5_K_S，而 ollama show 实测报 Q4_K_M，整表按真实序号重写。同一份文件的去重按 (dev,ino)，谁有名字留谁。参考机实测：扫描从 1 行变 4 行 —— qwen3:14b（8.64G）与 qwen3:8b（4.87G）带着 Q4_K_M 徽标出现 —— 耗时 4ms；npm run verify 退出码 0（launcher 57 项、portable 35 项、panel-host 含 linux/darwin 模拟平台两套全绿）；panel-host 新增的用法在 tmpdir 里现造一份迷你 Ollama 存储再把 OLLAMA_MODELS 指过去，测试结果不再取决于跑测试的机器装没装 ollama。0.4.6 起面板显示的是模型自己的真名，不再是文件名：有些下载工具会把任何权重都落成同一个通用文件名，真名只写在 GGUF 头部里。扫描会读每个文件的 GGUF KV 区 —— 不是先读一段固定大小的头部，因为 tokenizer.ggml.tokens（大 MoE 模型动辄几十万条字符串）和 chat_template 会把 general.file_type 挤出任何窗口；而且 GGUF 的字符串数组是交错存储（每条 u64 长度加载荷），把它当长度表读会让游标跑偏、算出天文数字的读取量。读与走位分开记账：键名与类型必读，超过 256KB 的字符串值和字符串数组只走位不复制，非字符串数组超过 64 个元素直接跳过，游标越过文件末尾立刻停 —— 越界说明游标错了，不是该把上限调大。显示名依次取 Ollama 的 tag、general.basename 加 size_label、general.name、文件名，整串留在悬停里因为常带内部编号；视觉投影文件现在也靠 general.type 认，不只看文件名。短读（文件被截断）不再把半截字节喂给解析器。参考机实测：读一个文件的头部解析出 44 个键耗时约 16ms，整趟扫描约 31ms。0.4.7 起「试跑」不再出现「第一次失败、第二次成功」。老代码让两轮请求共用一个 AbortController 和一个 30 秒定时器，也就是两轮加起来只有 30 秒：大模型的冷加载第一轮就烧完它，abort 之后 signal 永久处于已中止状态，第二轮（换成 Ollama 认的 reasoning_effort: none 再试一次）连请求都发不出去 —— 这正是第一次点报 This operation was aborted、第二次却能成功的原因。现在每轮各自一个 controller 和定时器；超时自动再来一轮（retryOnTimeout 默认开），因为第一次请求超时几乎总是「权重还在读盘」；非超时错误（连不上、HTTP 报错）完全不重试。超时也会自己说清楚：文案里写明超过了多少秒、是否已自动重试，并指向新增的「试跑超时（秒）」配置项（默认 60，可设 5-600）—— 端口通了不等于能出字，它和「拉起后等端口（秒）」是两个不同的旋钮。顺带：面板提示里那句绑定某一个具体模型的举例去掉了，不是每台机器都下了那个模型，说明改成讲机制。0.4.8 起「一键配置」一个普通 .gguf 不再注册出不相干的 Ollama 模型。端口这一栏原来跟着上一次点击走而不是跟着文件走：选中 Ollama 的条目会把端口挪到 11434，选中普通 .gguf 时却不挪回来，于是一次先前点击留下的 11434 就一直留着。服务端照单全收，去探那个端口，发现 Ollama 在应答就直接借了它（日志里那句「端口本来就在应答，跳过拉起」就是这条路径），接着按文件名拼出来的模型 id 在 Ollama 的 /v1/models 里对不上，而兜底是抓列表里的第一个 —— embedding 模型往往排在第一位，于是注册出了一个用户从没点过的模型。现在端口跟着文件走：普通 .gguf 落在别的引擎的端口上（ollama 11434、vLLM 8000、LM Studio 1234）就改到 8090 并在面板里说明一句；只改「已知引擎的端口」，自己手填 9999 指向另一台 llama-server 的情况一概不动。模型 id 的兜底也不再瞎猜：只有一个条目时才取它（单模型后端报的 id 本来就可能和文件名不同），有多个而对不上就报错并列出实际看到的 id，而不是注册出一个错的 provider。

把已登录的 DeepSeek 网页账号包装成 OpenAI / Anthropic 兼容接口，支持工具调用、图片输入、账号池与本地管理台。首次使用需在插件目录手动运行一次 `node scripts/fetch-assets.mjs`，从 DeepSeek 官方 CDN 拉取 PoW 运行时；未拉取时反代能启动，但所有上游请求都会失败。

让 dsh 里的 DeepSeek 模型优先走 OpenCode Go 套餐额度，额度耗尽时只把该模型切回 DeepSeek 账户，其它模型继续用套餐；凭证异常等整体失败时整体回退。

dsh-cost-meter 的 OpenCode Go 定制版：本会话与当日费用、内置 90+ 模型价格目录与自动匹配、OpenCode Go 订阅用量（滚动 5 小时 / 本周 / 本月百分比 + 进度条）、Coding Plan 额度、自定义 Provider 余额、峰谷计价提醒，界面中英双语。 它与 Han-1413141/dsh-cost-meter 及同仓库其它变体提供同一个 service:cost-meter，只能装一个费用统计插件：本条目替代 dsh-cost-meter 安装，不能与上游同装。

dsh-cost-meter 的 Command Code GOAT 定制版：本会话与当日费用、内置 90+ 模型价格目录与自动匹配、GOAT 订阅额度（5 小时 / 周 / 月度池，已用/全部 进度条）、Coding Plan 额度、自定义 Provider 余额、峰谷计价提醒，界面中英双语。 它与 Han-1413141/dsh-cost-meter 及同仓库其它变体提供同一个 service:cost-meter，只能装一个费用统计插件：本条目替代 dsh-cost-meter 安装，不能与上游同装。

在输入框旁边常驻显示 OpenCode Go 套餐用量：5 小时滚动、每周、每月三个窗口各一个圆环与已用百分比（70% 变黄、90% 变红）；点击整条弹出详情卡，含每个窗口的额度进度条、重置倒计时与刷新按钮，不点击时不会在对话上悬浮任何东西。API Key 只留在 Host 进程里，不进入浏览器。

Seedance 2.0/Mini/Fast 续拍超15秒视频，含文/图生、脚本分镜审核、分段预览、断点续做及 FFmpeg 合并。

DeepSeek Harness 额度胶囊：在一个可折叠胶囊中显示所有 LLM 订阅的剩余额度。

面向 DeepSeek Harness 的浮动式 VS Code 风格工作台，包含 Monaco 编辑器、资源管理器、Git 面板、内容搜索与 SSH 终端。

macOS 本地按住说话语音输入：按住全局热键说话、松开即转写粘贴到光标处。纯本地 STT（默认 Qwen3-ASR 0.6B 4bit 走 MLX/Metal，SenseVoice / mlx-whisper 双 fallback），零外部 API，launchd 自愈常驻 + 8 项自检。内置技能让 agent 代你完成安装、Karabiner 热键接线、launchd 配置、引擎切换与全链排障。