插件

辅助调用降级：压缩摘要与会话标题不再被高思考档烧光输出预算，主循环完全不受影响。

火山方舟 Ark Coding Plan 的 provider 路由：为 DeepSeek Harness 收录全部 15 个 Coding Plan 模型，每个模型可调思考强度；清单由单一数据源生成，并每周自动探测是否过期。

把 DeepSeek Harness 里已配置的全部 provider 与模型暴露成一个固定端口的 OpenAI 兼容接口，并在侧边栏提供地址、密钥、端口与模型 ID 的复制页面。

一键把 Agnes AI 免费模型接入 DeepSeek Harness。

把本地 CC Switch 数据库里的账号接进 DeepSeek Harness：Claude Code、Codex、OpenCode、Grok Build 的每个账号在模型选择器里各成一类，列模型与发请求时都会重读 SQLite 数据库，在 CC Switch 里换账号不必重启 DSH。需 CC Switch 与 DSH 桌面端。

通过内置 pi-ai 适配器将 Standard Compute 添加为 OpenAI 兼容模型供应商，包含 standardcompute 路由模型和两个直连模型；仅配置，无代码。

把白嫖渠道模型按倍率分成三条 1M 降级链，另加自定义链；按实测吞吐排序，低于吞吐线或错误率过高的模型不进链，账号到期优先并轮流。需 OpenAI 兼容网关（默认 :8326）。

模型选择器左侧的 ✨：把草稿原地改写成可执行的提示词（对标 WorkBuddy），调用在宿主侧完成；多层撤销最多保留 8 版，逐字差异卡标出新增与删除、改动处数与净增字数；增强跟随会话当前模型，草稿为空时自动置灰，调用前做浏览器会话 Cookie 校验。

DSH 右侧边栏的临时笔记，支持会话级、工作区级与全局三种范围、自动保存、一键复制，以及用默认模型一键优化为 Markdown。

把已安装插件的显示名与描述变成简体中文：启动时用 DSH 自带的模型服务翻译缓存尚未收录的插件，再投影 { en, zh } 元数据供 resolveText() 渲染——不改 DOM，也不调用第三方 API。

在 DSH 输入框工具栏加一个「重铸」按钮，把当前草稿就地改写成更精准的提示词——整段替换只占一步撤销，可一键恢复原文，也可中途取消。

在 DSH 输入框工具栏加一个 ✨ 按钮，用一次无工具的单轮 LLM 调用把草稿改写成更清晰、更具体的提示词，再把结果写回输入框。

在 DSH 界面里玩游戏，分工是模型负责「想」、本地引擎负责「动」：双脑贪吃蛇会周期性抽一张策略卡；中国象棋里模型只从本地生成的合法候选着法里挑一个并解说。模型变慢、断网或额度用尽时，两个游戏都照常运行。

移除拦截图片请求的多模态能力门禁：改写 llm.resolveModelInfo 的返回值与适配器模型表，为未声明 input 的路由补上 image 输入能力，使其可以发送和读取图片。不改 app.asar，也不改配置树。

把上下文压缩从滚动重写的叙事摘要改为只追加的会话索引：早期事实逐字保留，被压缩掉的原文可按锚点取回。

在 DSH 设置面板为 llm-pi-ai 与官方 DeepSeek 提供方按模型配置思考开关与思考等级，并为各模型配置多模态输入类型。

把 cc-switch 里配好的模型供应商接进 DeepSeek Harness：读取 cc-switch 数据库，将 Claude / Codex / OpenClaw / MCode / Pi 等条目转成 llm-pi-ai 路由并写入 API Key，还提供实测首字节耗时与流能否正常收尾的体检。

在 DSH 中运行 MoE4All 本地模型，支持引擎自动安装、模型发现与下载、推理参数配置和实时速度监控，也可连接已有服务。

在输入框底栏显示当前会话的预估花费，每一步都按其自身时间戳采用 DeepSeek 的峰时或非峰时单价计价。

查询 DSH 中已配置的各模型提供商的余额与 token 单价（不限厂商或中转站），兼容 cc-switch 的 usage_script，并在输入框下方显示当前会话所选提供商的余额。

在 DSH 网页客户端里选中文字，选区末尾会出现一个翻译按钮，点击即就地翻译这段文字。翻译走宿主 llm 服务，直接复用当前会话已选的模型，无需另外配置 API Key；也可改用任意 OpenAI 兼容端点。结果在保持于视口内的浮层中展示，支持一键复制、一排语言按钮即时重译，默认智能中英互译（中文译英、其他语言译中）。配置保存在宿主端，其中的 API Key 永不下发到浏览器。

用同一接口接入多种决策提供商与模型：在线可选 TypeSafe 提供的 Jev、Cloudflare 提供的 Clef、Nace 提供的 Drex、meraGPT 提供的 Decider 1；本地可连接 Laya，也支持兼容的自定义 provider。Agent 和插件可用它进行内容分类、候选筛选、按标准评分或图片定位，再用结构化结果继续自己的流程。

输入框里的模型管理：可按需深度探活模型并记录失败原因与发生时间，从已提交的助手消息统计用量并按熟练度档位排序，支持置顶、收藏与隐藏，某一轮失败时沿后备链换模型并请新模型接着做。

把 WebP 附件图片转码成 PNG，让带 alpha 通道的图能在无法解码 WebP 的 LLM 后端上加载（例如 llama.cpp）。