插件

对当前 DSH 会话做并行矛盾分析，在会话标题栏显示 0–100 连贯性徽章与评注，支持手动触发和按轮数的自动分析（默认开启，可按会话或全局调整）。

Issue-to-PR 可验证交付链：11 阶段流水线（分析→检索→理解→假设→规划→实现→补丁→测试→评审→归因→PR 构建），4 道人工复核闸门，GitHub/GitLab/CodeArts 凭据连接，5 页工作台与可拖拽智能助手浮窗。

DSH Web GUI 插件：在右侧首位添加概览标签，显示上下文窗口、会话指标、运行时长及按模型的用量和费用分析。

作为原生 DSH 插件的 Agent Sidecar：提供跨 Agent 监控、注入与旁路分析。

面向 Cadence Virtuoso 版图工程师的 SKILL 脚本助手：官方文档锚定的 API 检索（5 本 IC6.1.8 手册 3557 条，签名带置信度，查不到绝不臆造）＋不执行代码的深度静态检查——词法深度坐标系可精确判定跨行循环体与同行闭合，覆盖迭代中删除（copy 位置敏感）、printf 占位符与实参对账、循环内 nth O(N^2)、废弃 API（带页码引用），另有危险需求拦截与 CIW 错误日志定位修复。宿主半区零第三方依赖。

抖音本地推 OEM 广告日报/周报自动生成（作者：Kirin）：一次 Edge 登录后自动采集三大数据源（来客客资、计划级投放明细、视频分析），计算指标并生成 A4 排版 docx 报告，支持自由选择定时运行时间和邮件通知。

跨 Agent 技能：将任务输入文件转为可复用的结构化摘要和每任务可搜索索引，支持 Codex、Claude Code 与 DeepSeek Harness。

AI 驱动的源代码安全扫描工作台：5 个模型工具（start/finding/status/report/list）、/hawkeye Web UI 和 JSON/Markdown/HTML 漏洞报告；零依赖 Cordis 插件，可作 agent preset 或 npm 包安装。

单包 21 个只读生命周期治理工具：任务分级、状态/计划/证据校验、Gate 预检与聚合、发布与安装审计、上下文与推进分析、关键路径、续跑对账，以及始终拒绝执行的变更预览。npm 包名 @240xu/dsh-tech-lead。

DeepSeek Harness 图像理解插件：8 种分析模式（描述、OCR、图表取数、UI 评审、目标检测、对比、代码生成、诊断），支持任意 OpenAI/Anthropic 兼容视觉 API，内置免费视觉模型与限流自动切换。

回头看看你是怎么使用 AI 的：`/session-insights` 会整理一段时间内的 DSH 会话，找出哪些做法有效、哪些问题总在重复、最终真正留下了哪些成果，并生成一份保存在本机的复盘报告。

为 DSH 注册 ai_code_review 工具：复用 Node.js 引擎收集 diff、运行测试和覆盖率、分析影响并提供技能包。

KaleidoSphere 数据库分析插件：六个原生工具（状态/发现/分析/计划/预览/回读），针对只读的 Microsoft SQL Server 与 Oracle，默认走内置确定性 fixture，运行时随包分发、无需外部服务。

全球热点监控技能：追踪全球事件，按行业、汇率与大宗商品链路分析影响。

AI钓鱼助手技能：水面照片分析鱼情，结合天气气压推荐鱼种、钓法与饵料。

双色球助手 DSH 插件：千期趋势追踪、6 种预测模型与集成投票、组合结构分析、胆拖/随机选号，对话中直接调用 ssq 工具。

skill-security-guard 静态扫描器的 DSH 社区 Bundle：对技能包做 7 维确定性扫描、A-F 风险评级并给出修复建议。

生物信息学「许愿式分析」插件：BioPython 全功能覆盖（任意代码执行器 + 14 个领域 skill）+ 高频语义化工具 + 零依赖自举 Python 环境，下载安装即可用。

为任意 DSH 路由装上眼睛：Web 输入框贴图按意图自动聚焦分析，视觉子代理代读工作区图片，原图可随时物化编辑。

数据分析工具包：CSV/TSV/JSON 数据画像、IQR 与 z-score 异常检测、带质量问题提示的结构化摘要、以及无需写代码的筛选/分组/聚合查询。

为纯文本 DeepSeek Harness 模型补上视觉：vision 工具内置免费 VLM 预设，支持多图批量分析、粘贴图片与热重载设置页。

法律知识库工作台：直读本地法规 .doc/.docx 语料，关键词/统计语义/向量三路融合检索、双维度筛选、案名索引与民事案由树、文书编辑器，以及引用核验/合同审查/AI 分析/AI 文书生成四件套。

Code graph and knowledge base over an embedded FalkorDB: AST symbols, caller/callee tracing, refactor blast radius, affected-test discovery, clone detection, cross-language porting contracts and spec-to-code traceability.

模型训练与结论阶段——资产定价与机器学习研究的端到端分析、模型训练与估计。附带一个 skill。