插件

可恢复的 JavaScript 工作流，支持原生子任务、共享预算与 worktree 隔离。

由 DeepSeek 主导后台调度 Codex 和 DSH 子对话，支持已有对话接管、Markdown 历史、额度暂停和有限决策重试。

本地三维工作室编排：每次调用都现场探测 Blender、COLMAP 与 ComfyUI 并按其支持情况选路线；另带 Three.js 兜底通道，可按图元描述生成模型、修改或缩放 GLB、生成离线预览页并在没有 Blender 时渲染多视角 PNG。

让 DeepSeek Harness agent 与本机 Codex CLI 对等协作：把目标拆成共享工作清单、派活与交接、互相审查，并把每一步的提示词、事件流与回答留档在本地。

一条指令同时下发给所有在线的 Windows 与 macOS 机器，可跨网络跨区域：零依赖中继只通过出站连接与各机通信（Tailscale 内网、公网 VPS + TLS、或隧道），各机在各自的项目副本上执行，结果连同 commit、工作区指纹与命令哈希一并回传，因此"环境不一致"会被判为 unverifiable，而不会被误当成结果分歧。下发指令需要独立于设备令牌的 operator token。

专为日常编码打造的极简 Agent 预设插件：移除沉重编排机制与冗余组件，直达核心工具循环，响应迅速。

从 DeepSeek Harness 将 AItelier 用作子代理：生成、编辑、运行、导出与导入 SkillFlow 流水线。仅客户端，需运行 AItelier 后端。

回退/重试/分叉编排（宿主端）+ conversation.chat.node 渲染器替换（浏览器端）——在用户气泡上提供消息编辑/重试操作。

长任务编排闭环：Codex 规划/打分/审核，DeepSeek 执行，Kimi 补充（视觉验收/摘要/交叉验证）。

模型原生的元 agent 插件：运行时从五种 agentic 工作流模式综合出任务专属工作流，协调工具与子代理。

B站课程知识笔记：把 dsh-video-coursemap 记录的视频与学科知识地图整理成视频链接置顶的同名 Markdown + Word 笔记，并通过 dsh-memory-evolve 在新会话交付。需先装这两个插件（并开启 memory-evolve 的「会话编排」），Word 需要带 python-docx 的 Python（DSH 捆绑运行时可用），仅 Windows。

一个地方管起整套开发环境：扫描目录发现项目并匹配各自的启动命令，按依赖顺序启动、以端口探测确认就绪，日志带彩色显示在侧栏。

DSH Pixel Team：DeepSeek Harness 的像素洞府多智能体团队协作与交付流水线（AgentTeams 衍生，MIT）。

将主模型的实现任务分派给执行模型并汇总报告。

为 DeepSeek Harness 提供原生 Deepwork 角色、路由、配置档与权限控制。

把 FIST 指挥官任务编排做成 MCP 服务：七态任务生命周期、层级拆解、DAG 排程、自驱闭环与 Omega 强验证，账本落在一个 SQLite 里；自带预构建 CLI，安装无需构建；需 Node 24+。

DeepSeek Harness 并行会话协调：列出并行会话、在会话之间转发带发起方归属的消息，并在任务阶段冲突时暂停或恢复另一个会话。

通过 Node.js VM 或 QuickJS WebAssembly 后端，以 JavaScript 编排 DeepSeek Harness 工具。

跨工作区的多智能体工舰队：一个编排会话在其他项目工作区中创建具名的 worker 会话，向其排队或插队下发任务，以后台任务的方式监视其进度，并收集其报告。worker 完成后主动把消息投递到编排会话，无需轮询，空闲的编排器同样能及时反应。当编排器正在执行任务时，升级提问与失败通知以 steer 方式送达，空闲时以 queue 方式送达；一个回合结束时若未提交报告即判定为失败，达到阈值后自动替换该 worker。名册持久化到磁盘，且每个 worker 会话带有持久标题，重启既不会丢失工舰队，也不会产生重复会话。附带五个智能体预设，插件清单与 standard 预设完全一致。

DSH 的多角色团队编排插件：给每个角色各自的模型、人设与工具，按依赖跑节点图，带独立评审与有上限的返工，并在界面里看进度。

给 DSH 会话装上会议室：加入会议室即同时获得召集权与参会义务，且一个会话只能属于一个会议室。召集时把每位参会者 fork 进场——带着它自己已完成的轮上下文，同时剥掉全部工具；主持人自身不带任何上下文，只负责挑下一位发言者；每条发言在说出的当下就落盘。散会后每人拿到一份只属于自己的纪要，作为一条用户输入送回工作区继续干活。

多智能体任务拆解、DAG 工作流编排与提示词缓存优化引擎。

DSH 群聊式多智能体协作控制台：自主决策、任务分发、验收复核与长任务自主优化；内置后端随包分发，一条命令即可安装。

会话级多 Agent 工作台，支持可编辑任务规划、真实子会话观察、计划与运行对比以及基于证据的恢复预览。