插件

把 DeepSeek Harness 会话整理成日报、周报、交接与文章稿件，支持可核验的 HTML 导出与复核收据。

AMI MegaRAC OneTree 一键日志上传与分析框架：上传压缩包或登记服务器路径，安全解包、探测 dump 根并分类

注册 ai-eight-honors-eight-shames skill 的 DSH 插件：面向编码代理的八条可核对工作准则（先查证再调用、有歧义先确认、业务规则给出处、先复用再新造、先测试再声称完成、按既有约定写、区分事实与推断、改动可回滚），外加第 9 条——用户每次提出需求或问题，都在工作区根的报告文件里成对记录诉求与改动。

把 dsh-mol 的 stdio MCP 服务（基于 RDKit，不联网）接进 DSH profile。它提供 12 个工具：三级 SMILES 校验（人话诊断 + 字符定位）、分子性质、类药性与结构警报、结构图渲染（PNG/SVG）、多分子拼图、格式互转（SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/分子式）、标准化（逐步记录改了什么）、去重、SMARTS 子结构匹配、指纹相似度，以及逐条报告失败行的批量清洗。本 patch 只负责注册服务；工具实现在本仓库的 Python 包中，需先安装——README 给了 pip 与源码两条路线，包上架 PyPI 之前，源码那条是可用的。

注册 ai-eight-honors-eight-shames skill 的 DSH 插件：面向编码代理的八条可核对工作准则（先查证再调用、有歧义先确认、业务规则给出处、先复用再新造、先测试再声称完成、按既有约定写、区分事实与推断、改动可回滚），外加第 9 条——用户每次提出需求或问题，都在工作区根的两份固定报告里成对记录诉求与改动。

面向 AI 编码代理的确定性安全审计事实与结论门禁：euthyna history 把每行被删代码归因到提交并标记安全修复类删除（--origins 追到最初引入者），euthyna coverage 报告哪些改动符号从未被测试调用，euthyna gate 用六道门禁逐条校验结论，拿不出证据的一律降级为观察。

机制上与上下文压缩领域最响的两条公开路线同源：代码骨架闸门沿用 Headroom（Apache-2.0）的骨架化思路，其公开头条为「编程 agent 少 20% token、JSON 载荷少 60–95% token，答案不变」；估计器通道沿用 TokenPilot（arXiv:2606.17016）的缓存感知上下文管理思路，该论文报告长会话 agent 成本最高降低 60%。这两个数字都是来源方自己的口径，此处照引；本插件不自带 benchmark，不自称任何降幅。在此之上为 DeepSeek Harness 提供：在同一设置区选择压缩 Profile、调整 Auto Compact 触发水位并开关代码骨架压缩；基于 DeepSeek V4 官方 tokenizer 的精确计量与同修订计数校验；非支持模型自动 fail-open，保留原始工具结果。

工具健康度哨兵：跨会话记录工具成功率、延迟与错误分类，把慢性失败工具警告注入系统提示，附体检工具与 /tool-health 命令

团队成本管家：按成员/工作空间计量每次模型调用的 token 与费用（含子代理），内置 DeepSeek 2026-09 价目表与自定义价格覆盖，成员预算热更新、阈值 Webhook 告警、可选超支拦截，提供成本报表工具与 CSV 导出，并在设置页提供团队成本看板。

网页操作录制器：录制用户引导会话中的真实点击、输入、导航与网络请求，生成 Markdown 操作时间线报告（report.md + events.jsonl），用于沉淀接口级 skill。

对比已有 DSH 会话，或在两套 Agent Preset 之间运行受控 A/B 试验，展示对齐时间线、配对指标差值、显式验收结果与可导出的报告。

将案例依据、诊断结论、维修工序、配件清单与方案对比汇总为带数据溯源的 Markdown 维修建议书。

构建在 DeepSeek Harness Web 之上的全屏业务应用框架：深色侧边栏工作台，集成数据库连通测试与 SQL 查询、票据/会计二级知识库（本地检索与 Word 文档投喂）、元数据环境比对与变更 SQL 生成、数据字典、Agent 日志检索报告演示、系统测试用例执行、印象笔记风格记事本、常用开发工具与小游戏。

在 DSH 输入栏（模型选择器旁）内联显示 Command Code 套餐用量：5 小时与周窗口已用百分比及剩余 credits，点击徽章弹出向上的详情浮层并含重置倒计时；复用 @mars-sea/dsh-commandcode-provider 的 commandcode/report 远端数据。

面向 npm 可分发的 DSH 插件提供安装前静态审计：按 dsh-vet/v1 报告输出严重度、置信度、证据与评级，附 CI Action 与徽章。

从 WSL 探测 Windows 上的 Ollama、LM Studio、vLLM 与 llama-server，比对 ctx，并报告 /v1/models 的 apiReady 与 TCP 是否打通。

报告 PowerShell、cmd 与 LANG 编码，便于排查 UTF-8 与代码页问题。

报告 WSL 内 Docker CLI、context 与 daemon 是否可达，并探测 vLLM :8000 的 /v1/models 健康与 GPU runtime。

模型产出文本的三个语言通道——工具调用描述（所有工具调用卡片标题，含 PTC 类预设的 run_code）、思考与回复——各自可跟随网页界面语言、强制指定语言或关闭（默认仅描述通道跟随界面语言）。host 侧注入一条全局 runtime-context 提示指示，client 半上报界面语言，设置里的插件卡片负责切换。

从其他编码 Agent 移植过来的斜杠命令（setup、connect、install、trust、browse、doctor、status、model、memory、compact、resume、review、mcp、init、suggest、improve、refactor），一个零依赖的插件源码静态扫描器，以及一份内置的插件评级报告卡目录，每条结论都给出文件与行号级别的证据。

通过 /review 命令或 code_review 工具并行派出只读评审员子代理小队（安全、正确性、测试、风格，各自可指定不同模型），并汇总为按严重度分组的结构化评审报告。

通过 GitHub App 查询当前仓库未关闭 PR 与最近一次 Actions，不回传密钥。

报告当前 WSL 发行版，并提醒多发行版混用风险。

解析 DSH session 日志归因 AI 生成文件，叠加 c8 覆盖率，产出「AI vs 人工代码」覆盖率对比与信任分，并提供 check/fix/verify 三工具闭环补齐测试盲区。