插件

渐进式交互：回复里的可交互卡片，由 31 个固定组件搭成（滑块、输入框、可排序表格、图表、函数图像、公式排版、分页、勾选清单、流程图、答题按钮、动画播放器）。调节控件在浏览器内重算，不再调用模型；模型不写任何 HTML 或 JavaScript。内置微积分引擎（定积分、导数、极限、求和、求根、泰勒多项式）和一个教模型何时用卡片的技能。

每轮对话结束后预测你的下一句话，以灰色幽灵文字显示在输入框里：按 → 接受，也可以直接开始打字、用 Ctrl+→ 逐词补齐，Esc 关闭。预测模型默认跟随当前会话，也能在设置卡片里指定；卡片里还有总开关和测速。

把 DSH 接进 VS Code：审批用原生通知回答，ask_user_question 在侧边栏卡片里作答，ide_context 工具读取当前文件、诊断与选区，选区可插入 DSH 输入框，侧边栏提供实时转录、按工作区限定的会话列表以及模型与权限控制。

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。

拿你自己的模型配置当对手玩的社交推理游戏。一张桌子有 N 个座位（默认 6 个，其中一个是你的），其余若干座位由绑定了不同 provider、model、temperature、system prompt 与伪装参数的 agent 扮演；你通过提问和交叉印证，判断哪些座位不是人。座位身份与每个 agent 的模型配置在判定前都不出现在 host 状态里，判定后才揭晓伪装参数。每局导出逐席位对话 JSONL 与判定记录，同一 seed 加同一份操作脚本可复现出逐字节相同的对局，于是换模型、换提示词、换伪装强度的几局可以直接 diff。

将 DSHM 安卓客户端连接到电脑上的 DeepSeek Harness 会话，支持远程续聊、模型切换、审批、设备配对与撤销。

为 DSH 会话提供 OpenAI 兼容的 HTTP 接口与手机面板：读会话、浏览文件、发送或排队消息，并在手机上处理审批与提问。

工具面快照与漂移门：全量可见工具注册表（含 MCP 工具）基线化为可提交的 JSON，升级新增、移除或改动工具时响亮告警。

把 Agent 提交的删除命令（PowerShell `Remove-Item` 及别名、Bash `rm`/`unlink`/`rmdir`、CMD `del`/`erase`/`rd`/`rmdir`）改写为 Windows、Linux、macOS 的系统回收站操作，执行脚本前尽力检查其中的同类删除操作，且不提供永久删除兜底。

面向 DSH 的 GitHub issue 服务：把遥测失败分析整理成统一格式的 issue 报告，构造预填的新建 issue 链接并在超出配置长度时裁剪正文，再用部署配置的模型把一段自然语言描述改写为结构化 issue。

输入框按住说话：按住快捷键录音，经 DSH 自带语音 Remote（本地 SenseVoice）识别后写入草稿，可选自动发送。

在输入框下方显示 DeepSeek API 当前计费时段（高峰/空闲）与距下次切换的倒计时，点击可展开高峰/空闲时段规则；高峰时段发送消息前会先拦截并弹出确认。

在输入框附加文件和文件夹：剪贴板粘贴、原生文件/文件夹选择器、@-mention 路径搜索；文件夹转分页 Markdown 供智能体逐页读取。仅支持 macOS（剪贴板读取与选择器依赖 osascript）。

以 MCP 服务器形态提供的代码库检索引擎：四个工具（code_search、code_outline、code_index、index_status），底层是 SQLite FTS5 索引 + BM25 排序 + 中文 bigram 索引，tree-sitter 按声明边界分块、增量重建索引，并带三层密钥过滤。bigram 索引让中文提问也能命中英文代码，且默认路径不需要向量库或 embedding 模型。需要先用 scripts/install.sh 装好本机 Python 3.10–3.12 引擎，并在 profile patch 里设置 CODERAG_ROOT。

从断点继续对话：/continue 命令与消息操作行按钮让模型接着被打断的回答往下写，覆盖手动停止、模型请求失败、输出 token 上限截断与崩溃恢复四种情形，续写提示在被回答后从对话框中回收。

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。

为 DSH 设置面板增加「快捷键」页面：六个可改键命令（权限模式切换、思考强度调节、状态页、任务清单），并展示翻页键跳转与可选的输入框 Enter 重映射。

给 dsh-skill-mcp-panel 的技能卡片加中文说明：展开卡片时显示一句话中文速览、分类标签和几条要点，面板原本渲染的英文描述折进「原文」按钮。手写映射表里没有的英文技能，由宿主用你当前的默认模型按需现场生成并落盘缓存，缓存按原文哈希失效，所以新装的技能不用再手工补条目。技能自带描述已是中文的自动跳过。

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。

应急演练脚本核对（按阶段、响应分级、指挥与资源要素核对脚本齐备，仅提示差异，不作出定性结论）

四段带审批闸的视频创作管线：立项、脚本、素材、合成，把一句话变成带配音、配图或视频和字幕的解说片；生成走 ComfyUI 工作流或图片/视频 API，合成走 FFmpeg。

给不具备多模态能力的模型一双眼睛:把随插件分发的 stdio MCP 服务器挂成 mcp__opencode_eyes__describe_image,把图片交给 StepFun step-3.7-flash 并返回详细描述。

RSS/Atom 阅读器——分组订阅与未读/总数双计数、FreshRSS 账号同步（Google Reader API，已读/收藏双向写回）、图片本地代理、自带 Key 的 AI 摘要/翻译/单篇问答、播客音频与全文抓取。

把 FilmLight 官方的 FLAPI MCP（flapi-dev-mcp）注册成 DSH 里的 MCP 服务器，让 agent 能编写并运行 Baselight / Daylight 的 FLAPI 脚本。