插件

侧边栏开发者工具箱，内置 13 组共 65 个纯浏览器端工具，覆盖 JSON、代码格式化、URL、编码解码、哈希、加密、文本与数字日期处理，零网络请求；面板以页签形式挂在 dsh-better-sidebar 上，需先安装该插件。

面向 DeepSeek Harness 的电商研究插件：OAuth 接入 Nexscope MCP，覆盖亚马逊、TikTok Shop、沃尔玛、Shopee、Temu 与 1688 等市场数据，并捆绑 nexscope 技能。

把需另行安装的 agent-desktop CLI（`npm i -g agent-desktop`）封装成 9 个 DSH 工具（ad_status、ad_list_windows、ad_snapshot、ad_find、ad_click、ad_type、ad_press、ad_launch、ad_close_app），让 Agent 直接列窗口、读无障碍树、按快照 ref 点击、输入文本、发送按键、启动与优雅关闭应用。插件本身不含自动化逻辑，只做参数校验、调用 CLI、解析 JSON 信封；ref 过期时要求调用方重新快照，不自动重试，避免误点。

arXiv 论文调研助手：设置页图形界面、本地知识库、反馈循环、关键词检索与可选的本地向量语义检索，以及逐篇深读笔记。需已配置 DSH 的 LLM 提供商；语义检索与全文深读另需可选的 Python 环境（pymupdf + fastembed），没有时语义检索退回关键词、深读跳过。

把一套本机私有的 Sub2API 网关（Sub2API + PostgreSQL + Redis，Docker 方式）内嵌到 DeepSeek Harness 侧栏，并自动本地登录。仅限 Windows，需已装好 Docker Desktop 与 WSL2 后端；首次启动要从 Docker Hub 拉取约 250 MB 镜像，并占用本机 18080、18081 端口。

自建 SearXNG 搜索源：随包脚本在 macOS/Linux/WSL 上安装并守护本地实例（需 git 与 Python 3.11+），免 API Key、无追踪；实测本机各引擎的可达性与延迟后，一键应用推荐集。

用 scrcpy 把安卓手机画面投到 Windows 电脑（USB 或无线），并把启动、停止、状态、connect（手机重启后重连）、截图暴露为智能体工具与 /mirror 命令。需在本机装好 scrcpy 与 adb（winget install Genymobile.scrcpy），插件不打包这两个可执行文件。

按会话独立的极速交付模式，从输入框切换。新对话默认开启；对话运行期间拒绝切换，并在会话头部显示只读开/关徽标。一个开关驱动三个子系统：测试与构建命令断路器（不真正执行，直接返回成功回执）、按 SEARCH/REPLACE 冲突块原子写入的 apply_patch 工具（任一锚点未命中则整次回滚）、以及把终端输出脱水成一句通过或最后 15 行错误的脱水器。

给 DSH 会话提供可跨请求续聊的 Codex 顾问线程：六个原生工具、Codex 轨迹、侧栏状态卡，以及每轮 model/effort 来源。需本机安装支持 app-server 的 Codex CLI 并登录 ChatGPT/Codex 账号（插件不自带 CLI）；已在 Windows 11 + DSH 桌面 0.2.1-rc.5 上验证。

给 DSH 的跨会话长期记忆：八层记忆、四本记事本、FTS5/向量/图谱混合检索、智能体驱动的自动捕获、写入生命周期 Hook、可选写入审计、项目空间、遗忘曲线与可视化管理页。完整的 FTS5/向量/图谱检索依赖随包附带的 Go 服务，而预编译只提供 Windows x64；macOS/Linux 需自行从源码构建，否则退回无 FTS5 的 Node SQLite，检索能力降级。

把 DeepSeek Harness 与 Codex 接到共享的 ~/.agentloom：将共享记忆与被上下文预算截断的 AGENTS.md 条目注入系统提示，并提供 status、sync、记忆检索/列出/写入与技能列出的六个 loom_* 工具。需先安装 agentloom CLI 并执行一次 agentloom init；同仓库的七工具 MCP 桥是另一个包，供 MCP 客户端使用。

跨工作区的 Library：把文件、工具、环境、知识与工作记录收进一处，之后任何会话都能索引、检索与复用它们。

通过需另行安装的本地 Obsidian Quote 服务提供知识库侧栏：选择已登记的知识库或文件夹，只读检索笔记片段与带来源的上下文、提取条款、生成项目规范摘要并查看共享引用统计。

智脑（第二大脑）—— DeepSeek Harness 的 Markdown 权威记忆插件：分层记忆（L1 长期模型经用户确认 / L2 知识必须留源 / L3 近况每日配额），本地召回账本可解释每次注入，生命周期引擎带周回顾与 Web 面板。首次运行向导支持空白脑新建、只读接管现有智脑目录、或仅补齐缺失骨架文件，均不改动已有文件。

DeepSeek Harness 的跨会话记忆：后台从会话中抽取耐久事实，按需召回相关记忆，维护分层摘要、persona 快照与承诺台账；数据默认留在本机，可选同步到自己的私有 Git 仓库。

爱莉希雅的记忆插件。给所有 DSH 会话共用一份可读可改的 MEMORY.md：双硬盘镜像、历史快照、跨进程写锁；条目按命中频率与重复强调在主文件与可检索归档之间双向流动；检索为关键词共现加 BM25 排序。九个分区（人设、要求、指正、教训、方法、请求、会话、方法库、导入文档），另有一个独立的「自我记忆」分区放角色的自我认知，优先级高于人设。内置可选装的记忆包（packs/elysia：61,903 字自我记忆 + 2,482 字人设）——这份记忆不是手写的设定集，是从 1,696 条经官方文本确证的游戏语音（2.96 小时）里统计出来的：句尾「呢」390 次、问句占 52.1%、平均句长 25.5 字。默认不安装，装前自动备份，只写 identity / persona 两个分区，可卸载恢复。另含可选语音朗读（本机 GPT-SoVITS 引擎，默认关闭、引擎不在就静默降级）、自有技能库与表情包库（按情绪自动分类，在合适时机自动发送）。

分层上下文管理：每轮结束时把较早的工具输出替换成确定性卡片；模型可以用 compress 把较早的范围折叠成自己写的摘要，最多三级；所有原文都存在本地，可用 decompress 和 search_context 取回。可与 DSH-Mem0 同时使用：过期的运行时上下文快照（比如召回的记忆）不存档、不切卡、不折叠；在前缀缓存已经失效、清理的收益超过缓存损失，或上下文超过窗口 75% 时，于轮末换成一行占位；为其他上下文插件提供 strataBudget 服务（pressure、allowance、countTokens）和 strata/fold-landed 事件；DSH 自动压缩没有启用、或官方摘要连续失败时，strata_status 会给出警告。其 L1 层、存档轮换、裁剪保护与预设接管分叉自 dsh-live-compact 1.0.6（MIT）；请先卸载 dsh-live-compact 或 billion-context——它们替换同一行压缩配置，装着任一者时 Strata 不会接管。

多角色陪伴插件，支持可选人设、可编辑的角色记忆、持久会话绑定及 QQ、微信机器人连接与二维码刷新。QQ 需本机另装 NapCat，微信走官方 ClawBot/iLink 通道。

为 DeepSeek Harness 提供 QQ（OneBot 11 / NapCat）通道：把 QQ 私聊和群聊各自接成一个独立的 dsh 会话。内置群聊闸（只认点名、静默时段、冷却、每日配额、工作高峰闭麦）、工具闸与写操作审计、出站过滤器（挡住模型把输入标签当自己的话复读出来）、语音转写、图片与合并转发、dryRun 试运行与用量统计。由 dsh-onebot-qq 0.9.4 分叉而来。不能与上游 dsh-onebot-qq 同装（两个 QQ 通道共用一个 NapCat 会互相抢消息并让 DSH 崩溃循环）。私聊默认只回管理员（管理员名单为空=谁都不回）；群聊默认所有群、被 @ 即应答，任何群成员都能驱动 agent，需要限制请把 groupPolicy 设为 allowlist。

把已配置、运行时注册、本地缓存的模型合并进一个面板，做探测与最小请求测试，一键拉每家渠道的上游 /v1/models 目录，再把要留的模型串成命名方案。虚拟 provider ModelPool 在请求发起时顺延，带按模型冷却、指数退避、图片请求避开纯文本模型、被拒思考档位记忆 10 分钟。另有按天与模型的 token 台账（可导 CSV）和 21 个回归探针。不是 dsh-llm-fallbacks 的 fork。

DSH Web GUI 的 Claude 风格配色与排版——纸白底色、近黑文字与赤陶强调色，在 Codex absolutely 主题基础上重新推导中性色阶与强调色阶，以 82 个原生颜色变量覆盖浅色与深色两套外观；使用 Anthropic Sans、Serif、Mono 三款字体排版，界面外框字号跟随正文设置缩放。字体不随插件分发，需自行安装，否则回退到系统字体。

在 DeepSeek Harness 侧栏显示账户余额、当前时段单价与今日已用金额；今日已用读自本机 dsh-cost-meter 账本（~/.dsh/.dshw-usage.json），未安装 dsh-cost-meter 时该项显示为「—」。

在会话状态栏精确显示本会话累计花费：按每次请求各自的时段价与所用模型分别计费。

输入框旁一键，把想到一半的草稿变成 AI 真能照着干的结构化提示词：补齐目标、约束、输出格式与验收标准，只在缺关键决策时留占位符。原地改写、绝不替你发送，一键或 Ctrl+Z 还原。四套可编辑预设（通用/编程/写作/翻译），可选读取会话上下文消解指代，模型可跟随会话或固定到指定 provider 与思考强度。改写期间切会话、继续打字都不会中断；结果与当前草稿不匹配时保留待重试而不是覆盖。纯 JS、无构建、无自带依赖。