插件

DSH 自动模式：用 Flash 模型为每个新会话自动判断最合适的 Agent 预设（标准/PTC/极简/创造）并直接执行，无需确认。

在 DSH Web 侧边栏按项目展示 LLM Token 用量与人民币花费，分别统计输入（未命中）、命中与输出，并按模型标准价格自动计价。

Alternative WorkflowEngine provider for DSH 0.1.0-rc.7 that runs model-written orchestration in fresh QuickJS/WASM runtimes with a JSON-only host bridge and bounded memory, execution time, and child-agent fan-out.

Smart provider routing: composer-button one-click enable/disable, any channel error (including 4xx) auto-falls-back to the next channel, chain names shown in the model selector without exposing internal channels/models, multi-chain management with settings UI.

vision_analyze tool: analyze a local image or URL with an OpenAI-compatible vision model.

Codex-style token usage dashboard: five stat cards, GitHub-style activity heatmap (daily/weekly views), insights & model ranking; persisted snapshot with incremental sync, survives session deletion.

System parameter adjustment UI: grouped settings page for timeouts, parallelism, LLM retry policy, model params, web search, permissions and presets; safe profile-config editing with line-level YAML matching and post-write validation.

Splits the composer model selector into a searchable, favorite-marking dropdown and a reasoning-effort slider, with Ctrl+P / Ctrl+T quick-switch shortcuts.

面向纯文本 DSH 主脑的模型无关视觉审阅流水线：HTML 逐页截图 + 视觉子代理简报契约（gewu_prep），再把每条审阅发现定位回源码核验真值（gewu_locate）；已在 mimo-v2.5 与 qwen3.7-plus 上实测。

DeepSeek Harness 侧边栏用量仪表盘插件：跨会话 token / 模型 / 活动统计、按会话明细与可选时间尺度的用量趋势图。 Usage dashboard plugin for DeepSeek Harness web: cross-session token, model, and activity stats with a per-session table and a windowed trend chart.

Claude Science-style AIDD research workbench for DeepSeek Harness — ReAct research loop, versioned artifacts with provenance, and 17 skills for virtual screening, molecular generation, ADMET prediction, DTI modeling and model reproduction.

DSH Web 插件：在设置页按模型统计 token 用量（环形图、热力图、趋势），数据仅来自本地日志。

DSH 的 MCP 客户端中枢（stdio / Streamable HTTP / SSE）与 Web 控制台：管理 MCP 服务器、技能、命令与记忆。

自动拒绝长时间无人应答的权限请求，并向模型注入可见的超时提示。

纯文本 dsh 模型的识图插件：粘贴图片自动由你配置的多模态模型转成文字——透明孪生路由、模型可自主调用识图工具、无内置密钥与中转。

微信小程序自动化测试 dsh 插件：选择器寻址、构建新鲜度门、可在纯文本模型上工作的几何断言，以及视觉路由下的截图图像块。

上下文手术刀：精确改写 DSH 会话中模型可见的对话历史（表层替换），回复与思考链可分开编辑。

DeepSeek Harness 的动态多模态转文本投影与跨模型视觉桥：可在视觉模型与纯文本模型（DeepSeek）之间无缝热切换。

面向 DeepSeek Harness 的 Anthropic Model Context Protocol（MCP）客户端桥接插件。

可配置的 DeepSeek Harness 模型请求重试次数（设置 → 通用）。

把任务从 DeepSeek Harness 委派给 Claude Code / Codex CLI 等外部编码代理（harness_call 工具）。

DeepSeek Harness 插件：当用户输入或模型输出命中配置关键词时注入上下文，规则可开关可配置，并允许模型读写记忆。

为 dsh 提供 DeepL 风格翻译界面：用无工具的 agent 预设驱动双栏翻译器替换根框架，同时保留原有设置面板（模型、供应商、插件）。

DeepSeek Harness 的 FAL 图像生成插件：generate_image 工具对接 FAL 队列 API，生成的图片直接渲染在对话中。