插件

每日/每周任务管理：启动弹窗提醒、输入框上方滚动条、圆圈一键完成、任务卡片编辑、周日 AI 周总结；另附侧边栏 DeepSeek API 用量小部件（余额卡片、今日与累计 tokens 及费用、按模型明细、近 7 日柱状图）。数据以 JSON 存于 $DSH_HOME。

面向 DeepSeek Harness 的多 Agent 交付编排：总指挥派发 + 固定/临时员工 + 落盘任务状态机，右侧栏提供画布与名册面板。

把复杂问题回答成一页可视化 HTML：模型只写简短的 Markdown 草稿，随包附带的零依赖 `am` 命令行负责排版、配色与图表坐标。以上游 answer-me-with-html 技能原样内置，是纯技能的 DSH bundle，不含 Host 代码。

Web 界面上的技能创建面板：拉取官方 creator 技能，把需求交给华为云 / 通用 / REST API 三个 creator 之一执行创建，随后按 10 分制评测产物，未达 8.5 分就把逐项扣分交回 creator 修改直到通过。

为 DeepSeek Harness 提供 15 个 Superpowers 技能，覆盖测试驱动开发、调试、规划与代码评审。

实时技能提供器：把小米 MiMo（MiMo Desktop / MiMoCode）的全部 skill 读进 DSH 会话技能目录——engine-config 下的引擎内置技能（该目录缺失时从 app.asar 解包）、MiMoCode 全局与项目根、extensions.json 里扩展贡献的技能目录，以及 MiMo 自己的 skillPathCompat 开关启用的品牌兼容根。

把 DSH 能加载的技能扫成一份可浏览目录，按集合、分类、命令三级组织，提供侧边栏面板与点击插入输入框，自定义分类与命令说明保存在插件目录之外。

给每个任务加上严格验证:把任务拆成 2-7 步,用 worker 子代理执行,每个交付物都由无记忆的独立 verifier 子代理验证,最多修 3 轮后如实汇报。

每个请求都必须走完 7 步计划,每步都有可判定的验收标准,执行交给 worker 子代理,完成情况由无记忆的独立 verifier 子代理带证据判定 PASS / FAIL。

Spring Boot 后台开发套件：EasyExcel 批量导入导出代码生成与 Thymeleaf + LayUI 模板安全守卫。

强制所有回复和文档按 ASD-STE100 简化技术英语输出。命令：/asd100 on、/asd100 off、/asd100。

随手记、随时读：阅读、编辑、并排预览一键切换，附大纲与三套排版主题，支持公式与 Mermaid，多级文件夹管理，自动存为本地 .md 文件。

把 Agent 生成的 HTML 页面和 Markdown 文档发布到 GitHub Pages 并返回可分享链接，提供原地更新、列出、读回和删除的工具；附带侧边栏 Artifacts 面板和内置的页面设计技能。

agent 产出文件的浮层阅读器：Markdown 渲染、PDF 面板预览、DOCX/XLSX/PPTX 文本提取与回复末尾文件 chips，支持搜索、大纲与位置记忆。

从本地仓库真实支持的产物生成发布素材：hero 图、特性网格与中英双语文案，由 `README.md`、`package.json` 和可选截图渲染成 SVG 与 HTML。事实全部从这些文件引用——项目名、版本、license、一句话简介、特性列表、安装片段——缺失的字段直接不渲染，不补占位文案。每条特性带 `README.md#L42` 这样的来源标注；无法被本仓库证实的说法在写出之前就被 lint 掉，理由留在 `lint-report.json`。`manifest.json` 记录每个输入与输出文件的 sha256，`--now` 或 `SOURCE_DATE_EPOCH` 可让整次输出字节一致。另含一个可以在会话里重新生成的 GUI 面板。

把流式输出的助手回复变成短促音效：按可调的最小间隔逐字发声，只对回复正文发声，窗口最小化、被遮挡或切到后台标签页时照常发声。内置两种音色，也可自调波形，或载入音频文件当音色。

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。

MiMo TTS 语音合成——已定稿助手回复的朗读按钮与内联播放器（可拖动进度条）、插件页配置卡片（支持试听）和语音历史设置页。

为 DeepSeek Harness 增加「全模态设置」分区：可把生图 / 生视频指向任意 OpenAI 兼容端点，多套配置档案可随时切换，图片与视频各自独立的接口地址、API Key、模型、路径与尺寸，支持自由填写额外请求参数、不消耗额度的连通性测试，并注册 generate_image / generate_video / check_video 三个模型可见工具，异步视频任务可跨重启保留。

移除拦截图片请求的多模态能力门禁：改写 llm.resolveModelInfo 的返回值与适配器模型表，为未声明 input 的路由补上 image 输入能力，使其可以发送和读取图片。不改 app.asar，也不改配置树。

面向视觉回归的像素级截图比对。输入两张本地 PNG，第一行是可机器判定的结论（`PIXEL_CHANGED=true|false`，可以直接 grep 当断言），随后是差异比例、差异区域包围盒、最大通道差与平均绝对误差，并生成一份自包含的 HTML 对照页。可用绝对或比例坐标声明忽略区，排除时钟、光标这类每次渲染都会变的部分。它刻意不做内容识别——只回答「变没变」，因为这一步可以做成确定性的。全部本地完成：不调模型、不联网、不上传。

在右栏新增一个面板，用来并排对比用户自己从工作区挑选的一组图片——每页 1/2/3/4/6 张、每张独立缩放与平移、可把某一张的缩放与显示位置同步到整组、缩略图可拖动排序。图片由浏览器直接加载，不进入模型。

免密钥上网 MCP server：web_search、基于双 CDP Chrome 的 JS 渲染抓取（代理自动互备），以及 7 个隔离上下文真实浏览器 page_* 工具。

基于 OpenAI 兼容 Responses API 的通用联网搜索插件：配置 baseURL / API Key / 模型即可让内置 web_search 工具对接 Qwen Token Plan、OpenAI 等任意网关。