插件

基于 `dsh-better-sidebar` 的右栏文件预览增强（必须先装它，否则插件静默不生效）：为任意文本文件提供漂浮查找条（Ctrl+F，字面量或正则、区分大小写、命中计数、上一个/下一个），并在代码右侧提供可折叠的「结构」面板——Java、JavaScript、TypeScript、Python 列出类/方法/文件级变量，HTML（含 .vue/.svelte）给元素大纲，点条目跳到对应行。只读，不注册独立页签。

把 meow-memory 的七层记忆库实时画成 3D 星图，光点可拖拽、可按层筛选，点开可看全文与元数据；需先安装 meow-memory 插件，并要求 Node 22.5+。

侧栏插件面板入口压缩：默认只留三个，按住鼠标拖动排序，其余全部收进「更多」菜单（点名字直接打开，✓/＋ 决定去留），选择和顺序记在 localStorage。

为 DSH 的 ask_user_question 选择题卡片增加两项能力：右键选项展开补充说明，并合并进提交的 custom 答案；卡片底部可以先问一句，由 fork 子代理带着当前会话上下文只读作答，不改写会话。左键选择、跳过、分页与倒计时照旧，且只接管普通选择题卡片，不接管计划确认与审批卡片。适配 DSH 0.2.0-rc.1 及以上的 0.2.x（已在 0.2.2-rc.1 验证），需 Node.js 20+。由 buaaflyaway/dsh-question-note（MIT）派生、并受 MichengAI/dsh-btw（Apache-2.0）启发；不要与 dsh-question-note 同装——两者会接管同一张 ask_user_question 卡片。

DSH 工作区文件树的右键菜单：打开文件、展开或折叠文件夹、复制绝对路径/相对路径/文件名，并在资源管理器中定位。

把 DSH 右侧栏变成产出目录的实时画廊，专门解决 DSH「只在任务结束时才列出产出文件、过程不可见」的问题：直接盯磁盘产出目录，文件一生成就能看到，方便在任务进行中校验与纠正。图片缩略图自动刷新、支持缩放拖动；文档、代码、数据、压缩包与链接点击即调用 DSH 原生侧栏预览；支持按「本对话产出」筛选；支持多扫描目录，兼容工作目录不在默认产出目录下的会话。零依赖。

dsh 侧边栏里的项目看板。每个项目一个区块，固定四列（待办 / 进行中 / 待反馈 / 已完成）：新建、重命名、换色、排序、删除项目和任务，点一下把任务推到下一列，拖拽或卡片菜单调整顺序，删除可撤销，项目可折叠。点开项目还有一个「数据与结果」页：左边数据树、右边结果树，可拖拽整理、合并成章节、连线看出结果来自哪份数据；节点可加星标并「只看星标」，让结果之间互相关联，按类别给节点和连线着色，支持撤销 / 重做（Cmd+Z）。颜色、圆角和阴影取自 dsh 主题变量，跟随浅色 / 深色，宽度不够时从四列变两列再变单列。

DeepSeek Harness 的 MQTT 面板：客户端连接池、实时消息日志与内嵌 Broker，并提供九个 mqtt_* 智能体工具。

DSH右侧文件面板，类似VS Code/Codex：并排查看文件树与内容，支持预览/固定标签、右键终端及复制到聊天。

DSH 的游戏市场与运行时。Agent 跑长任务时，游戏铺满主工作区，右下角的小鲸鱼显示 Agent 状态（运行中、等你、完成、出错）；进度自动保存，下次接着玩。内置五款游戏，提供游戏 SDK 与 CLI，并可从市场安装社区游戏。

用 YAML/JSON 定义多智能体团队档案，校验后把成员桥接成 dsh-agent-teams 的建员参数，并对照运行中的团队核对结果。

DSH 的整篇 PDF 文献翻译：BabelDOC（Python CLI 及其 config.toml 里的 OpenAI 兼容 API Key）需自行安装配置；输出双语对照 PDF，跑之前先给 token 成本预估，按领域跨论文复用术语表，并关掉翻译环节服务端默认开启的 thinking 推理开销。

点一下 Q 版立绘挂件，就用本机 IndexTTS 2.5 把助手回复念出来。一个角色 = 一段参考音频，谁的声音都能当角色；没有立绘也能用，挂件会提示「本角色暂无图片，请添加」。不含任何音色与立绘，角色库在用户自己机器上。需要本地已装 IndexTTS 2.5。

DSH 音频工具：查看音频/视频信息、转码、从视频提取音轨、裁剪与响度归一化，并用本地 whisper.cpp 或 OpenAI 兼容接口把语音转成文字和字幕。需要本机已装 ffmpeg 与 ffprobe（插件不自带）；本地转写还需 whisper-cli 与 ggml 模型。

把 Undermind 的文献检索接进 DeepSeek Harness。插件自己维护远端 MCP 服务要求的 OAuth 授权码 + PKCE 登录，在到期前刷新并轮换 refresh token、在服务端丢弃会话时重新初始化，并把 Undermind tools/list 返回的每个工具注册成 mcp__undermind__* 工具，另加一个常驻的 undermind_auth 工具用于查状态、登录、登出与重试。需要一个 Undermind 账号和一个 client id：Undermind 接受 Client ID Metadata Document URL（CIMD）或预注册 client id，不支持动态客户端注册。

GNOME/Mutter 下的 Wayland 桌面控制：截图、带坐标的 OCR、按文字点击，以及批量输入动作。后端为 Python 进程，需 python3-gi 与 GStreamer；OCR 需 Tesseract。

用本机已装的 TeX Live 真编译 LaTeX：`latex` 工具把一个公式排成 SVG、PNG 或 PDF，把整份文档排成 PDF（正文含中文时自动切 xelatex + ctexart），产物写进工作区并返回可直接引用的 Markdown 链接。同时注入系统提示词段落，让模型用 `$...$` / `$$...$$` 而不是代码块写公式；本机没有 TeX Live 时，输入框上方会给出 BasicTeX / TinyTeX 一键安装。

dsh 材料库：把对话里产出的目录、文件或笔记收进真实文件夹并打标签，按 Finder 方式浏览，点一下跳回原始会话。内置 materials_archive 工具与自动归档规则：手动收过一次某任务的成品，之后每次定时任务跑完都会自动把新成品收进同一个文件夹。

在 Web 侧栏已归档会话的“...”菜单中新增带二次确认的「删除会话」；Host 永久删除本地 JSONL 日志（含隐藏的子代理后代）、工作区记账与归档/置顶集合，并刷新已打开的页面。

通过官方 Qoder CLI 以原生 ACP stdio 接入 Qoder 模型（无需逆向模型 API）；qoderclicn 中国版已通过真实 ACP 工具链路验证，qodercli 国际版可选但真实推理路径尚未验证。需 Node.js 22.18+，并在同一台机器上安装并登录所选 Qoder CLI；插件不安装 CLI、不管理账户。

给小本地模型的一步到位接入 + 轻量 harness。装载时自动探测回环与私有网段上的推理端点（llama.cpp、Ollama、vLLM、LM Studio），从后端读出每个模型的窗口与输出预算，再经 settings 注册 provider —— 不用手写配置就能在模型选择器里选到本地模型。随后只对这一个 provider 裁剪：用 tools.restrict 收缩工具面、按段名丢弃系统提示词段落与记忆 context、把注入的指令块换成一页纸同时保留其首 80 与末 96 字符、截断工具 schema 的 description 而不动结构与 required。云端 provider 原样返回同一个 assembly 对象，不做任何改动。注入正文每次装配都重新读盘，改文件下一次请求就生效，不用重载。插件详情页的面板是一块实时运行视图：显示接管是否生效、走的是哪个钩子，最近一次装配的字符进→出与省下的比例，以及各 provider 的在线灯（多路并发点灯，每个本地 provider 还能发一次真实的最小请求，把延迟与回复原文报出来）。本地后端没起来时，面板能一键拉起：先探测端口（已在应答就不重复启动），再按端口拉起对应后端（ollama serve，或你自己填的启动命令），进程独立于宿主存活，随后轮询到端口应答为止，等待上限夹在 3–600 秒，超时会把刚起的那个进程回收掉不留孤儿，找不到可执行文件时会把搜过的路径写清楚。面板上还有停止按钮，只肯停本插件自己起的后端（先 SIGTERM，1.5 秒不退再 SIGKILL），别人的服务一概不动。模型刚下好、后端还不存在时，面板能扫描本机 .gguf（跳过 .mmproj. 视觉投影、按大小降序，并带 300 个模型 / 20000 个目录项 / Downloads 只扫一层这三道上限），选一个就用它拉起 llama-server（端口上已有服务就复用），按后端自报的模型 id 注册 provider，再发一条真实请求证明能用。真正起之前会做一次装得下算账：只算显存装不下的那部分（hostBytes = 文件体积 − 显存），拿它比 max(总内存 − 2GB, 空闲内存)。文件比「显存 + 内存」还大直接拦；落到宿主的内存太多时先不替你起，要你确认；同样的情况若走 mmap 只给警告，因为权重落在可回收的页缓存里。加载方式下拉（auto / mmap / none / mlock / mmap+mlock）对应 llama.cpp 的 --load-mode，默认交给引擎自己决定。0.4.2 起上面每一条都改成按平台推导，而不是假设本机长什么样：家目录与数据目录走 os.homedir() 和各系统惯例（Windows 用 LOCALAPPDATA，macOS 用 ~/Library/Application Support，其它用 XDG_DATA_HOME）；后端二进制按各系统官方安装位置找，也可以用 OLLAMA_BIN / LLAMA_SERVER_BIN / VLLM_BIN / LMSTUDIO_BIN 钉死；找模型依次走 DSH_LOCAL_MODELS_DIR、~/models、~/llama.cpp/models、~/.cache/llama.cpp 与 LM Studio 数据目录，WorkBuddy 的布局降级成其中一个候选。显存先问 nvidia-smi，再问 rocm-smi，Apple Silicon 上问 sysctl hw.memsize 并标成统一内存（同一块字节不重复扣两次）。拼命令行之前会跑一次 llama-server --help，只保留这个 build 真有的参数 —— 老引擎给 --n-gpu-layers 99 且不下发 KV 量化，新引擎给 auto 加 q8_0；探测不出来的参数一律照传，不因为探不到就丢掉。LM Studio 用 lms server start --port N 起，不再和「必须先给模型参数」的引擎混在一起；vLLM 单独给 --model 的示例，不再套 llama.cpp 的写法。Windows、macOS、Linux 三套都在 CI 里跑，另加 windows-latest 与 macos-latest 两个 job —— 只在一个系统上跑过的「跨平台」不算跨平台。其中两套专门用来抓这台开发机的盲区：一套把 process.platform 改掉、整套测试按各系统重跑；另一套把开发机的所有有利条件全删掉（没有 nvidia-smi、没有 rocm-smi、没有 sysctl、PATH 是空的、家目录里没有模型），要求优雅退化而不是崩。后一套抓到过真实的一类 bug：好几处断言写死了 lms.exe，在可执行文件不带后缀的系统上根本不可能过。参考机实测：16.9GB 的 27.2B MoE 配 14.5GB 显存，进程工作集只有 285–691MB，预热 1000–2000 token 后稳定 76 tok/s —— 光看文件大小判断装不装得下是错的。0.4.3 起扫出来的模型是一张表而不是下拉框（每个 gguf 一行，带体积和偏大提示），选之前能看清磁盘上到底有什么。0.4.4 起 provider 表上的删除键删的是这条 provider 配置，不是磁盘上的权重文件。这个区别很重要：真正想清掉的是那种僵尸条目 —— 指向一个从没应答过的端口、同一个端口注册了两遍、或者模型文件早就删了还留着的那几条，而不是一个 15.8GB 的 gguf。删配置随时可以重新导入，删 gguf 不行。删除走settings.mutate 的 unset，路径是 \['providers', id]：不能用 update，因为 update 是合并层，往那儿写null 只会留下一个 null 的 provider 键，loader 会当成配置坏了而不是「没有这一条」；只有 mutate 的unset 内部是 Reflect.deleteProperty。删完会回读一次，因为对「来自下层（profile 的 cordis.patch.yml或 home patch）的键」做 unset 不是删除而是恢复继承值 —— 调用成功但条目还在。条目还在时面板会直说，并把该改哪个文件指出来，不谎报成功；settings 服务太老没有 mutate() 的版本也会明说，而不是默默忽略。删除要点两次，点别的行就撤回确认；删成功会清掉在线缓存与 baseURL 缓存并重算工具面，因为 provider列表变了。gguf 本身插件一个字节都不动 —— 扫描出来的那张表只用来展示和选中。且显存能不能读到取决于驱动。0.4.5 起模型扫描也读 Ollama 自己的存储：它的 blob 叫 sha256-… 、没有后缀，光按扩展名永远列不出来。现在认权重看后缀或文件头 GGUF 魔数（只开「无点号且 ≥8MB」的文件，一趟最多读 600 次魔数；.json/.md/.safetensors/.part 这类明显不是权重的后缀一次都不开）。Ollama 的模型从 manifest 还原：只取 mediaType 为 application/vnd.ollama.image.model 的层（mmproj/adapter 层不算主模型），人话名从 manifest 路径还原（…/qwen3/8b → qwen3:8b，latest 不加冒号），同一份 blob 被多个 tag 引用时合并成一行，metadata 的 kv 给出名称、量化和 context 上限。对 Ollama 的模型点「一键配置」不会再拿同一份权重重复起一份 llama-server：它确认 11434 上的 ollama 在应答（不在就 ollama serve），并按端点自己报的 tag 注册 provider —— 11434 上报的是 qwen3:14b，拿 blob 的 sha256 名永远匹配不上。顺带修掉两个只有真机才暴露的坑：Windows 上 existsSync('<文件>/') 返回 true，manifest 与目录的分岔改成按内容判定，不再依赖尾斜杠语义；量化标签表照搬了旧一代 ggml 枚举，把 ggml_type 15 标成 Q5_K_S，而 ollama show 实测报 Q4_K_M，整表按真实序号重写。同一份文件的去重按 (dev,ino)，谁有名字留谁。参考机实测：扫描从 1 行变 4 行 —— qwen3:14b（8.64G）与 qwen3:8b（4.87G）带着 Q4_K_M 徽标出现 —— 耗时 4ms；npm run verify 退出码 0（launcher 57 项、portable 35 项、panel-host 含 linux/darwin 模拟平台两套全绿）；panel-host 新增的用法在 tmpdir 里现造一份迷你 Ollama 存储再把 OLLAMA_MODELS 指过去，测试结果不再取决于跑测试的机器装没装 ollama。0.4.6 起面板显示的是模型自己的真名，不再是文件名：有些下载工具会把任何权重都落成同一个通用文件名，真名只写在 GGUF 头部里。扫描会读每个文件的 GGUF KV 区 —— 不是先读一段固定大小的头部，因为 tokenizer.ggml.tokens（大 MoE 模型动辄几十万条字符串）和 chat_template 会把 general.file_type 挤出任何窗口；而且 GGUF 的字符串数组是交错存储（每条 u64 长度加载荷），把它当长度表读会让游标跑偏、算出天文数字的读取量。读与走位分开记账：键名与类型必读，超过 256KB 的字符串值和字符串数组只走位不复制，非字符串数组超过 64 个元素直接跳过，游标越过文件末尾立刻停 —— 越界说明游标错了，不是该把上限调大。显示名依次取 Ollama 的 tag、general.basename 加 size_label、general.name、文件名，整串留在悬停里因为常带内部编号；视觉投影文件现在也靠 general.type 认，不只看文件名。短读（文件被截断）不再把半截字节喂给解析器。参考机实测：读一个文件的头部解析出 44 个键耗时约 16ms，整趟扫描约 31ms。0.4.7 起「试跑」不再出现「第一次失败、第二次成功」。老代码让两轮请求共用一个 AbortController 和一个 30 秒定时器，也就是两轮加起来只有 30 秒：大模型的冷加载第一轮就烧完它，abort 之后 signal 永久处于已中止状态，第二轮（换成 Ollama 认的 reasoning_effort: none 再试一次）连请求都发不出去 —— 这正是第一次点报 This operation was aborted、第二次却能成功的原因。现在每轮各自一个 controller 和定时器；超时自动再来一轮（retryOnTimeout 默认开），因为第一次请求超时几乎总是「权重还在读盘」；非超时错误（连不上、HTTP 报错）完全不重试。超时也会自己说清楚：文案里写明超过了多少秒、是否已自动重试，并指向新增的「试跑超时（秒）」配置项（默认 60，可设 5-600）—— 端口通了不等于能出字，它和「拉起后等端口（秒）」是两个不同的旋钮。顺带：面板提示里那句绑定某一个具体模型的举例去掉了，不是每台机器都下了那个模型，说明改成讲机制。0.4.8 起「一键配置」一个普通 .gguf 不再注册出不相干的 Ollama 模型。端口这一栏原来跟着上一次点击走而不是跟着文件走：选中 Ollama 的条目会把端口挪到 11434，选中普通 .gguf 时却不挪回来，于是一次先前点击留下的 11434 就一直留着。服务端照单全收，去探那个端口，发现 Ollama 在应答就直接借了它（日志里那句「端口本来就在应答，跳过拉起」就是这条路径），接着按文件名拼出来的模型 id 在 Ollama 的 /v1/models 里对不上，而兜底是抓列表里的第一个 —— embedding 模型往往排在第一位，于是注册出了一个用户从没点过的模型。现在端口跟着文件走：普通 .gguf 落在别的引擎的端口上（ollama 11434、vLLM 8000、LM Studio 1234）就改到 8090 并在面板里说明一句；只改「已知引擎的端口」，自己手填 9999 指向另一台 llama-server 的情况一概不动。模型 id 的兜底也不再瞎猜：只有一个条目时才取它（单模型后端报的 id 本来就可能和文件名不同），有多个而对不上就报错并列出实际看到的 id，而不是注册出一个错的 provider。0.4.9 起面板不会再整块消失。以前插件详情页里那一块可能凭空不见，而宿主照常运行、HTTP bridge 照常应答、连崩溃日志都不留一条。原因是一个作用域错误：某个辅助函数声明在一个组件里面，却被另一个组件引用 —— 这是合法 JavaScript，语法检查完全通过，于是它只在渲染期炸，也就是用户按下扫描按钮、React 执行状态更新函数的那一瞬间。宿主给每个插槽条目都包了一层错误边界，兜底渲染是一个空的锚点，所以异常被就地吞掉：插件没有被卸载、进程也没有崩，面板只是被换成了一个空 div。现在这两个辅助函数放在两个组件共享的模块作用域里。客户端这一半也有了专门的用例 —— 一个最小 React 替身载入真正的面板模块，真调用组件、真在渲染期执行状态更新函数、真去按扫描按钮，这类错误不会再走到发布版里。

给 DeepSeek Harness Web 的深海潮汐蓝主题：单一强调色、磨砂（非玻璃）材质，明暗双态一致。同套令牌下的界面增强：单行底栏 HUD（读取真实会话投影的上下文占用与上限、TPS、缓存命中率、耗时）、按回合绘制的子代理委派卡片（显示 token 用量，并可附上按 OpenRouter 公开单价估算的金额）、侧栏分页与置顶小节加实时筛选、输入框下方的模型/思考等级/权限控件，每项均可在插件设置中单独开关。

位于输入框统计行右端的成本胶囊，显示估算的本轮费用与会话总费用；点开后是双栏面板，列出本轮与本会话的输入、缓存、输出支出，对话轮数，今日与总计支出，以及本会话缓存命中率和缓存节省。价格取自 DeepSeek 官方价目表并含峰时计价（北京时间工作日 09:00–12:00、14:00–18:00 加倍，法定节假日除外），每条消息按结算时刻取价，prices.json 改动后无需重启即可生效。

DSH 侧边栏行右键菜单：在 DSH 0.2.2 及以上，两类行用的都是宿主菜单——工作区行按会话菜单的分组排入新建会话、复制路径与在文件夹显示、置顶打开方式、打开方式子菜单与批量删除；会话行在指针处展开菜单，并追加置顶打开方式、打开方式子菜单以及已归档会话的永久删除。条目默认只出现在右键菜单，可在设置里逐项开启「同时放进「…」菜单」；0.2.1 上工作区菜单由插件自绘。 改编自 miao-ge/dsh-sidebar-context-menu 与 0imzero/dsh-workspace-menu，请勿与它们同时安装——三者都会给同一批侧边栏行挂右键菜单。