插件

让「同级或更窄的 sandbox_permissions」不再让工具调用直接失败。会升级的工具（pwsh、bash、write、edit）都广告完整的 sandbox_permissions 枚举，但 DSH 只接受严格更宽于当前生效级别的请求——其源码自称这是「deliberately not a schema constraint」。于是反射式带上该参数的模型往往填它已经在的那个级别，调用在执行前就死掉："sandbox escalation to \"workspace-write\" is not strictly wider than this call's current \"workspace-write\" mode"，某些模型还会为此烧掉一整轮重试。本插件只注册一个 tools/execute waterfall 监听器，且仅在那一条文档化拒绝上、且参数里确实带了升级字段时，把同一个调用去掉该参数重投一次。安全性由 DSH 自己的文档保证：拒绝发生在任何执行之前（"nothing has run"），且改过的参数无法再次匹配，因此重投在结构上不成环。已端到端复现并验证——改造前 isError 为 true 且命令从未执行；改造后拿到命令的真实输出、isError 为 false，会话里只有一个 tool/call 与一个 tool/result。零依赖。

DeepSeek Harness 本地凭据脱敏网关的控制面板：网关与小模型健康状态、审计指标、泄密探测沙箱、豁免白名单、加密密钥管理、凭据保护模型入口与部署控制。

飞书机器人 → DSH 会话桥：在指定工作区开真会话，用 DSH 现有模型+插件执行任务并回传结论。

照着 IDEA 的 VCS 做的 Git 集成，装进 DSH 会话：输入框「权限模式」旁边的 Git 图标显示当前分支与未提交改动数，悬停可切分支，点击弹出 IDEA 风格的面板（分支树、提交图、变更与暂存、提交详情、文件差异），另有一个设置页管提交身份、git 位置和网络参数。不向 DSH 注册任何模型工具。

训练鉴证——把资产定价的异地标准化训练钉成可复算、可归因、可审计的裁决链，四道闸硬拦（半拉子刷新、账物不符、判不了当通过、污染母本）。附带一个 skill。

自动编排复杂的 DeepSeek Harness 请求：判断任务是否适合委派，创建考虑依赖关系的计划，分配受数量限制的 researcher、architect、backend、frontend、tester 和 documentation worker，收集结构化证据，并将结果交给最终 reviewer。该 bundle 会一起启用工作流引擎和面向模型的 subagent 工具；关闭插件时也会同时关闭完整的工具组。

DeepSeek Harness 的 skill 路由插件：用本地模型为 skill 和用户任务生成向量，按基于分差的规则保留明确相关的 skill，并自动把它们的完整正文注入提示词。

每个 turn 结束自动语音/音效提醒，出错时播失败提示；内置 20 个音效（提醒 10 + 大自然 10）且默认「音效」模式，零配置开箱即用、不需要任何 API Key 与音频文件；进阶可用火山「声音复刻」克隆自己的音色并一键生成三条播报语音；走 winmm/waveOut 原样播放，绝不改动系统音量或静音状态。仅 Windows。

macOS 与 Windows 上的 agent 截屏：一个工具截屏并把图片本身返回给模型，无需再调第二次。Windows 上整段连拍在同一个引擎进程内完成；macOS 上常驻助手把区域截图降到 13ms、变化检测降到 23ms。另有一个仅 macOS 的工具：报告屏幕录制授权状态，并直接打开用于修复的系统设置面板。

分层跨会话记忆，只推变化的部分：首轮注入全部有效条目，之后只推新增 / 已更新 / 已失效，没有任何变化时一个字都不注入。事实与决策带语义键（一个 key 只有一个有效结论），模型只能写收件箱、由人确认后才成为常驻事实；条目可以带复核时间，到期后提醒一次；检索按相关度排序，中文按 bigram 匹配；侧边栏页签不再只是列文件，而是讲清流程：条目按「待你确认 / 已在用 / 已归档」分组，可按类型、标签或日期三种维度查看，并能在界面上确认候选、撤回或归档常驻条目、取回已归档条目、删除候选，同时显示全局与工作区规范文件以及当前注入体积。附带零依赖 CLI，不装 DSH 也能用这套记忆库。

在模型思考过程中随时向当前会话注入纠偏/引导信息，或打断当前回合。

给模型一个 rename_session 工具，让 agent 在对话中直接重命名会话。

为 DeepSeek Harness 添加 KnyazevAI API 提供方及 DeepSeek、GLM 和 MiniMax 模型目录。

在设置页配置任意数量的模型供应商：各自独立设置接口地址、密钥与逐模型参数（思考强度、图片输入、重试策略），支持 OpenAI Chat、OpenAI Responses、Anthropic Messages 与 Google Gemini 四种协议。

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轮次导航导轨的系统声音可视化：导轨实时跟随默认播放设备正在渲染的声音律动，提供频谱 / 脉动 / 摆动 / 行波四种运动方式，宿主端用 2048 点 FFT 切出 16 段对数频谱，灵敏度、强度、低频冲击与波速均可实时调节。音频走宿主端 WASAPI 回环采集，因此没有授权弹窗、不用麦克风、不录屏。浏览器半只添加一个属性、一张样式表、若干 CSS 变量和侧栏一行控件，绝不 patch 官方组件；关闭时移除属性、样式表与变量，导轨完全恢复默认样式。仅 Windows。

实时审查插件：追踪会话内 write/edit 工具调用，改动列表常驻输入框上方，点开即在插件自注册的右侧栏标签页里查看行级 diff，支持「会话记录 / 初始版本 / Git 版本」三种对比、单项与整文件撤回、子代理聚合与 SSE 实时刷新，配色可自定义；fork 自 cirelir/dsh-change-review，审查界面整体重构到右侧栏。

为 DeepSeek Harness 增加使用统计、高亮底栏、钢琴键导航、无项目会话以及模型和文档辅助功能。

Large-image recognition for vision-exp models: lossless 800×800 tile recognition (smart/pipeline/full), local OCR with preprocessing & handwriting routing, optional multi-vendor GPU (DirectML/CUDA/OpenVINO) with auto CPU fallback.

Codex-style DeepSeek Harness model and reasoning selector with model-advertised effort levels, DSH-native themes, left-clipped radiation effects, and copy-ready reasoning-effort declaration guidance for custom-provider models.

godchen520/dsh-web-search-bing 的维护 fork，适配 DSH 0.1.5-rc.1：为内置 web_search 工具提供 Bing 搜索源，直接解析 cn.bing.com 公开 HTML 结果页，无需 API Key，国内可直连，不消耗模型自带搜索额度。端点与结果数量可配置。

Cross-project experience recall for DeepSeek Harness: when the running work matches something your memory store already learned elsewhere, that lesson is injected before the next step. Runs fully locally, judged by a local small model.

面向软件工程师的 DeepSeek Harness 插件：注册两个模型可直接调用的 Host Tool——受工作区约束的 `git` 运行器，以及按 lockfile 自动识别 npm/pnpm/yarn/bun 并选择正确动词的包管理器运行器（`dev`）。两者都经 dsh 沙箱 shell 执行，返回规整的 stdout/stderr/exitCode，让 agent 拿到聚焦、可复核的结果而不是裸 bash；再加一个工具只需复制一个 register 块。

Keyboard shortcut that injects an encouraging message into the running dsh-TUI conversation: steer when a tool is in flight, interrupt-and-deliver when the model is only streaming text