插件

DeepSeek Harness桌面伴侣：常驻真实桌面（窗口上方或壁纸内），可语音聊天并记住你。

DSH右侧「参考链接」面板：收集对话URL，支持置顶、轮次计数、元数据与favicon缓存。

模型驱动的桌面宠物，派生自 PC2005-cloud/dsh-pet（MIT）：独立置顶小窗跟随会话状态，与 Web 界面竞速应答审批与提问，维护每宠独立的好感账本，经 pet_say/pet_do 工具或自主内心戏说话，并可用自备的 BreezeBlue API Key 通过 BreezeBlue 把台词读出来。它使用独立的 /whale598 路由与 ~/.dsh/whale598 数据目录，是独立于 dsh-pet 的另一只桌宠，不替代上游。

让 Obsidian 插件驱动 DSH 会话、并把库内笔记注入系统提示词的回环 HTTP/SSE 服务（按路径每轮重读磁盘，笔记改了下一轮就生效）；需要 Obsidian 内配套运行的插件。

基于文件的 DSH 环境注册表：通过面板和模型工具管理环境、服务、部署以及操作到 Skill 的绑定。

为模型提供 UpdateNotify 工具，并在 DSH Web UI 输入框上方停靠一个实时进度窗，让模型在一轮任务进行中随时播报刚做了什么、发现了什么、在等什么。

macOS 灵动岛桥接：运行中的会话与待审批操作浮在所有窗口之上，审批直接在岛上裁决，点一行可在桌面端打开对应会话。需 macOS 14+ 与 Xcode Command Line Tools。

DSH 右侧栏的 GitLab 面板：提交图、分支、变更、合并请求（行内 diff、提交评审、流水线）、议题，以及带审批队列的 Agent 工具用于分诊与批量操作。GitLab 数据需要 Personal Access Token 或已登录的 `glab`；本地 git 数据无需凭据。

只读的 DSH 工作流面板：概览、六道门、里程碑、组织模板、任务流与人员卡——项目数据来自 project.json，人员卡来自 DSH 实时状态，台账只读其目录。以 Cordis bundle 形式安装，只注册两条 GET 路由，不写入项目文件或 DSH 状态文件。

统计某一所大学某个学院（二级单位）的科研产出：按作者单位串匹配学院的各种英文写法（并检测其他高校的同名院系），对只写到校名一级的论文用教师作者 ID 反查补全，再按期刊层级分类（中科院分区含 Top 标记、JCR 分区、CCF、经知网导出合并的中文核心），区分教师与学生一作，输出含看板页、可筛选论文清单、教师-方向矩阵和教师个人统计的工作簿。学生身份由单位与教师名单推定，未与学籍核对。需 Python 3.9+ 与 pandas、openpyxl（pip install -r requirements.txt）；题录走 OpenAlex 接口（按 IP 计的免费额度有限），中文期刊需人工从知网导出后合并。

DeepSeek Harness 侧边栏面板，用于团队技能、MCP 和提示词管理与同步。

DSH 与浏览器之间的通信桥：浏览器扩展发起的任务经 relay 在 DSH 创建会话执行，页面操作通过 browser_* 工具桥接回扩展，提供页面助手面板与免配置接入向导。

DSH 浏览器标签页管家：超过可配置上限时，按空白页、报错页、重复地址、最老页面的顺序关闭，正在用、刚打开和命中保留规则的页面不动；带设置页，可预演和手动清理。

把 Google Stitch 的 MCP 端点接成 16 个原生 `mcp__stitch__*` 工具，覆盖项目、界面与设计系统，并附一张面板内的 API Key / OAuth 令牌凭据卡片。

在对话里直接查中国企业：说出公司名就能拿到工商基本信息、股东、高管、对外投资、工商变更，以及被执行、失信、限制高消费、经营异常、严重违法、行政处罚等司法与经营风险（共 11 类维度）；结果以对话卡片呈现，展开可看字段与原始数据，API Key 在插件页保存到 Harness 凭据库。

索引海外 AI 公司的公开招聘看板（Greenhouse、Ashby、Lever、Workable、SmartRecruiters），按 AI 相关性给岗位打分，从职位描述里提取招聘要求，并按计划每天生成 Markdown 摘要。

DSH 的 B 站养鱼插件（Alterssss/dsh-bili-whale 的 MIT 分叉；不要与上游 dsh-bili-whale 同装——两者注册同一套 `/dsh-bili/` 设置路由并共用 `~/.dsh/bili-whale.config.json`）：按作息自己醒来，靠字幕、弹幕、热评与封面读懂视频，写两本日记，每次醒来最多以评论区 @ 主人的方式分享一条（每日额度 3；`share.via=dm` 时走私信）。私信正文、来信人、总结请求与直播弹幕在进模型前会归一化并扫描可疑指令；只有主人私信通道能携带授权前缀。

本地优先、文件原生的 DSH 长期记忆，提供每回合预检、紧凑上下文注入、引用、人工批准写入、手动汇总、夜间只读维护，以及一个知识视图只读、可编辑工作区配置的 Web 面板。

为 DeepSeek Harness 提供分层的全局与工作区记忆：Web 面板中查看、控制条目并调整记忆整理与整合设置；索引常驻上下文、详情按需加载，每个对话手动选择要加载的记忆层。

统一长期记忆中枢：自动捕获对话沉淀为 L0 原始证据，后台分层蒸馏为 L1 事实 / L2 场景 / L3 画像（层数可配），BM25+模糊混合检索召回，13 个 memory_* 工具，记忆谱系可回溯到原始记录，可选 Hindsight 云记忆后端，内置记忆管理面板（设置页、侧边栏、独立整页三入口）。

灵枢（lingshu-skill）：面向 AI 编程助手的类脑持久记忆、人格与成长系统。纯 Python 标准库、零依赖、本地优先，需 Python 3.9+。海马体/皮层分层记忆与遗忘曲线、做梦巩固、模糊联想回忆、情绪系统、人格漂移防护、知识库、技能自编辑，并带本地可视化面板。以 DSH bundled skill 形式安装；仓库另含可单独安装的 cordis 启动注入插件，仅在灵枢已安装到 ~/.dsh/skills/lingshu（或配置 brainPy）且 Python 3 可用时才会自动注入会话；可选的更新检查会访问 GitHub/Gitee.

给陪伴型 agent 的日记 / 叙事记忆：按天、按 scope 写「自己视角」的话，每条尽量能回指到当天的消息；附带只读日记页（简笔画 / 照片跟着句子走）与接地审计。

把 agent 的长期记忆存成 Obsidian vault 里的普通 Markdown 笔记——每条记忆是一个带 YAML frontmatter 的 .md 文件，Obsidian 原生索引，可以直接读、改、链接和备份，不锁在数据库里。提供左侧栏面板（按标签筛选、按时间或重要度排序、就地编辑）、7 个 agent 工具、三档 token 预算的召回、BM25 排序（无需 embedding、无需 API key、离线可用、支持中文二元分词）、重要度衰减与归档（只移到 .archive/ 从不删除），以及可选的 GitHub Contents API 同步。含敏感串的记忆会被拒绝推送而不是打码，因为打码后的记忆读起来像完整的、实际关键信息已经丢了。零运行时依赖，依赖全部来自 DSH 宿主。

DSH 会话与图片管理：侧边栏多选面板在 DSH 归档后把选中的会话连同磁盘文件一起删除，支持子 agent / 团队成员 / 整族级联与逐个大小统计；右侧栏页签统计会话图片张数并多选摘除，可另行删除磁盘上的源文件与附件对象。