插件

在飞书聊天里驱动 DeepSeek Harness agent：流式富卡片实时展示思考与工具步骤，按 DeepSeek 峰谷牌价计量每轮费用，一键审批、按模型能力透传图片，扫码即用、无需公网。

注册 /wrapped 命令，读取会话自身的统计数据，渲染成一张可分享的深色 SVG 总结卡：工具耗时与思考耗时对比、解码速度，以及工具/思考占比的评语。

DeepSeek Harness 图像理解插件：8 种分析模式（描述、OCR、图表取数、UI 评审、目标检测、对比、代码生成、诊断），支持任意 OpenAI/Anthropic 兼容视觉 API，内置免费视觉模型与限流自动切换。

在 DSH 内直接文生图/图生图：对接 OpenAI 兼容图像接口，提供 Agent 生图工具、多供应商自动降级，以及带生成历史的侧栏工作台。

dsh 的金融行情监控插件:实时报价、本地自选列表、带冷却的阈值提醒、定时轮询,以及在会话内用 ASCII/mermaid 渲染 A 股与加密货币图表(数据源腾讯 + CoinGecko)。

回头看看你是怎么使用 AI 的：`/session-insights` 会整理一段时间内的 DSH 会话，找出哪些做法有效、哪些问题总在重复、最终真正留下了哪些成果，并生成一份保存在本机的复盘报告。

在侧边栏底部实时显示 DeepSeek 账户余额，点击展开最近 5 天消费柱状图。

右侧会话统计面板，展示平均缓存命中率、会话成本、运行时长、请求数、累计 token 与账户余额。

在 DeepSeek Harness Web 中翻译可见的中文界面与内容：会话标题、工作区名称、消息、搜索结果和插件主动标记的正文使用浏览器本地 OPUS-MT，远程翻译仅限白名单界面标签。

主对话区左缘的对话地图刻度列：每条刻度是一轮用户提问，刻度由宿主直读会话完整日志得来，不受客户端分页窗口限制，长会话也是全量覆盖。hover 时邻近刻度按像素距离连续展开，右侧浮出该轮提问与最后一次回复的预览卡（可进卡滚动看完）；点击跳转到该轮，老轮次尚未渲染时先自动分页加载再跳；滚动对话时当前轮次的刻度保持高亮。

自动重试失败的 API 请求，让 DSH 对话持续进行；支持配置状态码和错误码。

检测会话压缩质量与幻觉：核对摘要中的关键信息是否保留，并标记虚构、丢失或不合规内容。

DeepSeek Harness（dsh）双面插件（宿主 + 浏览器半边）：查看 DeepSeek 账户**余额**，按 token 用量估算**费用**，价格按**模型 × 高峰/空闲时段**在线配置。所有能力收敛在统一弹框中（侧边栏底部「余额」入口），另在**会话头部**提供实时当前会话 ≈xx CNY」按钮。界面中英双语（跟随宿主 UI 语言）。

为 DeepSeek Harness 提供私有本地文件附件、原生图片支持和受限文档读取。

为 DSH Web 客户端提供 Codex 风格的消息时间线导航：悬停预览、点击跳转，并高亮当前阅读回合。

为 DSH 注册 ai_code_review 工具：复用 Node.js 引擎收集 diff、运行测试和覆盖率、分析影响并提供技能包。

由 MCP Apps 驱动的 DeepSeek Harness 统一编辑器运行时。

为 DeepSeek Harness 路由免费模型：发现 OpenRouter 免费模型，将最佳模型设为 Agent 默认，并在限流时自动轮换，不改动付费配置。

DeepSeek Harness 里的 LLM 调试台：在 llm/stream 层完整捕获每次模型调用（请求参数、流式块、用量、真实 wire 协议），以 DevTools 风格停靠面板展示，支持上下文共享前缀折叠对比、wire JSON 重建、JSON 导出与运行时可调的抓取策略。

分叉自 anneheartrecord/dsh-desk-pet 的 macOS 桌宠，一个真的置顶窗口，全屏 Space 也盖得住：姿势跟着本地 DSH 在六种状态之间走，右键菜单是真的 AppKit 菜单，里面有免打扰和会话清单，随包带七套皮肤。七套里有两套是仓库中的脚本用几何画出来的，不是生成的，所以做一套皮肤不需要图像模型、也不烧 API 额度；自带的 skill 仍用你自己的画图工具和额度，把一张照片扩写成十八个姿势。没有 Electron，也不用另装任何东西：窗口是用 macOS 自带的那个 Python 经 ctypes 驱动的。

为 DSH 聊天输入框提供图片上传和自定义区域截图，并将图片注入草稿；单张不超过 10MB，无外部依赖。

在设置中新增卡片，对话轮次完成时弹出系统通知与可选提示音。

国内可用的输入框语音输入。需要先启动本地 Python bridge（pip install dashscope websockets，运行 bridge/voice-bridge.py）——只装插件不可用。浏览器麦克风采集 16kHz PCM 流式转发给 bridge，由阿里云 DashScope ASR（paraformer-realtime-v2）识别；识别文字在光标处实时填入草稿，静音自动停止，可选识别后自动发送。

屏幕截图与外部视觉识别：take_screenshot、list_windows、analyze_image、view_image 四个工具，可配置 GPT 视觉通道（gpt-5.5 / gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra），API Key 经凭据服务存储，带设置卡片；view_image 在 Web 对话中显示截图，模型上下文只保留文字。