插件

把图片粘贴进 DSH 聊天，先由免费本地后端（macOS Vision / Tesseract）识别文字，再交给纯文本 DeepSeek 模型回答。

DSH 的本地微信 OCR 工具：`wechat_ocr_recognize` 针对本地图片路径返回识别文本和引擎的结构化结果。

选中聊天回复中的任意文字，浮出「追问/复制」气泡：一键把选中内容作为引用填入输入框（问题由你输入），或一键复制。另附安装与实现文档。

微信 ClawBot/iLink 通道插件：扫码登录，提供消息收发工具、后台轮询与按发送者自动回复会话。

DSH 提示音与背景个性化：提问、审批、任务完成各有音效，并可自定义聊天背景。

MsgRail（消息轨道）：DeepSeek Harness 的窄消息轨道插件，在对话左侧为你发送的每条消息显示细横线，悬停预览、点击跳转。

微信小程序自动化测试 dsh 插件：选择器寻址、构建新鲜度门、可在纯文本模型上工作的几何断言，以及视觉路由下的截图图像块。

从飞书/Lark 操作 DeepSeek Harness：私聊发送任务，agent 用你配置的模型执行并把结果回到会话；feishu_send 工具可让 agent 主动推送结果。基于 lark-cli 的 WebSocket 长连接，无需公网 webhook，并附常驻启动器。注意：插件不校验发送者身份，因此任何能私聊到该机器人的人（默认即该飞书应用所属企业内的成员）都能驱动一个使用宿主机自身模型凭据与文件权限运行的 agent。安装不是一条 `dsh plugin add` 就完事：需要先全局安装并登录一次 `lark-cli`，并在飞书开放平台建一个带 README 所列权限的自建应用。

非官方 DeepSeek Harness OpenAI Codex 供应商，支持用 ChatGPT 订阅登录。

DSH 的任务队列执行端点：需要自行部署独立的 Hermes Agent 网关并编写自己的微信入站脚本；仅在单一环境验证过，需要按你的环境适配。

DeepSeek Harness (dsh) Web 的旁路问答（/btw）与临时聊天：不打断主 agent 即可提问，用完即弃不留痕迹。

DeepSeek Harness 的 LLMTR 网关供应商接入：一个 OpenAI 兼容 Key 即可访问 170+ 聊天模型与土耳其本地托管 LLM。

DSH OpenAI 多账号管理插件：多账号 = 多组 ChatGPT 订阅 OAuth 凭据；切换账号 = 切换 DSH_CODEX_TOKEN；设置页管理 + 输入栏额度胶囊。

从其他 AI 智能体（Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等）导入聊天记录与记忆

DeepSeek 账号用量监视（HP/MP 风格）：余额与 token 用量条、微信扫码登录、实时计数

把飞书/Lark 聊天接入 DeepSeek Harness：私聊群聊、识图、会话隔离与凭据管理

会话日志守护弹窗：打开 Web 即提醒（间隔 10 分钟至 3 小时可调），一键增量备份 ~/.dsh/sessions 全部 session.jsonl(.zstd)，可选原始压缩或可读聊天记录两种格式，弹窗内可选备份文件夹。

基于飞书官方 WebSocket 长连接的 DSH 双向聊天桥：消息路由到所选工作区的最新会话并自动回复，可在设置页切换机器人凭证与工作区。

把 HTML 文档变成一键打开、在聊天里显示预览卡的分享链接;支持发布、更新,以及导出 PNG/PDF/Word。

让纯文本模型也能看图：发图自动用视觉模型描述（默认提示词），描述不足时对话模型自动生成更具体的提示词重新解析；系统模型/自定义双模式 + GUI 可视化配置、Key 脱敏安全、针对 DSH 0.1.0-rc.6 的宿主小补丁（见仓库 README）。

把 markdown 变成排好版的微信公众号草稿：样式逐条内联到元素上（编辑器会丢弃 `<style>` 块和 class 名），每张本地图片走微信自己的上传接口以免被过滤，然后创建草稿；不做群发。

压缩后端：用确定性语义提取器替换 LLM 摘要（保留代码/路径/命令，剔除闲聊），附带 28.4x KV 压缩记账。

对话旁的悬浮按钮，打开当前会话全部提问的可搜索列表并快速跳转；悬浮弹出/移出平滑关闭。

DSH Web 移动端适配：窄屏下聊天页在上/侧栏在下的 reveal 抽屉、拖动手势、设置面板底部卡片上滑、composer 与头部修复，桌面端零影响。