插件

捆绑 kb-curator 技能，用本地三层知识库保存资料，未获用户批准前不写入索引。L2 检索层需另装 @kenz1117/dsh-engram，且引擎目前仅支持 Windows。

DSH Web GUI 的技能面板：列出全部已安装技能并附中文备注，提供八类分类筛选、拼音与模糊搜索、置顶与最近使用排序，可原地管理每个技能（置顶、关闭、定位、卸载并可撤回）。随包自带一个维护技能。

按标签筛选技能：给 DSH 技能打标签，再用布尔表达式为每个工作区或对话选出下发给模型的子集（例如 `pdf + docx` 或 `aegis * plugin`）。命中以外的技能会被 deny-shadow 真正从模型目录里移走，而不只是在设置页隐藏；表达式之外的技能可手动添加或强制禁用，另附带 `tagging-skills` 教 agent 从本机技能清单自建标签体系。

在 DSH Web 右侧边栏预览工作区的 OpenWiki：识别 wiki 目录，用官方 `openwiki visualize` 阅读器在本地回环端口提供服务并嵌入自有标签页，同时对照可配置的版本下限报告 openwiki 与 DSH 版本，并向 registry 检查自身更新。

通过本机安装的 wps365-cli 读写 WPS 365 云文档（智能文档与 .docx/.xlsx/.pptx），写入前先做并发冲突比对；需要 WPS 365 企业版账号。

为 DeepSeek Harness 注册两个工具：`doc_ocr` 把扫描件 PDF 与图片转成结构化文本（逐页文本、带资产负债表平衡勾稽的财务报表行、合同条款命中），可用本机 RapidOCR 或智谱 GLM-OCR 云端引擎；`doc_preprocess` 用 7 阶段管线把一批原始文件整理成 Obsidian 可读知识库，含后端路由与 sha256 增量跳过。勾稽不平的数字只报出、不编造。本机引擎需 Python 3 并安装 rapidocr-onnxruntime、pypdfium2、Pillow（pip install -r requirements.txt）；GLM 引擎需设置 ZHIPU_API_KEY。

让模型真的「看见」视频：本地 ffmpeg 按时间抽静帧、faster-whisper 转写音轨，模型逐帧读真实像素，而不是只读一段文字摘要。全程本地、不上传画面；音轨没有语音时如实报告而不是硬编。仅限 Windows；需已装 Python 3.10+ 与 ffmpeg，首次运行 video_eyes_setup 约下载 700 MB（faster-whisper 及其模型）。

新增「浏览器操作」Agent 预设（基于 Playwright MCP 工具集的导航、填表、点击与截图规程），并加门禁：其他预设里的浏览器工具调用一律拒绝，直到用户通过内置的 browser_access 工具授权该会话。插件自带 Playwright MCP provider，插件页的设置页与 browser_source 工具都能在运行时把浏览器来源切换为 Microsoft Edge（默认）、Playwright 内置 Chromium 或 CDP 地址。需在 profile 里保留共享的 browser-use 注册表行（一个进程只能有一个 provider）。

安装 codex-cua 技能，让 DeepSeek Harness 使用 Codex computer use：通过 ChatGPT/Codex 桌面端自带的运行时操作 Chrome 与 macOS 原生应用，自带常驻会话客户端与 doctor 自检。需已装 ChatGPT/Codex 桌面端及 Chrome 扩展、Python 3.9+，仅 macOS。

为 DeepSeek Harness 注册一个 `office_audit` 工具：用内置 LibreOffice Kit 重算公式后审计计算结果——公式错误、断链引用、公式一致性、硬编码、数字格式与单位不符、三表勾稽、留存收益滚动、现金 tie-out、现金流量表加总、比率表口径与数据清洗问题。问题按严重度分级并给出具体单元格位置，可选把「模型审计」页写进副本。原工作簿永不被修改。需 Python 与 openpyxl，并使用随包的 LibreOffice Kit。

为 DeepSeek Harness 注册一个 `context_extract` 工具：把长篇原始文件（财报底稿、合同、台账）压成高密度结构化 Markdown + JSON——关键指标、表格、条款切分、实体与勾稽 alert，让下游流程直接基于压缩结果工作，而不是重读原文。财报 / 合同 / 台账分别走不同解析路径；资产负债表与现金勾稽不平只报 alert，不静默修正。只读，不改原文件。需 Python 并安装 openpyxl 与 python-docx。

需本机已安装并登录 Claude Code。通过 Claude Agent SDK 把编码任务委派给本机 Claude Code，报告改动文件、支持一键回退，并在输入框旁提供「Claude 模式」开关。

在 DSH Web UI 会话标题栏或通过 rea_mcp_toggle 工具开关 rea-mcp 服务器：不用逆向时，170 个 mcp__rea__* 工具 schema 不再随每次请求发送（tools payload 由约 722 KB 降到约 95 KB），REA 子进程同时退出；选择存入 profile 级状态文件，重启后由行级 disabled 表达式恢复。

把 Minecraft Java 存档变成 Blender 封面或动画：在 .mca 区域文件里找大片平地，导出地形为 OBJ，无头驱动 Blender（MCprep 材质、BPS 角色骨架、三点布光）。每次渲染后用 OpenCV 检查朝向、接地、曝光、布光和构图，不合格就调整参数重渲。需 Blender 4.2 LTS 以上、Python 3.10+（opencv-python、numpy），首次使用运行 setup 装配 Minecraft 素材。

通过 MCP 调用 Miran Fann 引擎，在 dsh 会话里做动态图形，附带 Miran 设置页与动效设计技能。需单独安装 Miran Fann 引擎（npx miran-fann setup）并登录。

把高云 Gowin 1.9 FPGA 工具链交给 dsh：15 个工具覆盖环境与 License 探针、.gprj/.cst 工程与约束审计（对着真实 GW1N 板引脚表）、gw_sh 批量综合与布局布线、pnr 资源与时序报告解析、programmer_cli 扫描与烧录、任意 gw_sh Tcl 执行，以及 GAO 在线逻辑分析采集链路；另附内置 gowin-fpga 技能与三份实测手册。纯 JS，零运行时依赖。

将 Genspark 能力接入 DeepSeek Harness：网页搜索、抓取、图片/视频/音频生成、媒体理解、X/Instagram/Reddit 搜索与模型列表，提供 17 个工具和 18 个 /genspark-* 命令。需安装并登录 @genspark/cli（gsk login），或设置 GSK_API_KEY。

把 Cua Driver 的 MCP 服务器接入 DSH：缺失时自动安装 cua-driver，经内置 MCP 客户端以 stdio 启动，注册其 60 个无障碍优先的窗口、输入、菜单与浏览器工具，并附带工作流技能与一次性的 macOS 权限引导。

读取已安装的插件、MCP 服务器与技能，按能力分组，报告每项能力应属于哪个预设；可按需为每个类别注册一个预设。

通过真实 Excel COM 读写、导出并校验 Excel VBA 工程：模块、窗体代码、过程清单与 .frm/.frx 导出。仅 Windows：需安装桌面版 Excel、Python 3.10+（含 pywin32），并设置 AccessVBOM=1。

通过 OAuth 把 DeepSeek Harness 连接到 Vercel 官方 MCP 服务，支持按 Agent 按需加载工具、精简工具 schema、长结果分页，并附带 34 个 Vercel 技能。

五个生产级 DSH 工具合一的 bundle（共 8 个 tool slot）：git 回归定位（引入者反查、最近改动、二分定位、blame 年龄）、带本地代码上下文的堆栈解码器、YAML/ENV/properties 配置校验器（带近似键名提示）、跨平台 shell 转义（POSIX/PowerShell/cmd）、MyBatis Plus SQL 静态审计器（N+1、缺 @Transactional、LIKE 前导 %、SELECT *、缺 WHERE）。零 npm 依赖，全离线；除 bisect 工具（dsh-when-broke）外并发安全。每个子插件也可单独安装（AAAlenwow/dsh-when-broke、dsh-stackdecoder、dsh-config-guard、dsh-cmd-shield、dsh-mp-auditor）。

Windows 窗口操作的可靠性层：先体检目标窗口是否最小化、是否在前台、有没有 DPI 缩放，再点击与输入——坐标口径和激活顺序由它处理。零依赖、纯本地、不联网。

新增 download_file 工具，用 16 路 aria2c 并发下载，aria2 不可用时自动退回单线程流式下载。需自行安装 aria2c；aria2 通道不校验 TLS 证书。