插件

去中心化多设备舰队：mDNS 同网发现、密钥配对、SSH 跨网直连指挥。

dsh 网页端 CC Switch 风格 Token 消耗统计：按请求的用量日志、真实消耗 Hero、按请求提交时间分桶的趋势图、按模型峰谷牌价计费、项目/模型统计与账户余额。

去中心化多设备舰队：mDNS 同网发现、密钥配对、SSH 跨网直连指挥。

为 DSH Web 界面提供 HTTPS + 登录保护的远程访问网关：局域网内其它设备可安全访问，配置端口映射后可从互联网访问。默认 fail-closed（仅本机监听、无内置账号，配置后才能登录），配置与安全说明见 README。

设置 → 插件里的插件管理页：已装插件中文名与白话描述、一键启停、界面内改备注，支持搜索与筛选。

DSH bundle 技能包：把深度长文生产（学术论文 / 行业分析 / 商业评论）拆成 9 角色流水线——T1 文献 / T2 数据 / T3 案例三线并行检索、T4 分析、T5 写作、T6 批判伙伴、T7 审计、T8 终检（主控亲执行）、T9 同行评审，跨 6 个阶段，含三角验证、M 门 23 项机械终检、G0-G14 独立审计（含中文 AI 痕迹闸）、审稿评分与期刊匹配，以及 4 个人在环节点。以 bundle 分发（`package.json#dsh.bundle.patch` + `lib/index.js` 入口注册技能），`dsh plugin add lunheng-article-pipeline` 即装；随包 T1-T9 角色卡、模板与 11 个零依赖校验脚本，README 五语。

注入一条固定 system-prompt 段落，让 Agent 无论用户使用什么语言都始终用中文思考和回复。

按模型统计 token 消耗并估算费用，同时显示 DeepSeek 账户余额，展示于设置面板「模型消耗」页签。

能胜任严肃编程任务的 dsh。（Tools x Schemas）^REPL。`skill://`，`ctx://`，`agent://`，`dvc://`，`dsh://`，IPython REPL，Context as Variables，抗压缩可回溯、完整上下文重构。`hash-edit`、`dvc://browser`、subagent as function、workflow as function。

把 Laya 的有类型决策（`noul` 是/否、`choice`、`score`）接成一等 Cordis 服务（`ctx.laya`）与两个模型可见工具 `laya_ask`、`laya_plan`。插件自身不安装也不下载任何东西：它是你自己启动的 `laya-mcp serve` 边车的客户端，边车未运行时会明确报出，而不是在首次工具调用时隐晦失败。

把 AGENTS.md 里 @路径 引用的文件读出来，在会话启动时注入模型上下文；带字节预算、压缩后重新注入和六语言设置卡片。

DeepSeek Harness 的角色化 AI 蜂群：架构师规划、多个建造者并行执行、评审代理把关、集成代理收尾。按角色钉选模型（含回退链），支持评审循环、证据合约、人工评审门、配额耗尽自动暂停与恢复，Web GUI 内置实时看板与任务流程图。40 个测试用例；支持 GitHub 或 npm 安装。

逐步模型路由器：以命名预设与带图/关键词组有序规则为每一步在全部已挂载模型间选路，附图像转述协作流、图像护栏、多 plan 配额面板与逐步决策可观测。

能胜任严肃编程任务的 dsh。（Tools x Schemas）^REPL。`skill://`，`ctx://`，`agent://`，`dvc://`，`dsh://`，IPython REPL，Context as Variables，抗压缩可回溯、完整上下文重构。`hash-edit`、`dvc://browser`、subagent as function、workflow as function。

结构化代码索引：基于 tree-sitter 的跨 8 种语言（含 C/C++）符号搜索、按 import-graph PageRank 排序并注入系统提示词的限量仓库地图、通过 code_refs 提供的函数级调用图、可选的 code_health 环依赖与孤儿模块检查，以及 working-tree 变更上下文和任务感知代码上下文。

一个受管的智能体蜂群（swarm）：六种专职 DSH 智能体——编排、规划、知识库桥接、开发，以及方案评审与代码评审——把需求转化为严格阶段流水线；每阶段交付必须先以结构化证据自证，下一阶段才放行；评审只读、代码仅评审通过后合并，追加式事件日志支持全程回放与审计，实时看板同步展示。其设计灵感源自 Hermes Agent kanban。

在 composer 输入框旁显示 5 家 AI 套餐用量与余额（MiniMax、DeepSeek、Kimi、OpenRouter、智谱），跟随当前模型自动切换，复用 DSH 模型设置里已配的 API Key。

对话中框选任意文字后点击「解释」按钮，弹出 Markdown 实时流式解释气泡，支持递归追问。

为 DeepSeek Harness 网页 UI 提供局域网与反向代理访问：在非 localhost 页面返回设置服务，补齐浏览器在纯 HTTP 下限制的 Web API，并可自行开启监听端口。

面向 DeepSeek Harness Web 的 AI 面试陪练：支持背八股、模拟面试、场景题与力扣热题 100 四种模式，自动评分、点评并讲解知识点。

DSH Web 的 LLM 额度/用量悬浮窗：显示 DeepSeek / OpenCode Go 余额与套餐用量，并按日、月、模型统计 DSH 会话 token 用量与费用估算。

让 DeepSeek Harness 的 Agent 扮演任何角色：全局扮演开关、酒馆 v2 角色卡（JSON 导入导出）、中立/角色化思考切换，内置 skill 支持一句话生成角色卡。

协调 Codex 制定计划和独立审查，由 DSH 原会话完成代码修改与测试。

DeepSeek Harness 上下文汇编插件：话题块上下文汇编、水位压力话题切割、工具轮压缩/改写、reality 召回注入与 handoff 规划。