插件

编辑已发送的消息即可从该轮次回溯并分叉对话，用气泡下方的计数器切换版本，并在轮次级版本树中浏览所有分支。

面向 DeepSeek Harness (dsh) 的语音输入插件：输入框的麦克风按钮把语音转成草稿文本，支持多种语音识别后端，可选经 dsh 自有 LLM 路由润色，并带原生设置页。

在 DeepSeek Harness 中接入 WorkBuddy API，使用公司提供的 WorkBuddy 积分。

通过非官方 Antigravity OAuth 通道提供 LLM 路由、网页搜索、图片生成与编辑、视频理解、配额状态和 DSH Web 设置控件。

用量统计设置面板：26 周活跃热力图、按日 Token 趋势与缓存命中率曲线、模型用量环形图与明细、时间范围筛选、汇总卡片，支持历史会话回扫与无损重建。

在 agent/pre-step、tools/pre-execute、tools/post-execute 三个接缝检测提示词注入、越狱与密钥泄露，按 allow/ask/block 分层拦截，附脱敏 defend/detection 审计事件、defend_report 工具与危险删除命令门禁。

DeepSeek Harness 的 Auto 模式：在权限选择器中新增 Auto 项，审批提示由 OpenGuardrails 策略而非人工回答，底层是完整的 OGR 防护引擎，零核心改动。

通过 OAuth 将 ChatGPT Codex、Claude、Grok 与 Antigravity 订阅注册为 DeepSeek Harness 的 LLM 提供方，无需为其配置 API Key。

基于角色的模型重试与备用策略。

把 Factory (Droid) 订阅额度接入 DSH 的原生模型 provider：三条协议路由、用你自己的 API key 经本机回环网关认证，并提供设置页查看连接状态、订阅额度、按模型的 token 统计与切换 key。

为编码 Agent 提供可恢复的文件和 Git 操作、共享恢复与脱敏工具及 DSH Shell 适配器；保留审计记录，可选原生文本读取保护默认关闭。

本地 Qwen3.8 线（llama.cpp 或 NInfer）的逐请求 thinking 预算、压缩后端与设置 tab。

DSH 逐轮思考级别（reasoning_effort）控制：选择 Auto 即按近期工具调用历史自动调度 low/high/max，或手动固定线路档位（off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max），支持自定义线路映射、模型能力护栏与上下文窗口预设（64K–1M）；其逐模型能力卡片与另一独立插件 [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions)（可在 dsh-market 安装）联动，让自定义 OpenAI 兼容网关（vLLM / LM Studio / 自托管）也能试用推理——卡片写入 llm-pi-ai 能力，适配器接管线路（compat.thinkingFormat），本插件自动维护接管列表。

DeepSeek Harness 的 Ollama 接入：模型管理、健康检查、基于规则的本地路由与云端回退。

面向 DSH 的 Agent-Native 文档处理：可寻址块让智能体只读写一个小节而非整份文件；随附 geml MCP 服务器与写作、代码图技能。

读取网页返回干净正文：中文编码自动识别（GBK/GB2312/UTF-8/Big5）、噪音过滤、紧凑文本/Markdown、offset 续读、可选 SPA 渲染、批量读取与整站爬取。

子代理 LLM 供应商/模型选择，支持角色模板。

把一句话需求变成可验收的交付。TeamFlow 跑一条多阶段流水线——分诊、PRD、设计、技术方案、并行开发、带打回重修的 QA、验收——并给模型 12 个 `teamflow_*` 工具，以及带实时流水线图与 backlog 看板的工作台。每个需求一个专属目录，收着 PRD、设计、技术方案、QA 报告与验收记录。

接入 Google Antigravity OAuth 账号，为 DeepSeek Harness 提供智能多账号池额度自愈轮换、全系多模型流式路由及 Nano Banana 2 图像生成。

把退化的思考复读从模型可见历史里折叠掉，下一轮不再回传上游。能识别两种形态——同一句反复死磕、以及短句轮换——并对命中的那段做等价替换；配套的急停阀则对停不下来的回合当场中止。

压缩前先落档：会话接近 token 阈值时先要求模型把项目状态写进工作区的检查点文件，再按需开新会话接力、把旧会话停用。落档必须写于本次压缩周期内，且「这一轮定下的结论」那节正文确实变了——旧档、或用 cat 追加一行刷时间戳的档都过不了关。

注入一条系统提示词段落，让 Agent 的思维链、规划与工具调用推理全程使用简体中文；零外部依赖，git clone 后可从任意本地目录 link 安装，无需 npm 构建或发布。

dsh 长期记忆：对话自动蒸馏为原子事实、场景摘要与用户画像，每步模型调用前自动注入相关记忆。开箱零配置——BM25 + 向量混合检索，可选本地离线嵌入，chat/work 双族隔离。

给纯文本模型装上眼睛：把用户图片转发给任意 OpenAI 兼容的视觉模型生成描述，并在 Web UI 右侧面板展示结果。