插件

把 DSH 的八类生命周期事件过去重、免打扰、摘要合批三道关后外发到七个通道。严重度映射到 Bark、ntfy、Telegram 和 webhook 真正支持的字段；失败投递带抖动退避重试并可跨重启恢复；单通道熔断避免反复敲一个已死的地址；自检发现中继降级时主动报告而不是静默。

注册择命行效五行品牌诊断技能及五个伴随参考技能（理论、诊断手册、二百四十案案例库、可视化模板、术语表），带提示词路由与强制 HTML 报告模板、13 张理论配图。

修正 Windows 上「打开工作目录」的行为。官方调用 `explorer.exe "<file:// URI>"`，在某些主机上会报告成功却不弹窗口——因为成功判据是退出码，分不出「窗口开了」和「什么都没发生」。本插件把该操作改走 `explorer.exe /e,<目录>`，稳定新开窗口；菜单里其它应用仍走官方路径。

Shared infrastructure for data assetization plugins: business rules loader, file format adapter, report generator, path validator, audit logger Also known as @deepseek-ai/dsh-data-asset-shared.

按 API 路由与模型配置单价，统计 Token 用量与估算费用，支持可选账单分组、同步切换 CNY/USD，以及会话报告、输入框费用和可点击的侧边栏今日金额。

Host- and agent-layer DeepSeek Harness plugin that prices every automatic context rewrite before it lands, asks the human by default, and reports what the provider had to re-read cold.

给 DeepSeek Harness 的长期记忆（0.1.0 为只读）：用 scribe_recall 工具读取纯 markdown 记忆房间，路径规则拒绝目录穿越、Unicode 夹带与 NTFS 备用数据流，索引超限必定报告而不静默截断。

自动压缩的 rapid-refill 熔断器。当上下文在连续 M 次压缩中、每次都于不足 N 个工具轮次内又满时，拒绝这次徒劳的压缩——无上限的步压力触发检测不到这种情形——并且不做「每一步都白烧一次摘要调用」的事，而是把情况连同建议一起报告出来，通常是一次读取或一份工具输出过大。用 /compaction-breaker 查看状态与重新武装，并注入一个 prompt 段让模型把它转述给用户。宿主平面会话由 profile bundle 覆盖；普通会话需要在 agent preset 里替换一行。

在 DeepSeek Harness 侧栏加入 Token 用量与花费面板：直接采用 DeepSeek 官方用量接口（今日消费、7/30 天趋势、今日分时、历史表、成本构成、峰谷分档计价），并用本机会话日志给出按会话明细。凭据零配置——自动读取浏览器登录态取官方数据，取不到时退回本地日志并标明来源。

DSH 长任务的实时进度：脚本往该会话自己的进度文件追加 JSON 行，不能自报进度的命令可用 `dsh-progress run -- <cmd>` 包装，Web 界面用悬浮窗与右侧栏 tab 展示，未上报的后台任务也会列成任务行。

事实核查技能：不依赖模型记忆，去公开互联网核实——把论断拆成可独立验证的事实点，先按事实范畴（政策、学术、医疗、金融、灾害事故、食品安全、科学常识、教育考试、体育、娱乐名人、司法案件等）选定该范畴的一手来源阶梯，国内外信息生态并行搜索，抓取一手页面并按来源类型分级，再用质疑关键词反查一轮，最后结论先行地输出报告，每条论断都带完整 URL 与引用位置，「未证实」「无法裁定」与「已证实」分档呈现。三类事实判断在配置了密钥时可交给 TypeSafe Jev（System One）决策模型，未配置则回退到内置的确定性规则；模型的判断只能降档、不能升档。

Deterministic session evidence reports for DeepSeek Harness: /transcript writes styled single-file HTML / Markdown / JSON reports from canonical session logs, /stats prints a terminal stats card, /archive writes per-session ZIPs

让你的 DSH 用你喜欢的声音开口说话、汇报内容，过长的汇报先压缩再念。角色声线不需要自己训练：一段 3-10 秒参考音就能克隆，也能直接用别人训练好的模型；不必为此装一整套 6.4 GB 的 GPT-SoVITS —— 运行时和声线都由插件自己装好。已有 GPT-SoVITS 的话也能直接接上，两者跑的是同一套声线。

侧栏常驻卡片：按 DeepSeek 官方价目（含峰谷与缓存差价）把本会话 token 折算成人民币，并按来源拆开上下文占比；逐轮计价，另附 Markdown/CSV 历史报告。

本地优先的个人状态档案与决策引擎：逐字保留你的原始输入并精确到行地溯源，给出结论前先生成"证伪项"反驳自己，为每个事实单独设置有效期，并指出这个决定正建立在哪些空白之上。

模型可调用的 compact_agents 工具：强制压缩进程内所有活会话的上下文（主会话、普通子代理、AgentTeams 成员一视同仁），忙的目标自动排队、本轮结束立即补压，逐目标回报被遮蔽的节点数与估算 token 数；浏览器侧在设置里自成一页，提供触发阈值、保留比例、受控阶段输出预算、自动续写次数与「回合结束预压」比例的编辑表单（一轮结束时上下文已接近触发线就先压一次，避免下一轮回答开头空等）。

为 DeepSeek Harness 提供常驻的 Endeavour 与 Challenger 对等会话：负责规划、按序执行任务，并核验汇报的结果。

把本机 DeepSeek Harness 已配置的全部模型，以 OpenAI / Anthropic 兼容接口开放给同一局域网；自带 API Key、按 Key 限流、熔断、模型过滤与用量报告。

审计 DSH profile 里没有消费者的能力：清点已声明的组成行，统计每个已注册工具与 skill 在会话日志里真正被调用的次数，把「发起过调用」与「返回了结果」分开，报告没有观察到消费者的那些；并附一份固定「完成声明」证据链格式的 skill。

长篇小说写作插件：每本书一个 git 仓库，当前 39 个 DSH 领域工具 + Web 写作台；深度导入产候选草稿、AI 采用类写入正式资产前必过审批、确定性连续性检查（报告型）。独立开源（MIT），非 DeepSeek 官方产品；需 Node ≥ 24.11.0，当前适配 DSH 0.1.2-rc.1。

收集并脱敏 DSH 运行诊断信息，然后向 GitHub 或 Gitea 提交结构化问题报告。

飞书机器人 → DSH 会话桥：在指定工作区开真会话，用 DSH 现有模型+插件执行任务并回传结论。

dsh 工作报告：汇总 Git 提交与本地 agent 对话（DeepSeek/Claude/Codex），按自定义模板生成日报/周报/月报，agent 工具按需注入。

macOS 与 Windows 上的 agent 截屏：一个工具截屏并把图片本身返回给模型，无需再调第二次。Windows 上整段连拍在同一个引擎进程内完成；macOS 上常驻助手把区域截图降到 13ms、变化检测降到 23ms。另有一个仅 macOS 的工具：报告屏幕录制授权状态，并直接打开用于修复的系统设置面板。