插件

学习模式（Learning Mode）Agent 预设：边做边教的编码 Agent——具体的情景化阐释、苏格拉底式引导、TODO(你) 留白练习，模拟 Claude Code 的 Learning 输出风格；可 `dsh plugin add` 安装（npm 包 dsh-learning-mode）。

侧边栏底部实时显示 DeepSeek 账户余额徽章：数字滚轮动画、多币种支持、余额趋势图、按 Key 用量统计（含安装前历史回填），并支持 GitHub 版本自动检查。

把 Web GUI 的轨迹页签替换为新手友好的回合故事线：工具名通俗中文化，支持类别筛选与模糊搜索。

让 DSH 在 iPhone/iPad 上可用：显式开启的局域网反向代理（改写 Host/Origin 通过回环信任栅栏，含 WebSocket 升级）、iOS PWA 外壳（主屏幕图标、standalone meta、viewport-fit）、触屏/移动端 CSS（安全区、键盘避让、输入框按钮行适配）。

明日方舟终末地佩丽卡主题分级提示音：计划出方案 / 任务完成 / 需要你回应 / 出错四档独立音效，普通问答保持安静；系统级播放（窗口在后台也响），跨平台（Windows/macOS/Linux），支持自定义 TTS 语音。

在输入区暂停/恢复/取消正在运行的对话任务：强制暂停立即中断并记住被中断的工具，安全暂停等工具/推理完成后再落地，恢复时需确认；默认暂停粒度可在设置中配置（出厂 safe wait）。

用第三方订阅账户在 DeepSeek Harness 中使用订阅覆盖的模型：文字对话、图片理解、图片生成与图片编辑，可用模型与推理等级随账户自动同步；当前支持 OpenAI / ChatGPT 订阅，更多订阅服务规划中。

输入框下方显示 DeepSeek 账户余额与本会话花费，余额前带峰/谷价格徽章（北京时间）与距切换倒计时，悬停看两档单价明细与使用建议。

输入框一键进/出 Plan 模式（/plan 的快捷点击），常驻小按钮。

RigorQuant 预设与技能包：面向实证与计算数学（经济学、金融、组合）的无人值守隔离多智能体研究，内置四重实现前校验与 jacobian/Lean 升级通道。

AtomGit 插件包：内置六个 AtomGit 技能（Issue 规划、Issue 实现、PR 审查、PR 合并、CLI 版本发布、GitHub 镜像），并集成 ag CLI 与平台托管的 MCP 工具（仓库/分支/Issue/PR/搜索）。

在 dsh 侧边栏底部显示 DeepSeek 账户余额、剩余比例条与今日花费。

多供应商钱包标签：官方 DeepSeek 余额、本会话花费与 token、第三方合计 token、一键充值、低余额提醒。

dsh 网页侧边栏的 DeepSeek 余额与 token 用量监控：今日/累计切换，并按 provider 过滤其他厂商。

局域网手机访问网关：独立子进程反向代理 + 首次访问审批 + 设备令牌绑定 + 限流 + 手机端紧凑排版注入（输入区权限/模型小胶囊、randomUUID polyfill）。

Web GUI 远程访问：局域网二维码直连、cloudflared 快速隧道、frp 自有服务器反代，内置登录门户，并放行设置接口。

查询中文 Minecraft Wiki（MediaWiki API），把搜索结果与页面全文完整转换为 AI 可直接阅读的干净文本——搜索、引言、全文 Markdown、随机条目；模板、引用、图片、跨语言链接等噪声在插件内部全部清洗完毕。

让 DSH 用自然语言直接控制 Universal Robots（UR）机械臂的插件，由拓德科技（Nonead）基于自研的 nUR MCP Server 同源逻辑开发。（Suzhou Nonead Robot Technology Co., Ltd.）

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。

模型选择器旁的 CLIProxyAPI 额度圆环，设置面板仿 CPA 管理页列出全部账号的额度窗口、套餐与刷新时间。

在可调宽的会话右侧栏中提供只读轨迹复盘、规则分析、可选模型解读、证据定位和同区间运行对比。

会卖萌、会记账、会弹跳的鲸鱼娘桌宠：实时余额/用量/上下文占用、中键弹弓抛掷、彩蛋气泡、省电模式；安装包 346KB，零新进程。

移动远程套件：Host 配对插件（二维码 offer、回环 Host Gateway、加密 Tunnel、同网 WebRTC Direct），以及仓库内的 Android APK。

把深度研究做成一种代理模式：一条经过审阅的固定循环——先规划，再按研究员自行声明的缺口进行自适应并行轮次，综合出带引用的报告，最后对其做对抗性审阅——而不是让模型每次现写脚本。轮次预算未能覆盖的问题会在报告中被逐一点名，而不是被悄悄丢弃。