插件

把真实运行的功能做成可信交付演示视频，或把缺陷做成可追溯的问题反馈视频：真实录屏、edge-tts 旁白与逐字对齐字幕、自包含 ffmpeg 管线，配一道拒绝放过造假或残次演示的确定性质量闸（规格、音轨、响度、黑帧/冻结/静音扫描），含渲染前预检与成片证据核验。反馈模式带严重级别/阶段徽标、复现步骤浮层，以及按成片 SHA256 绑定的工单级问题报告。需 Python 3.9+、PATH 上的 ffmpeg/ffprobe，以及 `pip install edge-tts Pillow`；旁白会调用 edge-tts 公共接口。

把大模型生成的文本改成读起来像人写的：本地密度扫描 + 事实/强度/安全确定性校验，改写不达标自动回退原文。

注册 `dispatch_task` 工具，把局部或例行任务交给隔离子 Agent 执行，等待其完成后检查预期文件并运行可选的验证命令，只向主会话返回一份简短报告。

Leanary：DSH 数学研究插件，提供持久研究工作流及 Lean 验证。

DSH 探针工具包：卡面合法性、卡契约校验、审计档生成 —— 四个零依赖 CLI ＋ 一个最小宿主插件壳。

变更影响分析插件：把一次代码变更升级为有证据支撑的影响与验证计划（CHANGE-IMPACT.md + change-impact.json）：受影响模块、入口与公开导出、带因子与置信度的风险分级、建议验证命令（只读，不执行仓库命令）。只会执行 rev-parse、diff、status 等只读 git 查询，建议的验证命令不会被执行。

信任面板：把 dsh 信任插件族九个通道（注入拦截、写拒绝、出网拦截、custody 链校验、工具面/系统提示词漂移、残留扫描、压缩遗忘约束、profile 组成）聚合成右侧栏一块仪表盘——一个状态灯 + 事件卡片，把引擎术语翻译成非安全背景用户能看懂并知道要不要处理的句子；read/egress 引擎随包自带 npm 依赖，未装兄弟插件也能工作，缺失的通道仅显示未安装。

把设计、计划或文档里的声称抽成模型再判定：UML 图渲染、读取与审查；状态机、协议与数据模型按模型判定；迁移检查覆盖与回滚对称；并发声称挖掘后分派给能判定它的工具；依赖图审查；报告对比。

默认拦截缺少「验收通过」独立记录、或验收提交与 worktree HEAD 不一致的团队任务完成操作，并提供依赖 DAG 看板与设置页。

投研插件：10 个工具（检索、正文抓取、来源审计、断言核验、数值严谨、通道体检、workflow 装载、图表引擎、PDF 渲染、PDF 准出），外加 23 个改造自 ai-berkshire 的技能。六阶段 workflow 让段永平/巴菲特/芒格/李录四个 Agent 并行研究、交叉质证，最终产出带封面、表格、图注与页码的图文 PDF。需 Python 3.10+；图表与 PDF 工具还需 python-docx 与 matplotlib。

一条命令把本地 DSH 插件工程发到 GitHub 并开市场收录 PR：逐文件上传带字节校验、市场条目 PR，最后把线上文件逐个拉回来比 sha256。

DSH 多模型协作研讨插件：独立提案、互审、证据核验、完整稿修订与新上下文验收。

会话签名监护链：被监视的工具结果逐条追加哈希链 ed25519 签名记录，commit 绑定进链——篡改任意行或截断尾部都会在确定性重放校验中失败。

已验证进度账本：三个工具只在「带全新上下文的独立子代理」对着工作区核实之后，才把某一步声明记为进度。每次验证前后对声明的范围做文件指纹比对，改动过该范围的验证者其裁决一律作废，该轮不得成为进度。

给每个任务加上严格验证:把任务拆成 2-7 步,用 worker 子代理执行,每个交付物都由无记忆的独立 verifier 子代理验证,最多修 3 轮后如实汇报。

每个请求都必须走完 7 步计划,每步都有可判定的验收标准,执行交给 worker 子代理,完成情况由无记忆的独立 verifier 子代理带证据判定 PASS / FAIL。

为每个回合保留一张不会被后续回合清空的凭据(回合结束时的 todo 计数、目标 id 与阶段、结束原因,以及 fail-closed 的 pass/fail/inconclusive 完成判定),并提供一个只读工具回读最近的凭据。只存计数和 id。

携带一份技能：用仍然能给出确定结论的最便宜手段验证改动——L0–L3 成本阶梯（静态检查到单个测试套件）、用条件轮询加超时替代固定延时、断言必须能失败、耗时必须实测而不是凭印象。包里还带着这份技能调用的两个零依赖 Node 工具：wait-until.mjs（轮询命令 / 文件 / 端口直到就绪）与 measure-runtime.mjs（测任意命令的墙钟耗时，库模式下提供分段计时）。

电机电磁设计 AI 插件完整版：在 L0 毫秒级广筛之上补齐 L1（Ansys RMxprt）与 L2（Motor-CAD）精算层，形成 需求解析 → 参数识别 → 候选矩阵 → L0 预筛 → L1/L2 精算校核 的端到端设计链；与 dsh-motor-ai-l0 互斥，安装前请先卸载 l0，共享核心 @wangxue98/dsh-motor-ai-core 随包自动安装；L1 另需本机安装 Ansys AEDT（RMxprt），L2 另需本机安装 Motor-CAD。完整版采用 PolyForm Noncommercial 许可，L1/L2 需激活码。默认开启遥测：按工具聚合的使用次数和作者称已脱敏的设计经验样本会回传到作者在 wangxuewangxue98.deno.net 的服务器，故障协助还可上传故障报告；可在插件配置里用 telemetryEnabled、designExperienceUpload、faultAssistEnabled 关闭。

将 obra/superpowers 方法论移植为 14 个原生 DSH 技能——头脑风暴、写计划、计划执行、subagent 驱动开发、TDD、系统化调试、并行派发、git worktree、代码评审、完成前验证、技能编写——经 DSH 技能注册表提供，脚本、参考资料与交叉引用原样保留（frontmatter 收进 manifest、前缀对齐 DSH 技能名）。要求 DSH session format v4（官方 DeepSeek Harness 0.1.7+）：/superpowers 斜杠命令使用 producer-owned source kind plugin:dsh-plugin-superpowers。

把 Superpowers 作为 Agent 预设运行，并在设置表里为每个技能单独指定子代理模型，测试、系统调试与收尾验证不再全部沿用父会话的模型。

为 DeepSeek Harness 提供可验证授权、执行证据和离线交付核验。

为 dsh 提供确定性推理引擎（DRE）：dre__* 工具覆盖知识验证（三段甄别）、确定性认知闭环、约束求解、心智模型与突触记忆，强化信息确定能力。

Linux X11 电脑控制插件：9 个工具（截图、鼠标移动/点击/拖拽/滚轮、输入、快捷键），由零依赖 Python XTest 助手驱动——原生像素坐标、每次操作返回坐标校验、可选自动截图。