插件

通过模式化提示分析对话图片（描述、UI、文档、定位、拓扑等），将含坐标原语（框、点、引用）的结构化证据以文本注入上下文，会话级缓存跨回放与压缩复用。

让本地 DeepSeek Harness 智能体通过 BailingHub，直接操作商城、SaaS 或其他业务系统后台，在现有账号权限内查询数据、修改资料并执行已开放的操作。

DeepSeek Harness 侧边栏文件树：新增 Sessions/Files 标签页与懒加载文件树，按扩展名显示品牌图标，支持复制路径与发送给 agent

DeepSeek Harness 的赛博鲸鱼桌宠：悬浮于 shell.overlay，可投喂、可自定义颜色，报告 token 用量、配额、交互与会话数；一个 bundle 同时承载聊天大脑与浏览器界面

为 DSH 设置和侧边栏自动分配并支持自定义的 Fluent 风格图标，离线内置 SVG，默认保留插件原图标。

DSH Web GUI 技能中心：按来源分级（系统内置/项目/用户/自定义/运行时）浏览已加载技能，支持创建、启用/禁用与删除（移入 .trash 可恢复）。

固定在窗口右下角的一键启停按钮：通过脱离终端的辅助进程按原始启动命令重启 DeepSeek Harness（仅本机同源可调），附「仅停止」小按钮。

PR 评估和改进顾问：基于历史反模式和成功模式评估 PR 成功率，一键评分并提供可操作的改进建议。

纯文本 DeepSeek 的识图工具包：模型可主动调用的 `vision` 工具、deepseek/opencode-go 包装适配器（v4 flash/pro）、反重力额度（默认，flash/pro）/ 任意 OpenAI 兼容 VLM / Gemini / 本地 Ollama 通道、证据记忆与会话压缩恢复、内容哈希缓存、双语客户端面板。

Agent 交付物的独立浏览器验收测试：JSON 规格进，真实 Chromium 结论出。

在已配置遥测后端接收前，对 `session-telemetry/record` 导出副本中的已支持秘密模式进行脱敏。

dsh 个人偏好插件：可调参的官方压缩引擎伴侣、为 Models 页面导入 llama.cpp 模型，以及标签页通知助手。

统计每个会话被压缩的次数，仅在反复压缩且额外消耗大量 token 后弹出中英双语浮动提醒

上下文管理插件：接管原生压缩，支持上下文换窗、可逆压缩与历史检索，压力线附近优雅降级

人与 Agent 共用的确定性项目任务：一份 actions.json，右侧栏运行面板与 Agent 工具双入口。

DSH 网页端插件：注入 SVG（feTurbulence + feDisplacementMap）折射滤镜，并用 backdrop-filter 作用到面板、气泡与输入卡上；同时附带 orca-scene 皮肤（主题 token 与明暗两套背景）。

将较早的 DSH 上下文压缩为结构化交接，保留最近消息，并让会话历史保持可搜索。

会动的 DSH Web 宠物：输出节奏随模型自适应、响应工具状态，角色包可替换并附带制作技能。

跨会话经验记忆：经验按证据定级，本轮话题相同时才注入；动手前提示只在记录自己声明了适用哪次调用时才出现。不管聊什么都要守的规矩（例如「一律用中文」）可以标成**常驻**，之后每一轮都会带上它——24 个隔离真模型回合实测：标常驻 6/6，对照组（空库、同一条不标、无关常驻）合计 0/18。光是猜的东西进不了常驻层：标了常驻也必须有可核实的出处。没人再查的记录会被退役（可逆）。五个模型工具、七个斜杠命令、运行时零依赖。

为 DeepSeek Harness 的 Agent 提供拟真生活上下文：每轮对话自动注入工作区 .life/ 目录近 24 小时的生活事件（滑动窗口过滤、会话内智能去重与增量更新、世界近况），并提供 life_react 工具让 Agent 把感受、思考与行动回填到自己的生活日志，反哺下一轮世界演化——把 DSH Agent 变成有日常生活的角色扮演人设（适合酒馆式 RP、AI 陪伴）；配合每日世界演算工作流可获得持续的模拟人生式生活轨迹。

为 compaction-basic 提供压缩兜底：当 LLM 摘要抛错、返回空内容或放不进上下文窗口时，改为确定性编译该区段，每行带 seq 指针（内置 dsh-compaction-instant 编译器）。提供 recall、search 工具与 /recall、/context 命令，占用超过窗口 45% 时空闲自动压缩，并将被压缩区段归档到磁盘。引擎以一行配置挂载到 agent preset（见 docs/dsh-integration.md）。

让模型自主压缩自身上下文的 dsh 插件：mind_map 工具俯瞰模型自己的上下文表面（稳定 seq、角色、token 重量、清理边界标记，返回内附清理手册），clear_mind 工具把选定的对话历史区间替换成模型自写的检查点（走平台原生 compaction 事务，GUI 渲染可展开的压缩行），调用对自动折叠成单行墓碑，上下文过长或单轮步数过多时主动提醒模型清理；人类侧会话记录保持原样、可审计可回退。

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）。

在后台将会话工作提炼为观察和反思，以便在上下文压缩后保留会话上下文。