插件

多语言代码库智能工具：对话、搜索、审计与重构，结论都带 [source: 文件:行] 引用，可经 MCP 接入 Cursor/VS Code，也能在终端独立运行

面向 DeepSeek Harness 与兼容 MCP 的 IDE 的多语言代码库智能：基于本地代码问答、检索、审计、重构并生成报告。

搜索 Roblox 开发论坛与官方创作文档的 MCP 服务器，让 AI 编码代理基于真实社区与引擎知识调试 Roblox 游戏。

DSH 按模型的能力画像:把本地会话历史变成逐模型的会话数、工具使用、错误率与 Top 错误签名看板,支持时间范围过滤与多模型对比。

极简 worktree 管理方案，只有一个按钮和一个弹窗。

一键体检你的 DeepSeek Harness：0-100 健康评分、问题清单，以及写入 profile 的 cordis.patch.yml 的安全可逆一键修复。

DeepSeek Harness 插件：把 Superself 的 self CLI 作为模型可见工具，外加 /self 命令——为 agent 提供跨会话、跨项目的项目状态。

DeepSeek Harness 全屏终端工作台，提供独立持久助手、按工作区分组的项目会话、仅聊天区滚动，以及结构化思考、工具、diff、计划和子代理视图。

在会话顶栏审阅本次会话 Agent 写过的所有文件，按文件列出逐处改动，被权限拒绝的写入单独计数不算改动。

DeepSeek Harness 原生交互式 Git diff 审查，支持结构化批注并回传当前 Agent 会话。

在运行中的 DSH profile 中查看插件与 Skill，预览更新、记录可核验快照，并仅在具备回放证据时提供恢复。需 Node 22+ 与 DSH 0.2.2-rc.1 或声明兼容的后续宿主；恢复插件版本不等于恢复配置、完整依赖树或 agent 预设。

面向「某个模型提供方突然不可用」的只读诊断。逐段走完整条连接链路——宿主运行时与 profile 身份、插件条目、provider 路由是否已注册、是否可配置、provider 自己报出的凭据元数据、模型目录、provider 自带诊断、最近一次请求记录——并把每一段标成直接观测、推断或无法取得，而不是猜。通过 WorkBuddy 与 ZCode 插件公开的诊断命令检查 `workbuddy`、`workbuddy-ai` 和 `zcode-cli` 三条路由，附带侧栏面板与可复制的脱敏报告。基础检查不发模型请求、不起进程、不读凭据文件；连接检查是单独的可选项，面板会在运行前说明它要做什么。

Windows 上的桌面浮窗：把 OpenCode、Claude Code、Antigravity 和 DeepSeek Harness 的会话状态汇总到一条命名管道，渲染成一个置顶的小面板，一眼看出哪个终端在等你确认，点一下某一行还能跳到对应终端。安装本插件会直接接上 DeepSeek Harness 的会话；OpenCode、Claude Code 和 Antigravity 的会话需要先各自装好仓库里对应的上报端才会出现。对 DeepSeek Harness 会话，面板只显示状态（进行中、等待确认、出错、空闲）并跳到 DSH 窗口，授权仍然在 DSH 里完成。

在 DSH 中只读查看 GitHub 拉取请求与发布状态，浏览差异、评论和 CI 检查，并保存本地评审草稿。所有 GitHub 读取都经由 GitHub CLI，需先安装并执行 gh auth login 登录。

设置页里的插件工坊，附带交给 Agent 的 cordis-plugin-development 技能，基于当前运行的主机 API 编写 DSH 插件。

改动需要重启时自动重启 DSH 桌面宿主（仅 macOS），重启后把模型写的交接话（为什么重启、下一步做什么）投回原会话继续。

录制浏览器问题、固定预期，并通过独立原代码对照复核修复。

把代码仓库编译成带 path:line 源码引用的代码地图：结构化页面、可拖拽依赖图谱、知识卡片、四个模型工具与 /codemap 命令。确定性生成、不调用模型、零第三方依赖。

为真实 DeepSeek Harness 工作区增添动态插画天空。

DeepSeek Harness 验证门禁：编辑后执行类型检查、lint 和测试，未通过时让 agent 继续修正。

DeepSeek Harness 的 skill-healthcheck 插件：运行时维护技能日志，并在聊天中添加 /skill-healthcheck。

查看对话向模型提供了什么、规则排除了什么，以及点击一次会改变什么。

项目级 SQLite 记忆，支持渐进检索、有界上下文、聊天框按键与可视化审批。安装仓库根 DSH Bundle 后，用本机 Python 3.10+ 执行 /learning-init 加项目绝对路径完成初始化。