插件

为会话提供可证伪纠错循环：先立可检验假设，验证失败则换假设并记录证据。

基于证据、经人工批准的项目记忆：把持久决策、约束、约定、经验与事实沉淀为带版本的项目记录。

面向 DeepSeek Harness 的通用 CI/CD 能力，支持 GitHub Actions、有限失败证据提取、源码定位诊断，以及带审批控制的重跑与取消操作。

将 arXiv、实验室官网、官方产物、硬件厂商与可选 X 信号聚合为版本化发布证据包，再以命令、产物、指标和验证者约束 claim 级复现结论。

以证据驱动的全栈工程工作流：先勘察后规划、要求显式验证证据、敏感操作走审批门控。

为 DSH 上的纯文本模型提供视觉插件：通过分层证据记忆与缓存，实现图片理解与生成的原生交互及 GUI 自动化。

本地优先的结构化视觉插件：图片交给本地 OpenAI 兼容 VLM，返回 JSON 证据（摘要、逐字 OCR、版面区域、实体/关系、配色、显式不确定项），带反幻觉回退与可选粘贴/上传桥；零云端成本，图片不出本机。

把你在 Claude / ChatGPT 里已有的历史搬进 DSH：Claude 导出包里的 memories.json 零 token 瞬时入库，本机 Claude Code 记录免导出直读，历史对话用你在 DSH 里已配好的模型提纯。每条记忆都带由代码回原文核对的逐字证据——转述会被丢弃并计数，只在 AI 回复里找到的证据一律转人工确认而非直接入库。

DeepSeek Harness 的本地优先故障证据包：工具或 Agent 失败时自动整理脱敏 ZIP，记录失败前的状态、环境与插件组合。

为 DeepSeek Harness 提供 RTL 设计与验证指导、工程脚手架、证据核对和 OpenROAD/ORFS 环境准备。

右栏小说工作台，把「写一章」当成有可核对产物的流水线而不是一段长 prompt：生成骨架，先看清这一章会拿到什么上下文包，同一章一次生成 2–6 版候选挑中才落盘，再按章连写且进度写进磁盘，引擎重启不丢。字数区间、跨章 Jaccard、漂移比写在代码里而不靠模型自评，打回内容回灌为修复证据，最多重写两次；AI 指纹只对照 3956 章人类基线报数、故意不拦，因为两个分布本身重叠。带 7 个 agent 工具。写作引擎是独立 Python 包，首次使用时由插件自己装上。需要 PATH 里有 Python 3.10+（或在插件设置里填解释器路径）。

把已验证的项目工作保存为脱敏证据和可审核的技能提案；接受的技能会成为原生项目技能，并带有版本历史、差异、回滚和可选的全局发布。

通过 DSH 工具追踪网页摘录与结构化 Agent 汇报的来源关系，折叠有同源记录的重复正文，并导出可追溯证据。

把解题当论文做：资料按检索阶梯登记（先本地后联网），别人的不足必须挂证据成为 gap，方案按加权指标交给确定性评分引擎打分，针对短板融合改进后用量化增量迭代；另附目录治理，把文件分成给人用与给 AI 用的两棵树。

检测 DSH 已配置模型的连接、行为指纹，并用本地 18 题加权基准给出 0–100 智力值、档位与逐题证据；另支持动态或自定义 SVG 生成、SVG 快速模式限制、并发控制及耗时与 Token 统计。

DeepSeek Harness 原生插件，支持可追溯证据的 DAG 计算与交互式 HTML 导出。

DSH 深度研究插件，通过宿主 ctx.web 完成多查询检索、正文取证、交叉印证和带引文的证据报告。

在 DeepSeek Harness 中规划、制作和验证 Godot 独立游戏。仅限 Windows，预览版：整理方案（GDD、任务、验收条件），通过受控读写工具修改工程文件，诊断工程并运行游戏取证。运行与导入检查会以你的权限、作为普通进程启动你配置的 Godot（AppContainer 沙箱只在 restrictedProduction 选项下启用）；可在确认后按需下载 Godot 4 官方标准版（校验 SHA-256），新建工程会登记到 Godot 的项目列表，所选项目上下文会发给你配置的模型。

提供原始资料归档、知识图谱、精确引文和可导出报告的循证研究工作区。处于 alpha 阶段。需要 Node 24.9 及以上、uv 和 Python 3.13，另有一步必须执行的安装脚本（setup-engine.mjs，复制引擎并按锁文件执行 uv sync）；pnpm 还需允许 onnxruntime-node 与 protobufjs 运行构建脚本。

多工作区 Agent 联邦：持久化 Ticket 树、并行 Worker 会话、结构化证据报告、独立验收、重试停止与重启恢复。Worker 在工单目录里拥有 shell 与文件工具，company_verify 会在宿主上用 shell 重新执行工单的验收命令；scope 白名单是任务授权语义，不是沙箱。状态存放在 ~/.dsh/ai-company；可选的 company_repo_* 工具会在给定的任意路径上运行另行安装的 aoci / codegraph 命令。

面向 DeepSeek Harness 的本地优先记忆星图，提供图形视图、证据链、记忆体检与离线快照。只读地读取各工作区以及其他记忆插件（如 meow-memory 的 SQLite）的记忆库，只写入 $DSH_HOME/memory-nebula。会注册 9 个 agent 工具和一段系统提示（每轮带用法规则，读过几条记忆后再补充尚未读过的邻近记忆）；/export 与 /share 接口在本地服务上无需认证即返回完整记忆原文；可选的独立引擎监听 127.0.0.1:7890。

DeepSeek Harness 的本地长期记忆内核：明文笔记、限长索引、五个工具、可选的宿主模型整理，并保留可追溯原话。它会把每条不超过 32,000 字符的用户和助手消息以明文追加到 ~/.companion/cold/<日期>.jsonl，没有内置清理，并在每次的系统提示词里加一份笔记索引；基于模型的整理默认关闭，打开后会把这些消息发给当前会话的模型。

需求 → 另一 AI 能直接开工的详细设计文档：模型填 plan，插件校验后产出 SPEC 与任务卡，再由独立评审与实现证据复核。需要 Python 3.11 及以上；它调用的 spec-graph 引擎已随包附带。

宠物账本：成就只从 DSH 真实会话事件里长出来——工具连续失败、长任务完成、测试红转绿、提交并推送成功。每条成就可展开看会话 id 与当时的工具调用证据（命令、结果、耗时）；演示卡片是独立的内存数组，带「演示」水印，不计入成就也不落盘。今日任务按当天真实有效使用时长与实际跑过的命令类型生成，生成后冻结。host + client 双半、零运行时依赖、70 个测试，只写本机 JSON。