插件

IMAP 邮件分拣与清理：增量只读扫描，先过硬保护规则层、再走可选的本地模型分类，产出报告与带哈希的清单，人工批准后才移动到回收站——全程不 expunge。

只读的 Linux 端口、服务与 Caddy 路由地图：监听套接字及其所属 unit 或容器、反向服务视图，以及 reverse_proxy 存活检查。需要 iproute2（ss），docker 与 Caddyfile 可选。

DSH 的邮件客户端：接入 IMAP、POP3、SMTP 与 OAuth2 账号，提供侧栏阅读标签页、API 发信、定时与 CSV 批量发信（含退订处理），以及 mail_* agent 工具。阅读标签页需配合 dsh-better-sidebar，未装时 agent 工具仍可用。

给小本地模型的一步到位接入 + 轻量 harness。装载时自动探测回环与私有网段上的推理端点（llama.cpp、Ollama、vLLM、LM Studio），从后端读出每个模型的窗口与输出预算，再经 settings 注册 provider —— 不用手写配置就能在模型选择器里选到本地模型。随后只对这一个 provider 裁剪：用 tools.restrict 收缩工具面、按段名丢弃系统提示词段落与记忆 context、把注入的指令块换成一页纸同时保留其首 80 与末 96 字符、截断工具 schema 的 description 而不动结构与 required。云端 provider 原样返回同一个 assembly 对象，不做任何改动。注入正文每次装配都重新读盘，改文件下一次请求就生效，不用重载。插件详情页的面板是一块实时运行视图：显示接管是否生效、走的是哪个钩子，最近一次装配的字符进→出与省下的比例，以及各 provider 的在线灯（多路并发点灯，每个本地 provider 还能发一次真实的最小请求，把延迟与回复原文报出来）。本地后端没起来时，面板能一键拉起：先探测端口（已在应答就不重复启动），再按端口拉起对应后端（ollama serve，或你自己填的启动命令），进程独立于宿主存活，随后轮询到端口应答为止，等待上限夹在 3–600 秒，超时会把刚起的那个进程回收掉不留孤儿，找不到可执行文件时会把搜过的路径写清楚。面板上还有停止按钮，只肯停本插件自己起的后端（先 SIGTERM，1.5 秒不退再 SIGKILL），别人的服务一概不动。模型刚下好、后端还不存在时，面板能扫描本机 .gguf（跳过 .mmproj. 视觉投影、按大小降序，并带 300 个模型 / 20000 个目录项 / Downloads 只扫一层这三道上限），选一个就用它拉起 llama-server（端口上已有服务就复用），按后端自报的模型 id 注册 provider，再发一条真实请求证明能用。真正起之前会做一次装得下算账：只算显存装不下的那部分（hostBytes = 文件体积 − 显存），拿它比 max(总内存 − 2GB, 空闲内存)。文件比「显存 + 内存」还大直接拦；落到宿主的内存太多时先不替你起，要你确认；同样的情况若走 mmap 只给警告，因为权重落在可回收的页缓存里。加载方式下拉（auto / mmap / none / mlock / mmap+mlock）对应 llama.cpp 的 --load-mode，默认交给引擎自己决定。0.4.2 起上面每一条都改成按平台推导，而不是假设本机长什么样：家目录与数据目录走 os.homedir() 和各系统惯例（Windows 用 LOCALAPPDATA，macOS 用 ~/Library/Application Support，其它用 XDG_DATA_HOME）；后端二进制按各系统官方安装位置找，也可以用 OLLAMA_BIN / LLAMA_SERVER_BIN / VLLM_BIN / LMSTUDIO_BIN 钉死；找模型依次走 DSH_LOCAL_MODELS_DIR、~/models、~/llama.cpp/models、~/.cache/llama.cpp 与 LM Studio 数据目录，WorkBuddy 的布局降级成其中一个候选。显存先问 nvidia-smi，再问 rocm-smi，Apple Silicon 上问 sysctl hw.memsize 并标成统一内存（同一块字节不重复扣两次）。拼命令行之前会跑一次 llama-server --help，只保留这个 build 真有的参数 —— 老引擎给 --n-gpu-layers 99 且不下发 KV 量化，新引擎给 auto 加 q8_0；探测不出来的参数一律照传，不因为探不到就丢掉。LM Studio 用 lms server start --port N 起，不再和「必须先给模型参数」的引擎混在一起；vLLM 单独给 --model 的示例，不再套 llama.cpp 的写法。Windows、macOS、Linux 三套都在 CI 里跑，另加 windows-latest 与 macos-latest 两个 job —— 只在一个系统上跑过的「跨平台」不算跨平台。其中两套专门用来抓这台开发机的盲区：一套把 process.platform 改掉、整套测试按各系统重跑；另一套把开发机的所有有利条件全删掉（没有 nvidia-smi、没有 rocm-smi、没有 sysctl、PATH 是空的、家目录里没有模型），要求优雅退化而不是崩。后一套抓到过真实的一类 bug：好几处断言写死了 lms.exe，在可执行文件不带后缀的系统上根本不可能过。参考机实测：16.9GB 的 27.2B MoE 配 14.5GB 显存，进程工作集只有 285–691MB，预热 1000–2000 token 后稳定 76 tok/s —— 光看文件大小判断装不装得下是错的。0.4.3 起扫出来的模型是一张表而不是下拉框（每个 gguf 一行，带体积和偏大提示），选之前能看清磁盘上到底有什么。0.4.4 起 provider 表上的删除键删的是这条 provider 配置，不是磁盘上的权重文件。这个区别很重要：真正想清掉的是那种僵尸条目 —— 指向一个从没应答过的端口、同一个端口注册了两遍、或者模型文件早就删了还留着的那几条，而不是一个 15.8GB 的 gguf。删配置随时可以重新导入，删 gguf 不行。删除走settings.mutate 的 unset，路径是 \['providers', id]：不能用 update，因为 update 是合并层，往那儿写null 只会留下一个 null 的 provider 键，loader 会当成配置坏了而不是「没有这一条」；只有 mutate 的unset 内部是 Reflect.deleteProperty。删完会回读一次，因为对「来自下层（profile 的 cordis.patch.yml或 home patch）的键」做 unset 不是删除而是恢复继承值 —— 调用成功但条目还在。条目还在时面板会直说，并把该改哪个文件指出来，不谎报成功；settings 服务太老没有 mutate() 的版本也会明说，而不是默默忽略。删除要点两次，点别的行就撤回确认；删成功会清掉在线缓存与 baseURL 缓存并重算工具面，因为 provider列表变了。gguf 本身插件一个字节都不动 —— 扫描出来的那张表只用来展示和选中。且显存能不能读到取决于驱动。0.4.5 起模型扫描也读 Ollama 自己的存储：它的 blob 叫 sha256-… 、没有后缀，光按扩展名永远列不出来。现在认权重看后缀或文件头 GGUF 魔数（只开「无点号且 ≥8MB」的文件，一趟最多读 600 次魔数；.json/.md/.safetensors/.part 这类明显不是权重的后缀一次都不开）。Ollama 的模型从 manifest 还原：只取 mediaType 为 application/vnd.ollama.image.model 的层（mmproj/adapter 层不算主模型），人话名从 manifest 路径还原（…/qwen3/8b → qwen3:8b，latest 不加冒号），同一份 blob 被多个 tag 引用时合并成一行，metadata 的 kv 给出名称、量化和 context 上限。对 Ollama 的模型点「一键配置」不会再拿同一份权重重复起一份 llama-server：它确认 11434 上的 ollama 在应答（不在就 ollama serve），并按端点自己报的 tag 注册 provider —— 11434 上报的是 qwen3:14b，拿 blob 的 sha256 名永远匹配不上。顺带修掉两个只有真机才暴露的坑：Windows 上 existsSync('<文件>/') 返回 true，manifest 与目录的分岔改成按内容判定，不再依赖尾斜杠语义；量化标签表照搬了旧一代 ggml 枚举，把 ggml_type 15 标成 Q5_K_S，而 ollama show 实测报 Q4_K_M，整表按真实序号重写。同一份文件的去重按 (dev,ino)，谁有名字留谁。参考机实测：扫描从 1 行变 4 行 —— qwen3:14b（8.64G）与 qwen3:8b（4.87G）带着 Q4_K_M 徽标出现 —— 耗时 4ms；npm run verify 退出码 0（launcher 57 项、portable 35 项、panel-host 含 linux/darwin 模拟平台两套全绿）；panel-host 新增的用法在 tmpdir 里现造一份迷你 Ollama 存储再把 OLLAMA_MODELS 指过去，测试结果不再取决于跑测试的机器装没装 ollama。0.4.6 起面板显示的是模型自己的真名，不再是文件名：有些下载工具会把任何权重都落成同一个通用文件名，真名只写在 GGUF 头部里。扫描会读每个文件的 GGUF KV 区 —— 不是先读一段固定大小的头部，因为 tokenizer.ggml.tokens（大 MoE 模型动辄几十万条字符串）和 chat_template 会把 general.file_type 挤出任何窗口；而且 GGUF 的字符串数组是交错存储（每条 u64 长度加载荷），把它当长度表读会让游标跑偏、算出天文数字的读取量。读与走位分开记账：键名与类型必读，超过 256KB 的字符串值和字符串数组只走位不复制，非字符串数组超过 64 个元素直接跳过，游标越过文件末尾立刻停 —— 越界说明游标错了，不是该把上限调大。显示名依次取 Ollama 的 tag、general.basename 加 size_label、general.name、文件名，整串留在悬停里因为常带内部编号；视觉投影文件现在也靠 general.type 认，不只看文件名。短读（文件被截断）不再把半截字节喂给解析器。参考机实测：读一个文件的头部解析出 44 个键耗时约 16ms，整趟扫描约 31ms。0.4.7 起「试跑」不再出现「第一次失败、第二次成功」。老代码让两轮请求共用一个 AbortController 和一个 30 秒定时器，也就是两轮加起来只有 30 秒：大模型的冷加载第一轮就烧完它，abort 之后 signal 永久处于已中止状态，第二轮（换成 Ollama 认的 reasoning_effort: none 再试一次）连请求都发不出去 —— 这正是第一次点报 This operation was aborted、第二次却能成功的原因。现在每轮各自一个 controller 和定时器；超时自动再来一轮（retryOnTimeout 默认开），因为第一次请求超时几乎总是「权重还在读盘」；非超时错误（连不上、HTTP 报错）完全不重试。超时也会自己说清楚：文案里写明超过了多少秒、是否已自动重试，并指向新增的「试跑超时（秒）」配置项（默认 60，可设 5-600）—— 端口通了不等于能出字，它和「拉起后等端口（秒）」是两个不同的旋钮。顺带：面板提示里那句绑定某一个具体模型的举例去掉了，不是每台机器都下了那个模型，说明改成讲机制。

DeepSeek Harness 的 Token 用量面板：按模型统计每日消耗，含趋势图、日历热力图与表格视图。

DSH 的悬浮 Token 燃烧指数 Dock：汇总全部 session 的 provider usage。收起时是一枚胶囊，显示实时燃烧速率（含 token/s 单位）、内嵌近 60 秒速率曲线和今日总 Token；展开后是完整面板，含大号实时速率 Hero、按模型 / 按小时两种粒度、带真实左侧纵轴的柱状图，以及按真实星期对齐的近 30 天热力图。火焰是 16 帧程序生成的序列帧动画，只在真的有 Token 在烧时播放、速率为 0 时熄灭；日 / 小时分桶按浏览器时区（客户端把 UTC 偏移传给 Host），31 天记录先加载再原子落盘，重启不会再把历史覆盖清空。

为 DSH Web 输入框增加「移动端热键模式」：自动检测移动/触控设备后切换为 Ctrl+Enter 发送、裸 Enter 换行，桌面键位保持不变，并提供设置面板开关、/mobilekeys 命令与 window.__dshMobileKeys 控制台 API。

把 composer 的 Effort 切换换成 Claude Desktop 风格的五档滑块（Low/Medium/High/Max/Ultracode）：药丸打开 composer 上方的弹层，拖动带弹簧吸附、松手只写一次，Ultracode 映射到模型的最大推理强度。含 Ultracode 的 WebGL2 能量网格、按会话记录的 Ultracode 模式，修饰键 + 点击仍走官方等级列表。

重映射 DSH 输入框的 Enter、Ctrl+Enter、Shift+Enter，使换行及两种原生发送行为各占一键；可在设置中自定义。

在 DSH 对话视图添加可拖动、缩放的放射状会话树地图，显示对话分支关系，点击节点即可切换。

DSH Tavily 搜索：ctx.web provider 及 search/extract/crawl/map/research 工具；在插件详情页配置。

DSH 侧栏的个人用量主页：五个核心数字（累计 Token、今日 Token、最长任务用时、最长/当前连续活跃天数）、近 12 个月活动热力图（每天/每周/累计总量三档）、把每个 Token 拆成「缓存命中 / 未缓存输入 / 输出」的分段占比条 Cache Lens（可放大查看未缓存内部构成）、按模型家族（版本 + 档位，自动归并不同供应商写法与无版本别名）堆叠的时间柱状图，以及按供应商的今日/累计分类。页面级时间范围（全部/今日/7 天/30 天）驱动上述用量数字。全部由本机会话日志经 ctx.sessionQuery 折叠而来；唯一的外发请求是每 6 小时读一次本包自己在 npm 上的版本号（供面板内的更新按钮使用），不上报数据、不碰凭据。

DSH 小秘书：每 15 分钟按当前状态分诊 GitHub 未读通知（已解决的替你关掉），记住你交代的到期事项（账单、续费、证件、生日）到时提醒，只读盯着邮箱收件箱；密码只进系统钥匙串。

DeepSeek Harness 分步工作流地图：把会话折叠成一条分步列表，给每个进度百分比标注来源而不是只报一个数，并支持把提示词排入下一步队列、被取用前可撤回。

在会话中新增一个视图，用归因树展示本会话实际调用了哪些技能、MCP 工具与子代理，并附调用明细与未使用清单。

为中断的 DSH 对话提供原生继续按钮及可重映射快捷键。

只读代码阅读工作台，支持多仓库项目、源码关联笔记、代码地图与 Mermaid 图表。

证明一次局部改图没有动蒙版外的像素。输入原图、生成图和蒙版三张 PNG，输出可 grep 的 `MASK_PIXEL_LOCK=PASS|FAIL|EMPTY` 结论、差异热力图、逐通道统计、差异包围盒与最大差异像素，并生成自包含 HTML 报告和 `report.json`；后者包含文件 SHA-256、规范化受保护像素摘要，以及把两者与判定策略绑定在一起的证明摘要。支持 edit / lock 两种蒙版语义、蒙版阈值、容差与忽略 alpha；PNG 覆盖颜色类型 0/2/3/4/6、位深 1-16、五种过滤器和 Adam7。零依赖、纯本地：不调模型、不联网、不上传。

给 token plan 用户的 Token 用量工作台：把会话日志里的 assistant/message usage 折成按天分片的调用级明细（按跨会话 responseId 去重，fork/resume 复制的历史只算一次），并按你填写的套餐口径把本机用量换算成积分（默认 1M token = 0.2 积分，日 600 / 周 2500 / 月 6000，可只统计指定通道），在输入框下方给常驻读数、在设置页给分通道成本表、7/30 天柱状与折线趋势、近半年热力图。不读取任何凭据：厂商藏在控制面接口里的剩余百分比，用明确标注「本机换算」的本地口径替代；参考金额来自公开的 DeepSeek 定价页。

可能有用的 DSH token 用量插件，跨会话统计 token 都花在哪儿了：用量总览四项指标、上下文长度分布、近 12 周热力图与按周趋势，工作区与模型排行；另附有发送前 token 预告和输入草稿优化功能。

DSH 的 IM 联合桥：整合社区同类插件（xmanrui/dsh-im、MichengAI/dsh-im-connect）能力合集的独立实现——用 12 个平台的 15 个渠道适配器（含邮件；企微/钉钉/QQ 各含机器人与自建应用或推送两档）驱动宿主会话——微信（官方 iLink 扫码绑定）、飞书（长连接+流式卡片，语音档需系统 ffmpeg）、Telegram、Discord、企微智能机器人与自建应用（回调验签）、钉钉（stream+AI Card 与自定义机器人推送）、QQ 官方机器人（另含推送档）、Slack（Socket Mode）、WhatsApp（Baileys 扫码，依赖以插件包 optionalDependencies 随包分发）、Matrix、iMessage（仅 macOS）、邮件（IMAP/SMTP 线程路由）。跨版本窄腰在 0.1.2-rc.1→0.2.1-rc.2 宿主间（12 tag 枚举，rc.2 已按桌面 profile 装机双回读实证）以能力探测自适配设置面 gen1/gen2/gen3（禁版本号分支）；IM 内 25 命令面板、工具审批与交互提问原聊天闭环（默认拒绝、发起者限定、5 分钟超时）、图片/文件输入（宿主元数据判视觉）、产物文件回传、投递日志限额补发（结果不明绝不重发）、主动投递与碎片续写；原生侧栏「任务/频道」两页签自持分离（检测到该槽位已被其它插件接管则完全不插手）、im-concise 智能体预设配合出站净化把 GenUI 围栏与裸 HTML 等富结构挡在纯文字聊天之外、svg 围栏自动渲染为 PNG 图片发送、模型白名单护栏、/relay 把每回合最终回答镜像到通知渠道（按账号 ID 或别名绑定，歧义不猜）。secret 单向入凭据库，永不回显。npm 包名：`dsh-im-union`。

把整台机器的 dsh 搬到另一台并逐条核对。三层一起走：声明层（设置、凭据、插件声明与 link: 插件源码）、状态层（会话、storages、skills、附件），以及可选的工作区项目代码。会话只改写 zstd 首帧，工作区路径按显式映射改写，最后核对 14 项检查（I1–I13，另含 I6b）并给出 PASS / FAIL / WARN。另可局域网配对直传；merge 模式把 bundle 与「已经在用的机器」逐项比对，分歧未决议就停在写盘之前。

在右侧栏用一个或多个「工作区」给已加载的 skill 分类：每个工作区有自己的分类表和每个 skill 的归属，分类可就地新建、改名、排序、删除，skill 可拖动或用选择器改归位；首次使用可以让这个 profile 的模型从零分一版，也可以先自己建分类再让模型按分类分配。点击行复制 /skill-name，悬停展开 skill 自带的描述。

讓 DSH 擁有自己的「副檔名 → 開啟 app」規則：卡片、側邊預覽與變更審查用你指定的 app 開啟， 而 macOS 的 Finder 雙擊預設不受影響。規則在設定頁編輯、存於 ~/.dsh/open-with.json； 「顯示文件位置」仍走 Finder。