插件

把任意文件带进会话——存放到工作区并按路径引用，零类型拒绝

dsh 全局技能中心：把 Claude Code、项目与 .skill-package 技能聚合到 ~/.dsh/skills，支持引用/复制导入与斜杠菜单使用

Google Play图：/playstoreshots 用图标和2张参考图经wan2.7-image-pro生成4张1080×1920、1张1024×500。

将 VS Code 选区或文件路径作为 @path 引用添加到当前 DSH 对话，不会发送消息。

把内置的全栈开发、前端设计与浏览器自动化三份技能文档注册为四个只读工具，用 focus 参数指定随技能正文一并返回的参考文档。

本地优先的简历仓库：把经历打包成可复用的表述、把现有简历拆成模板、分析岗位 JD（含其隐含的院校层次偏好）、组装中英双语定制简历并导出「岗位-姓名-学校」命名的 PDF。应用本体随 npm 包发布（server/、web/、skills/、scripts/、requirements.txt，无需 clone 仓库），自带工具负责启动/停止并读取健康状态，首次启动会把依赖装进 app/.venv；需要 Python 3.10+ 与 macOS / Linux（bash）。除你确认过的 LLM 调用外数据不出本机。

配置模型偏好后，引导原生子 agent 按任务类型选择模型；沿用原生授权，不额外调用路由模型。

通过本地语言服务器为 DeepSeek Harness 提供只读语义代码导航：定义、引用、符号、诊断、悬停和重命名预览。

把一份游戏策划案在 TapTap 制造（UrhoX 引擎 + Lua）上落成可玩、可发布的项目：先用浏览器工作区还是本地 MCP、拆解策划案五要素、写最小可玩的首轮需求、按官方顺序迭代、核对预览与发布物料，并守住积分、凭证与不可逆动作的红线。含 8 篇参考（产品、积分、主题与素材、排行榜、需求拆解、迭代验收、发布、安全）、4 个模板、3 个只读 Python 校验脚本（五要素完整性、项目目录、发布物料）。

Windows 上给 Files 侧栏补右键菜单与拖拽：复制绝对或工作区相对路径、新建文件与文件夹、重命名、把条目移到回收站，以及把行拖进对话栏插入 @ 引用。

对话转论文：按说话人还原上下文、提炼有出处的论点并生成骨架；用Crossref/DataCite/OpenAlex/arXiv逐条核验引用。

DSH右侧「参考链接」面板：收集对话URL，支持置顶、轮次计数、元数据与favicon缓存。

点一下 Q 版立绘挂件，就用本机 IndexTTS 2.5 把助手回复念出来。一个角色 = 一段参考音频，谁的声音都能当角色；没有立绘也能用，挂件会提示「本角色暂无图片，请添加」。不含任何音色与立绘，角色库在用户自己机器上。需要本地已装 IndexTTS 2.5。

面向 DeepSeek Harness 的合成智能体主张证据审阅插件，通过确定性规则输出有限判定、理由与证据引用。

给 Agent 增加 7 个 art_* 工具和一个右侧栏绘图工作台（系列、页、修订、区域、相机体块），把工作流提交到你自建的 ComfyUI：MOSS/K2 文生图、局部重绘、角色参考、区域编辑与 Qwen 图像编辑，单次请求可叠加最多 4 个自备 LoRA。需要本机仓库执行一次适配：市场安装后运行 `install/adapt.mjs`（Windows 可用 `install/install.ps1`）把 `__MOSS_*__` 占位符替换为绝对的 `workspaceRoot` 与 ComfyUI 地址，否则 Host 会以 `MOSS_CONFIG_*` 拒绝加载预设。

跨会话引用卡片：把任意会话里的问答卡片拖到另一个会话并保留下来；在目标会话提问时，被拖入卡片的提问、当时的回答与附件会作为「本会话更早的对话记录」注入 Prompt，模型可直接引用。

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。0.4.8 起「一键配置」一个普通 .gguf 不再注册出不相干的 Ollama 模型。端口这一栏原来跟着上一次点击走而不是跟着文件走：选中 Ollama 的条目会把端口挪到 11434，选中普通 .gguf 时却不挪回来，于是一次先前点击留下的 11434 就一直留着。服务端照单全收，去探那个端口，发现 Ollama 在应答就直接借了它（日志里那句「端口本来就在应答，跳过拉起」就是这条路径），接着按文件名拼出来的模型 id 在 Ollama 的 /v1/models 里对不上，而兜底是抓列表里的第一个 —— embedding 模型往往排在第一位，于是注册出了一个用户从没点过的模型。现在端口跟着文件走：普通 .gguf 落在别的引擎的端口上（ollama 11434、vLLM 8000、LM Studio 1234）就改到 8090 并在面板里说明一句；只改「已知引擎的端口」，自己手填 9999 指向另一台 llama-server 的情况一概不动。模型 id 的兜底也不再瞎猜：只有一个条目时才取它（单模型后端报的 id 本来就可能和文件名不同），有多个而对不上就报错并列出实际看到的 id，而不是注册出一个错的 provider。

DeepSeek Harness 右侧栏的文件夹资源管理器：打开任意本地文件夹、按类型显示彩色图标、重命名/新建/删除/复制文件与文件夹，并可把文件作为 @ 引用添加到对话。

只记关于主人的长期记忆：每轮抽出作息、喜好、雷点、情绪触发、在忙什么、约定与说话方式，把很短的摘要注入每轮提示；会按点主动开口或在回复里顺口关心一句，从短句里学作息，记忆攒多了自动整合——带有插件来源与对外发送动作识别、未核实记忆降权与一键撤回。

在 DSH 对话区和侧边栏右键文件、文件夹、网页链接和工作区：引用、复制、预览、用默认或选择的应用/浏览器打开、定位或另存为。

在 Harness 侧栏提供 Gitee 企业版工作台：浏览项目及任务、需求、缺陷，查看详情、子任务、评论与 Markdown，支持新建或编辑工作项，并可通过 @ 引用。

天气关心：把预报变成一句能直接发出去的话——按体感温度、湿度、空气质量给穿衣与带伞建议，并照顾对方怕冷怕热、骑车还是开车。另有每日主动关心（可开关）、极端天气预警与提醒，在 agent 醒来时评估，可由 qq-bridge 这类宿主定时唤醒；偏好只存本机。

把 VS Code 的选区或文件路径以 @路径（含行号范围）插入当前 DSH 对话的输入框，不自动发送；需安装随包附带的 VS Code 扩展（.vsix，可在输入框一键安装或手动安装）。

给 DSH 主会话的人格反思层：每日把对话与视频素材沉淀成 3–7 条分层原则，跟踪精神、健康与账户余额，并保留可审计的成长档案；视频摄入为可选项，需站点 Cookie，抖音解析另需 Edge/Chrome 与 yt-dlp。