插件

为 DSH 的每一次提权审批弹窗加一份由模型生成的注释：这段代码做什么、模型想达成什么、风险多大以及原因、每个选项意味着什么；并提供 /dsh-approval/history 历史授权查询（可搜索、可筛选、记录当时选了什么）与 /dsh-approval/diag 诊断页。

面向 DSH 的 GitHub issue 服务：把遥测失败分析整理成统一格式的 issue 报告，构造预填的新建 issue 链接并在超出配置长度时裁剪正文，用部署配置的模型把一段自然语言描述改写为结构化 issue，也打通接单闭环——按认领标签列出可接的 issue 并逐个派发到新会话，跳过此前已经派发过的 issue，开启自动驾驶后在每个本地日的首次启动时自动跑一轮。

把符合条件的 bash 命令交给 rtk（Rust Token Killer）执行，让工具输出在进入模型之前就被压缩：插件调用本机 rtk 重写命令并采纳其结果；rtk 未安装时，执行器行为与原生完全一致。

把每次会话记录成会话工作区内一份可读的 Markdown 时间线——发往模型的完整请求（含系统提示词与插件注入）、用户输入、模型回复、推理过程、工具调用与结果、文件读写、联网搜索、技能加载、命令执行与 token 用量，并带审阅页、会话内标签页与可配置的采集范围。

DSH Web Agent 工作室：配置模型、提示词、按插件绑定的工具与 Skills；支持编辑工具结果的试运行和运行历史，保留会话能力快照，导出独立 Preset，并通过引导式创建预设生成 Agent 草稿。

Jenkins CI 集成：右侧栏实时构建进度面板、多实例设置页、五个面向模型的工具（列 job、构建状态、控制台日志、工作区、触发构建），以及构建失败时唤醒当初关注该 job 的那个会话。

Zagent——统一 RSI 三角色自改进闭环框架，三个算子：Data-RSI（逐日截面清洗：去极值→截面驻日标准化→中位数填充，加经验提取）、Harness-RSI（进化系统提示词/记忆/技能）、Model-RSI（进化 alpha 训练配方，框架内置 walk-forward，含 2 天空白与多 seed）。离线一条命令跑，GPU 自动走 CUDA。附带一个 skill。

面向小上下文本地模型的宿主侧长任务识别：长产出自动拆成分段骨架（每轮只写一段，最后拼装），多步骤任务自动建立 PLAN.md 台账与 notes/（先立计划、每轮执行一步）。判定在宿主侧用启发式完成，不依赖模型自己判断极限。

DSH 里的常驻 Bot 与群聊房间——每个 Bot 都有自己的模型、权限预设、工作区与重启后仍在的会话，每次回答都是一条写进运行记录的 run，侧栏面板据此回放。

给 DeepSeek Harness 的常驻助理，刻意不做成又一个会话框：一个浮窗 + 一个常驻会话，两者都独立于其他所有会话。心跳受四道门约束——授权、每日回合预算、安静时段、冷却——并靠必须持续持有的租约跨重启续接。每次唤醒都交给模型裁决：回 SKIP 就一个字都不说，所以沉默是一次决定，而不是一次失败。浮窗显示常驻会话的真实消息流（优先读宿主会话存储；宿主不发布该会话时改读落盘日志），并且可以直接在里面发话。den 拥有人同等的触达范围，但有一条硬限制：只读。它可以读所有会话、本机以及 GitHub 等工作渠道，却不写、不发送、不发布，从不向任何人索要许可，也从不拦别人的工具调用。`npm run digest:github` 把 GitHub 通知和你自己开着的 PR 整理成三区中文摘要——等你回的、等你审的、你自己的——并给出明确标注「未发送」的回复草稿。

每日/每周任务管理：启动弹窗提醒、输入框上方滚动条、圆圈一键完成、任务卡片编辑、周日 AI 周总结；另附侧边栏 DeepSeek API 用量小部件（余额卡片、今日与累计 tokens 及费用、按模型明细、近 7 日柱状图）。数据以 JSON 存于 $DSH_HOME。

把复杂问题回答成一页可视化 HTML：模型只写简短的 Markdown 草稿，随包附带的零依赖 `am` 命令行负责排版、配色与图表坐标。以上游 answer-me-with-html 技能原样内置，是纯技能的 DSH bundle，不含 Host 代码。

为 DeepSeek Harness 增加「全模态设置」分区：可把生图 / 生视频指向任意 OpenAI 兼容端点，多套配置档案可随时切换，图片与视频各自独立的接口地址、API Key、模型、路径与尺寸，支持自由填写额外请求参数、不消耗额度的连通性测试，并注册 generate_image / generate_video / check_video 三个模型可见工具，异步视频任务可跨重启保留。

移除拦截图片请求的多模态能力门禁：改写 llm.resolveModelInfo 的返回值与适配器模型表，为未声明 input 的路由补上 image 输入能力，使其可以发送和读取图片。不改 app.asar，也不改配置树。

面向视觉回归的像素级截图比对。输入两张本地 PNG，第一行是可机器判定的结论（`PIXEL_CHANGED=true|false`，可以直接 grep 当断言），随后是差异比例、差异区域包围盒、最大通道差与平均绝对误差，并生成一份自包含的 HTML 对照页。可用绝对或比例坐标声明忽略区，排除时钟、光标这类每次渲染都会变的部分。它刻意不做内容识别——只回答「变没变」，因为这一步可以做成确定性的。全部本地完成：不调模型、不联网、不上传。

在右栏新增一个面板，用来并排对比用户自己从工作区挑选的一组图片——每页 1/2/3/4/6 张、每张独立缩放与平移、可把某一张的缩放与显示位置同步到整组、缩略图可拖动排序。图片由浏览器直接加载，不进入模型。

基于 OpenAI 兼容 Responses API 的通用联网搜索插件：配置 baseURL / API Key / 模型即可让内置 web_search 工具对接 Qwen Token Plan、OpenAI 等任意网关。

把 DSH 与本机 WorkBuddy 桌面端接起来，分四块：读写与搜索 WorkBuddy 的记忆、技能、计划和日志；经本机 CodeBuddy CLI 跑任务，带四档权限；通过 CDP 驱动正在运行的 WorkBuddy 窗口（打开会话、以清洗后的富文本读取回复、代打字并发送、切换按账号计费的模型、端口缺失时带调试端口重启它）；再加一个侧栏面板，把同样的对话界面放进 DSH。一个插件里共 25 个工具、15 条 HTTP 路由。

不离开 DSH 就能中英互译：复用已配置的模型，免填 API Key；译文边生成边显示，提示词可自定义，历史自动存在本地，可随时回看重译。

以 MCP 服务器形态提供的代码库检索引擎：四个工具（code_search、code_outline、code_index、index_status），底层是 SQLite FTS5 索引 + BM25 排序 + 中文 bigram 索引，tree-sitter 按声明边界分块、增量重建索引，并带三层密钥过滤。bigram 索引让中文提问也能命中英文代码，且默认路径不需要向量库或 embedding 模型。需要先用 scripts/install.sh 装好本机 Python 3.10–3.12 引擎，并在 profile patch 里设置 CODERAG_ROOT。

按轮次回退工具写入/编辑造成的文件改动：落盘前先快照，模型（undo 工具）、人（/undo 命令）或助手消息动作行里的按钮都能一次退回一整轮改动过的所有文件。快照在进程内写入、不 fork shell，因此在 workspace-write 这类受限会话里无需额外权限放宽。

把 tsm-core-dlr 语义服务（LanceDB 向量 + 图）挂为 MCP 工具，并携带与场景无关的 DLR/TSM 建模技能、服务状态浮层与 agent 规则；该服务是硬依赖，须先运行、bundle 才能激活。

给任意文件夹留下历史时间点并一键回到过去：像 Git 一样有版本历史，但不需要懂 Git，任何文件夹都能用（游戏存档、软件配置目录、散落文档都行）。快照按内容寻址去重，只存真正变化的文件，未变文件不重算哈希；自动存档分两档——实时（fs.watch，最后一次改动静默约 8 秒后存一版，编辑器一次保存或一次构建算一版）与定时（每 N 分钟检查，有变化才存，内容没变不产生空版本）。空文件夹也会被记录，恢复时一并重建（mod 加载器、存档扫描器常要求某个空夹存在）。每次恢复前自动存一个安全还原点，因此恢复本身可撤销；exact 模式只删多余文件与空目录，非空目录一律不动。附带模型工具 folder_timemachine（status/history/diff 免审批，写操作走审批）与左下角浮窗面板（时间线、一键恢复、实时/定时切换）。纯 JS、零运行时依赖、自带 110 项测试。