插件

从 DeepSeek Harness 对 AI API 中转站和 LLM 代理运行本地安全审计，生成 Markdown 报告，覆盖提示词注入、模型替换信号、工具调用改写、错误泄漏、流完整性和按 profile 启用的 Web3 风险。

在请求边界重写出站的 /chat/completions 请求体，注入进化出的九维思维链支架（精英保留、片段交叉、一次确定性复评），用固定 20 目标基线打分，每次改写追加一行到插件数据根目录下的 live-requests.jsonl（默认 <cwd>/.aecot，可用 AECOT_ROOT 覆盖）。

面向 AI 编程 agent 的提交时审计 harness——28 条 git diff 规则（密钥泄漏、越界改动、提示注入）、HMAC 签名审计链、快照回滚、完整 MCP 工具面的 MCP server；dsh plugin add 即装。

DeepSeek Harness 的 Auto 模式：在权限选择器中新增 Auto 项，审批提示由 OpenGuardrails 策略而非人工回答，底层是完整的 OGR 防护引擎，零核心改动。

Koma：TypeScript 可观测 AI 边界工具包——对照本地 Agent Specs 验证编码 agent 的实际操作，并用 Gate/Scout/Core 防护提示注入与资源边界。

DSH 插件安全扫描器：对插件源码做静态与语义双通道检查，内置 DSH 特有攻击面规则，集成 npm audit，支持批量扫描，输出带严重等级与证据的 HTML 报告。

安装前安全闸门：在禁用安装脚本的隔离区中检查每个插件、技能和子代理组合包，使用 Cisco Skill Scanner、SkillScan、Cisco MCP Scanner、OSV-Scanner、Trivy、Gitleaks 以及可选的 SARIF 工具或基于 DSH 模型的 LLM 判定进行扫描，然后放行、要求审查或阻止。需要 deepseek-ai/deepseek-harness#12999 中提议的 install-gate 钩子。

增加危险操作策略检查、输出脱敏和安全审查工作流。

当工具结果包含不可信内容时将代理标记为已污染，对随后的高权限调用进行拦截，并在所有模式下拒绝将凭据传递给可联网的工具。