插件

面向 DeepSeek Harness 的 OpenViking 记忆与上下文插件：pre-step 自动召回与画像注入、会话捕获、`viking://` URI 防护，以及对接 OpenViking 服务端的 recall/write 记忆工具。

供 DSH 与其他编程 Agent 共享的 Markdown 记忆，支持自动捕获、步骤前上下文注入、搜索召回，以及通过审阅面板实现 memory-to-skill 自进化。

为 DeepSeek Harness 接入 OpenContext，提供跨会话持久记忆、提示词自动捕获与召回、会话摘要、结构化洞察和文档检索。

将会话、Agent 循环、LLM 与工具生命周期事件转换为 OpenTelemetry GenAI 调用链与指标，通过标准 OTLP/HTTP 导出到任意兼容后端，正文采集默认关闭。

DSH 的 MD 笔记管理插件：提供完整的 **MD 笔记管理器** 和 **MD 笔记编辑器**，对话内容可快速记入笔记。笔记可 **同步 Git 仓库** 维护。对话时可将笔记 **加入上下文**。

面向 DeepSeek Harness 的 OpenViking 语义检索、资源管理、自动召回（user + agent 双空间）与会话记忆插件：基于 viking:// URI 的 memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob 检索工具、memadd/memremove 资源管理、memqueue 队列状态、memcommit 会话捕获，以及 memlearn 技能手册沉淀。

DeepSeek Harness 长期记忆与自进化插件：L0 对话捕获 → L1 记忆提取 → L2 场景归纳 → L3 用户画像，自动召回注入 + 技能合成，纯本地（SQLite FTS5 + jieba，可选向量召回）。

嵌入式任务管理引擎：决策点协议、念头捕获墙、Linear 形 issue 存储。

给所有 AI 工具和 Agent 共用的一层记忆：注入 Context Bundle、提示时检索、MCP 工具与回合结束 DSH 线程捕获。

一张样式表，按实测的 Codex 版式重排 DSH 对话页：14/22 px 正文、更紧凑的标题层级、列表与块级节奏、引用条与表格单元格；无需任何设置，README 内附前后对比图。

DSH 版 Codex Appshots：全局快捷键精准捕获当前工作窗口，零摩擦挂载至 Composer 作为上下文向 Agent 提问。

Chrome 侧边栏内嵌 dsh 网页界面，让 agent 读取当前页面、捕获 HTTP 流量并操作浏览器。

桌面级增强套件：原生提问/审批交互通知、屏幕截图工具、多智能体平铺网格视图与轻量级 Tauri 桌面外壳。

闪念记录与人生拼图技能：捕捉生活点滴，构建画像并生成小说、剧本或自传。

按精确 Profile 名控制你真实已登录的 Chrome 浏览器：MCP 服务器 + MV3 扩展 + 认证本地桥接，提供标签页、定位器、文件注入、媒体导出与持久滚动采集，不使用调试 Profile 或远程调试端口。

将 agentmemory 本地记忆服务器接入 DeepSeek Harness：完整 memory_* 工具、自动捕获钩子与上下文注入。

DeepSeek Harness (dsh) 的独立截图工具。浏览器快捷键一键截图，并提供面向智能体的截图加读取能力，让智能体能看到并分析任意屏幕区域。

AgentDuel 是一款代码对战游戏，通过这款插件，在 DSH 内部完成整个游戏过程，实现死斗角色与夺旗团队、提交 Agent 代码、发起战斗、观看回放，并通过 DSH 会话依据战果继续优化 Agent。

面向 Codex、DeepSeek Harness 和 MCP 客户端的 Windows 桌面 UI 上下文取景器：选择窗口、UI 元素或屏幕区域，使用悬停高亮、UI Automation、截图和本机 OCR，并在输出前确认 Markdown/JSON 上下文。

提供 bili_summary 工具：B 站视频元数据、字幕时间轴与 sharp 切帧配图，内置错误处理与优雅降级。

桌面(native)控制:dsh 经 stdio JSON-RPC 桥接 Python 核心;支持截屏、指针/键盘注入、无障碍树语义操作,并以强制确认为高风险操作把关。

Capture AI web conversations to local JSON + SQLite, and port selected messages into agent harnesses as live, continuable sessions.

DeepSeek Harness 里的 LLM 调试台：在 llm/stream 层完整捕获每次模型调用（请求参数、流式块、用量、真实 wire 协议），以 DevTools 风格停靠面板展示，支持上下文共享前缀折叠对比、wire JSON 重建、JSON 导出与运行时可调的抓取策略。

聊天输入框图片工具(自研):上传图片(≤10MB 防烧 token) + 自定义区域截图(Electron desktopCapturer),注入 DSH 草稿图片轨。零外部依赖。