插件
浏览、筛选并安装 DeepSeek-Harness 插件。
共 38 个插件
seektty
hilbert-beinghappy/seektty
面向 DeepSeek Harness 的终端工作区,支持导入本地 VS Code JSON/JSONC 主题、继承终端背景效果、鼠标文本选择、结构化工具与 Diff 视图、Session/Profile/插件管理,以及 Skill/MCP 浏览。
dsh-browser-crossplatform
youbaiyun/dsh-browser-crossplatform
dsh 全端浏览器扩展的桌面桥接插件,提供 browser_* 工具,并可按需识别页面图片。
dsh-computer-use
988hj7tczd-oss/dsh-computer-use
跨平台 Computer Use 插件:虚拟鼠标真人操作(screen_observe / computer_click / type / key / scroll / drag 共 11 个工具),AX 语义树零视觉成本 + GLM-4V-Flash 免费视觉兜底,安全护栏(快照 TTL / 应用白名单 / 危险操作审批 / 密码框保护)。
dsh-ai4scholar
literaf/dsh-ai4scholar
AI4Scholar 学术检索:覆盖 Semantic Scholar、PubMed、Google Scholar、arXiv、bioRxiv/medRxiv 与 DOI 解析的 38 个工具(搜索、引用图谱、作者、推荐、PDF 全文分片、自动引用、科研绘图),跨平台去重统一搜索,设置页 API Key 卡片,按次积分统计与 `/ai4scholar` 余额卡。
dsh-backup
xiaoyuyu6420/dsh-backup
一条命令备份、恢复与迁移 DSH 全部用户数据(~/.dsh),附可视化设置面板:定时自动备份与每日/每周分级保留、sha256 校验、失败自动回滚并回执的加固恢复、分类型子集备份(--types)、凭据脱敏进本机 vault、GitHub 私有仓库同步跨机迁移、宿主起不来也能用的进程外救援通道(备份目录内置零依赖救援网页)。/backup doctor 从已知良好备份体检并定点修复损坏会话日志、轮换前先隔离;migrate-check 迁移预检在升级前静态扫描,预测哪些会话会被新宿主拒绝(冻结清单、文件名代际不匹配、硬链接、旧版凭据布局等);凭据哨兵在宿主改写前自动存底;智能备份在宿主升级前快照;/backup check-update 与 /backup update 感知并一键更新(先留快照)。恢复链路支持含附件硬链接的归档与超大归档(清单走原始流逐行校验)。当前 npm 版本 0.13.4;覆盖 DSH 0.1.1-rc.2–0.2.0-rc.1,含 0.2.0 起的安装期 peer 闸门。macOS/Linux/Windows。
DeepSeekHarness-MCP-Manager
xxxyz/deepseekharness-mcp-manager
DeepSeek Harness 的 MCP 服务管理器:在「设置 → MCP 管理」中新增/编辑/启停/重启/删除 MCP 服务,支持 JSON 导入导出、4 个 mcp_manager_* 模型工具与 HTTP API,可通过 npx、npm 或跨平台脚本安装。
dsh-drag-and-drop
dsh-external/dsh-drag-and-drop
跨平台拖拽本地文件或目录,向输入框插入原始绝对路径。
dsh-drag-and-drop
bill9109/dsh-drag-and-drop
跨平台文件拖拽与原始路径插入,无需复制文件。
dsh-browser-crossplatform (bridge)
youbaiyun/dsh-browser-crossplatform
dsh 浏览器扩展的桌面端一半:在 dsh 自带的 webserver 上挂一个带令牌校验的 WebSocket 桥,向模型暴露 browser_* 工具,让它读取并操作用户当前标签页,图片识别默认关闭、需用户自行开启。
dsh-perlica-ding
117bs/dsh-perlica-ding
明日方舟终末地佩丽卡主题分级提示音:计划出方案 / 任务完成 / 需要你回应 / 出错四档独立音效,普通问答保持安静;系统级播放(窗口在后台也响),跨平台(Windows/macOS/Linux),支持自定义 TTS 语音。
dsh-codebase-memory
andyfan1094/dsh-codebase-memory
把 Codebase Memory MCP 代码知识图谱接入 DSH,并用防抖文件监视器自动保持索引新鲜。MCP 桥接部分仅支持 Windows(监视器跨平台);首次启动会经 npx 自动安装所需 npm CLI。
dsh-agent-team-ui-testing
bloodarea/dsh-agent-team-ui-testing
面向 DeepSeekHarness 的前端 GUI 调试与测试:36 个 browser_* 工具,覆盖结构化 GUI 操作、视觉比对、动态帧分析与网络调试(Web/Chromium)。
dsh-minato
sakanamaru/dsh-minato
可选的只读桥接插件:把 dsh 的会话与 token 实时统计写成一份 JSON 快照,供独立的 dsh-minato 工具箱读取.
deepseekeyes
dttxorg/deepseekeyes
为 DeepSeek Harness 提供可审计的视觉与跨平台 Computer Use 运行时,保留源证据。
dsh-complete-notify
kaixinbaba/dsh-complete-notify
任务完成时播放提示音并弹出小通知:Web Audio 合成音效、页面内 toast、页面在后台时系统通知,纯浏览器方案、零系统依赖、跨平台。
dsh-session-export
bwndlct/dsh-session-export
把当前会话导出为可移植、带 schema 版本的 Markdown 与 JSON 文件,提供 `session_export` 工具与斜杠命令两种入口,文件名跨平台安全。
DSH-javadev-enhance
zxj0306/dsh-javadev-enhance
DeepSeek Harness 的 Java 高效开发插件,提供 .java 文件的决定性自动修复、节省 token 的模板意图、以及跨平台的 JDK/Gradle/Android SDK/FFmpeg/LWJGL/IDEA 自动发现与持久化缓存。
dsh-launcher
shaun5297/dsh-launcher
DeepSeek Harness 一键启动器:检测后台是否在运行,未运行则启动 dsh web,等待就绪后在新 Chrome 窗口打开主页面。附带跨平台 CLI(dsh-launcher start / open / status / make-shortcut)与 harness_launch agent 工具。
dsh-webui-launcher
yv3507/dsh-webui-launcher
跨平台 Web UI 启动器:提供 webui_start/stop/status/open 模型工具、/webui start|stop|status|open 斜杠命令、设置页启动卡片,以及可选的桌面快捷方式——隐藏控制台启动 Web UI,完全就绪后自动打开浏览器,默认使用 dsh 官方图标。
sandbox-mxc
omdsh-dev/sandbox-mxc
微软跨平台沙盒支持。
dsh-local-trim
leonlee114514/dsh-local-trim
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。0.4.9 起面板不会再整块消失。以前插件详情页里那一块可能凭空不见,而宿主照常运行、HTTP bridge 照常应答、连崩溃日志都不留一条。原因是一个作用域错误:某个辅助函数声明在一个组件里面,却被另一个组件引用 —— 这是合法 JavaScript,语法检查完全通过,于是它只在渲染期炸,也就是用户按下扫描按钮、React 执行状态更新函数的那一瞬间。宿主给每个插槽条目都包了一层错误边界,兜底渲染是一个空的锚点,所以异常被就地吞掉:插件没有被卸载、进程也没有崩,面板只是被换成了一个空 div。现在这两个辅助函数放在两个组件共享的模块作用域里。客户端这一半也有了专门的用例 —— 一个最小 React 替身载入真正的面板模块,真调用组件、真在渲染期执行状态更新函数、真去按扫描按钮,这类错误不会再走到发布版里。
kaipu-dsh-plugin-release (plugin-workstation)
shanhai-city-states/kaipu-dsh-plugin-release
山海·开铺 · 工位插件 —— 跨云、跨端的 Agent 协作操作台:不同机器、不同平台的 Agent 通过普通 HTTP 接入同一张工位,各自独立设备凭据;项目上下文共享、资料按位存放、任务在席位间轮转交接,谁做了什么一路留痕。工位数据存在服务端,插件只是界面:卸载不丢数据,重装即回到原样。面板渲染工位持久化态(非实时流)。
dsh-auto-maximize
fidefeiplane/dsh-auto-maximize
DSH 桌面版启动时自动最大化主窗口,等价于手动点一次最大化按钮。跨平台(Windows/macOS/Linux),尽力而为,host-only 插件。
dsh-windows-native
lucifergzsz414/dsh-windows-native
向系统提示注入原生 Windows(非 WSL)环境下 PowerShell、字符编码、文件系统与跨平台构建的常见坑点。