插件

实时 WebGPU 海洋皮肤，可快捷调节波浪、日光、玻璃不透明度与自动昼夜循环。

面向 DeepSeek Harness 的研究助手插件套件：文献检索、研究 wiki、LaTeX 编译与独立子代理评审。

面向本地 AI 陪伴的 AstrBot/DSH 原生显存协调：LLM、IndexTTS、ComfyUI 轮流用卡，不加代理。

用本地 GPT-SoVITS 把 DeepSeek Harness 的助手回复读出来，带可拖动的挂件开关与一键部署。需预装 Python 3.10–3.12（安装器只负责定位，不负责安装）；建议约 5 GB 磁盘与 GPU。

面向 DeepSeek Harness 的 ROS2 调试工具集与机器人状态视觉分析：节点/话题/服务/动作/接口/TF 枚举、全图拓扑 JSON、依赖检查，审批门控的构建与自定义消息骨架生成，GUI 截图与多模态视觉观察，以及无头 RViz2 离屏渲染（低模 + 直读像素 + GPU 直通，动作渲染 30Hz）与并行 VLM 实时分析。

vision-exp 模型的大图识别：无损 800×800 分块识别（智能/流水线/全量）、带预处理与手写路由的本地 OCR，可选多厂商 GPU（DirectML/CUDA/OpenVINO）与自动 CPU 回退

用 Claude Pro/Max 会员登录 DeepSeek Harness（无需 API key），将 Anthropic 请求图片长边压到 2000px，精简 /compact 摘要请求，并显示 5 小时/每周套餐用量百分比与 DSH 消息数。

通过本地 ComfyUI 的 HTTP 接口把工作流排到用户自己的 GPU 上，由 Agent 直接生图：Z-Image-Turbo 适合快速草稿，Qwen-Image-2.1 适合成图与图中文字排版。 注册 comfyui_generate、comfyui_status 两个工具和一个涵盖模型选择与提示词 写法的 skill，无运行时依赖；没有 ComfyUI 在跑时会自动 headless 启动一个。

DSH Web 界面的可停靠 IDE 工作台：GPU 加速终端（restty 渲染器 + Rust PTY）、CodeMirror 编辑器、文件浏览器、笔记、沙箱浏览器，以及基于 ripgrep 的内容搜索。

子智能体矩阵蜂群：把异质任务路由到最合适的模型（OpenRouter 类网关 + cfgpu.com/llm/square），通过进程内子智能体或直接 LLM 调用下放，并按模型统计 token 消耗、用真实反馈驱动排名。

DSH 本机硬件监控插件：侧边栏完整面板、输入框下方的 CPU/内存/GPU 挂件，以及 hardware_monitor_status 工具。数据来自另装的本地 Python 服务：需在仓库根用 install-dsh.ps1 安装（Windows、Python 3.10）；只装 DSH 插件时面板与工具均不可用。

会话头部的电源按钮，两个动作，都需再点一次确认。重启结束的是 Electron 主进程本身（taskkill /F 不带 /T），因此不会出现崩溃弹窗；宿主在 IPC 断开后自行优雅退出，分离的 helper 等单实例锁释放后重放同一可执行文件，并以真实窗口句柄确认新实例已启动。关闭同理但不重新拉起。上一轮残留的 GPU 与渲染器进程会被尽力清理。仅 Windows 桌面版。

DeepSeek Harness 动态背景与界面皮肤。原生个性化动态背景皮肤，以及市场下载精美的动态壁纸。沿用 Open Sea Skin（d-dev0101/open-sea-skin）的上游实现，请勿与上游同时安装。

把 DSH 的运行错误与编程任务复盘渲染成可交互的 GPU 图谱，并把记录下来的教训送回模型上下文。

dsh 第四个权限预设：进程全权限（GPU 可用），同时工作区外与受保护文件（.git/**、.env*）的写入逐次向用户审批；纯插件实现，零核心改动。

紫白桌宠悬浮球，贴边停靠实时显示 CPU/内存/GPU/NVMe 温度与硬件信息。

面向 Windows + NVIDIA 显卡（显存 ≥8 GB）的本机 ComfyUI cosplay 套图：自动部署 ComfyUI 便携版与 Z-Image-Turbo（模型约 8-10 GB）并自检，再把角色名、参考图或热门角色推荐变成真人 cosplay 套图，基准图与镜头脚本各设人工确认闸门。

磁盘、CPU/内存/GPU、监听端口与会话用量的卡片，可放大到整页；端口卡片仅支持 Windows，GPU 卡片需要 nvidia-smi。

输入框底栏监控插件，含 5 枚可拖拽重排胶囊（Context、Tokens、CPU、GPU、MEM）：20x5 上下文方格矩阵、当轮净上传/下载 Token 分步柱图，以及 200ms 原生 macOS Mach/IOKit 滚动柱状图与前 5 进程列表。原生采样器首次启动时现场编译，需要 clang（Xcode 命令行工具）；没有则退回每秒一次的采样。

DSH 待机显像管屏保：没有会话在运行、且页面上十分钟（可调）没有鼠标键盘输入时，盖上一块带扫描线与循环反色扫掠的 CRT 板；窗口内点一下或按个键即消失，滚轮只锁滚动，画面随指针轻微视差偏移，逐帧全 GPU 合成。改自 justawebsite/dsh-splash-crt（MIT），把开屏动画改成待机屏保。

一句话翻唱：取源或直接用本地文件、分轨、自动定调、经 Applio 跑 RVC 换声、对齐人声、混出三档、过闸门再导出——九个阶段、三个工具、零 npm 依赖；需要本机装好 Applio（含 Python、ffmpeg、yt-dlp）、一个音色模型和一块 CUDA 显卡。

面板里的本地 LoRA / QLoRA 微调：导入 JSONL、开始前先看显存估算、评测并导出适配器。一键创建 Python 虚拟环境，但需自备 Python 3.10+ 与 NVIDIA 显卡（6 GB 显存起）。已在 Windows 11 + RTX 3060 6 GB 上完整跑通；安装器会直接拒绝非 Windows 平台，Linux、macOS 与其他显卡暂不支持。

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。

基于 GPT-SoVITS 的本地语音合成：朗读 DSH 回复、在右侧边栏换音色，拖一段声音就能训练新音色。首次使用需下载约 11.4 GB 引擎，并要求 NVIDIA CUDA 显卡。