插件

ARIS 研究工作流技能包：含 82 个技能，并通过 Codex 进行跨模型对抗评审。

你的AI学习搭档：定计划、讲知识、做项目，学透一门科目。

白箱AGI架构探索：元认知（自我认知循环）、持续学习（知识飞轮）、世界模型（条件空间+语义时空图）、自我改进（自举纪律）、零LLM白箱管线与可审计信任护栏。

在 DSH 内用 AgentDescent 进化技能、代理、提示词、代码与插件。

将 DSH 会话中明确表达的经验整理为可审核的原生 Skill 草稿，并仅在用户确认后保存。

选中 DSH 已提交回复中的文字，开启独立、持久、只读的多轮 Topic；Topic 绑定来源会话证据与项目文件，来源 Agent 可继续运行。

把原始指令一键优化为专业提示词——支持三种输出形态、情境感知画像、自迭代学习，以及 /template 等命令与一键工具/钩子/自动语言。

学习页签（课程｜导师｜黑板三栏）：把 markdown 文件、本地文件夹或 GitHub 仓库变成导学课程，提供课时解锁、掌握度追踪、间隔重复和导师设计式课程导入。

本地优先学习模式：跨会话全局学习线程、按来源讲解。

学习模式：把已完成工作里的概念讲清楚并安排轻量复习（开发中）。

持续自我优化闭环：持久记忆、周期评审与自动优化、跨会话共享知识、失败自动回滚，由模型可调用的 harness_refine 工具驱动。

智能子代理路由与进化：按角色绑定 DSH 已注册的 provider/model；配合 Codex、Claude Code 等 provider 插件，可路由任意已注册模型，并保存工作区经验。

受大脑启发的认知插件:情景、语义、程序与情绪记忆,带强化学习信号;目标栈支持时间触发器,好奇心驱动的自主网络研究与主动提议。

学习模式（Learning Mode）Agent 预设：边做边教的编码 Agent——具体的情景化阐释、苏格拉底式引导、TODO(你) 留白练习，模拟 Claude Code 的 Learning 输出风格；可 `dsh plugin add` 安装（npm 包 dsh-learning-mode）。

面向 DSH 的深度协作写作 Agent：从用户的编辑对学习个人写作风格，完整 澄清→大纲→逐节写作→红队审计→读者群像 流程，项目自动提炼成实验报告/产品介绍/综述/README，41 个 MCP 工具，Web 端选中改进与文件内嵌预览。

将不含原始内容的 DSH 回合、模型、工具、审批、重试和错误事件导出到 Tuning Engines，用于受治理的追踪、策略评估、成本分析和 Work Session 审阅，并提供磁盘持久化重试队列。

DeepTutor 学习辅导桥接插件：通过 deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note 工具为 agent 接入深度讲解、自测题、学习路径规划、个人知识库检索（RAG）与笔记归档。

学习模式（Learning Mode）Agent 预设：边做边教的编码 Agent——具体的情景化阐释、苏格拉底式引导、TODO(你) 留白练习，模拟 Claude Code 的 Learning 输出风格；可 `dsh plugin add` 安装（npm 包 dsh-learning-mode）。

面向 DeepSeek Harness 的技术文档撰写 Agent 模式：模板驱动写作与自学习模板库、技术文档去 AI 味，以及文档质量保障工具集（量化体检、多文档口径一致性校验、图/表编号重排、版本同步检查、Word/PDF 导出与界面截图自动化）。

为 DeepSeek Harness 会话提供持久的引用线程学习伴侣：选中回复文字即可 fork 隔离式追问线程。

费曼学习法插件：教学 → 复述 → 评判 → 再讲解循环，以富 HTML 卡片（Mermaid 图 + shiki 高亮）呈现。

会话记忆 → OKF 知识沉淀插件：把会话中的高价值内容按 OKF v0.1 规范沉淀为长期记忆、跨会话自动唤起，并带预测性召回与权重衰减

dsh 自我学习闭环：记录经验、生成并发布技能，定期审查修正、合并与退役技能。

把一节课发布进 DSH 对话：依赖主干、题目与库里的图，用库自己的配色绘制。