插件

BrowserSkill 的 DeepSeek Harness 浏览器自动化桥接插件，通过原生浏览器工具控制可见的 Chrome 和 Edge Agent Window，支持可访问性与 VOM 页面观察、截图、隔离的多会话控制和 Web UI 实时观察浮层。

DeepSeek Harness 零侵入运行事实遥测：每个会话自动把任务/模型档位/工具/失败/时长/状态写入人机共读观测卡并附统计区（纯观察者——零工具、零 LLM、零注入）。

面向 AI 编码代理的确定性安全审计事实与结论门禁：euthyna history 把每行被删代码归因到提交并标记安全修复类删除（--origins 追到最初引入者），euthyna coverage 报告哪些改动符号从未被测试调用，euthyna gate 用六道门禁逐条校验结论，拿不出证据的一律降级为观察。

DSH 插件开发套件：可从会话查询的运行时观测内核、隔离调试启动、宿主契约测试与 slot 预览

会话级多 Agent 工作台，支持可编辑任务规划、真实子会话观察、计划与运行对比以及基于证据的恢复预览。

dsh-compaction-audit 观测插件：记录 compaction/* 事件，检查 shadowedSeqs 是否可读取；只观察、不注入、不阻断。

人工协作工具（`human_task` / `human_task_ready_check`）：让 Agent 暂停等待用户完成现实操作或返回观察结果（GUI 操作、游戏测试、视觉验证、硬件检查等），内置会话同意与 AFK 在场两级门控，通过 Web 任务窗返回结构化 JSON 结果。

将聊天图片交给固定的 OpenAI 兼容视觉模型，把事实性观察交给当前主模型，并在事件回放、上下文压缩和重启时复用会话内观察。

把 anywhere-claude-mem 的 Git 同步变成 DSH 对等方：会话启动时拉取跨机器记忆，新提示与观察落地即推送。

DeepSeek Harness 与 ai-memory 之间的记忆桥梁：DSH 会话结束时调用 ai-memory 的 finalize-session，把已捕获的观察记录转成可检索的 wiki 页面。跳过子代理、排队处理并发结束的会话，并清扫因强制重启而遗留的会话。 需自行安装并运行 ai-memory 服务，并手工接好 DSH 生命周期钩子（ai-memory 自带的 install-hooks 不支持 DSH）；本插件只负责把已经捕获的会话落地成 wiki 页面。

A headless-first macOS Computer Use driver for DeepSeek Harness with AX-first observations, window-bound multimodal evidence, host-owned approval, and evidence-backed action receipts

在后台将会话工作提炼为观察和反思，以便在上下文压缩后保留会话上下文。

Insight dock for the DSH Web GUI: lets an agent park a short, strictly-bounded side observation while it works, shows it above the composer, and lets the user ask to hear it later — with a context anchor that survives context compaction.

Windows 桌面自动化插件：无障碍优先的观察-动作回路（30 个标准工具，元素/坐标双目标与 auto/a11y/event 策略路由），写后作废与禁重放安全语义，持久急停开关，RuntimeId/矩形漂移防错位，对话卡片与悬浮面板（实况/画面/环境自检设置），面向低分辨率模型的分块识图，JSONL 审计与 pid 白名单。需 Windows 10+ 与 Python 3.9+，并安装 uiautomation 与 pillow（设置页可一键安装）。

Linux X11 电脑控制插件：9 个工具（截图、鼠标移动/点击/拖拽/滚轮、输入、快捷键），由零依赖 Python XTest 助手驱动——原生像素坐标、每次操作返回坐标校验、可选自动截图。

DSH 的 Clean Architecture 参考库:8 个钉版参考仓(Go / Java / C# / Python)索引进本地 FTS5,提供断言规则、审查台账与只读观察窗面板。

跨会话记忆，零 token 确定性召回（bigram-Jaccard 与 FTS5 BM25 经 RRF 融合，中文分词精确）；重复观察会强化已有理解而非堆叠重复；过程性知识结晶为 SKILL.md，就地精炼升级，走 active-stale-archived 生命周期治理，归档可逆、可回滚。摄入与处置各有一档用户可选的自治程度，冲突与高重要写入始终交人工复核，任何档位都不会自动删除。需要 Node 22.5+。

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。

人工协作工具（`human_task` / `human_task_ready_check`）：让 Agent 暂停等待用户完成现实操作或返回观察结果（GUI 操作、游戏测试、视觉验证、硬件检查等），内置会话同意与 AFK 在场两级门控，通过 Web 任务窗返回结构化 JSON 结果。

文件变更回滚：捕获 write/edit 工具调用的改前映像（git blob 或快照），通过面向模型的 rollback_files 工具或 /rollback 命令还原。

macOS 电脑控制：Accessibility 观测、过期状态拒绝、作用域权限与安全输入。