插件

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

subagent provider：委派多任务目标，获得并行执行、独立评审与可验证结果。

只读会话工作路径观察器：收起轮次看阶段数、执行数、耗时与 tok/s，展开看并行分支、工具结果与供应商可见推理。

把 DeepSeek Harness 装进飞书的桥接插件：扫码绑定 PersonalAgent、流式卡片、git worktree 项目工作区、scope 并行任务、多角色 Agent、跨会话通知、对话内模型/密钥管理，以及 dsh 崩溃后仍在飞书应答的安全网守护。

DSH 精读与摘要：书籍/论文/视频/网页经可插拔解析器转成结构化 Obsidian 笔记，MapReduce 并行精读子代理、JSON Schema 输出与幂等缓存。

DeepSeek Harness 会话实时流程图，可查看工具调用、并行分组、子代理分支和逐层详情。

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。

obra/superpowers 的 DSH 完整移植：通过原生 SkillProvider（rank 550）注入 14 个方法论技能，覆盖需求澄清、计划拆解、TDD、系统化调试、并行分发等，文档全中文化，开箱即用、零构建安装。

为 DeepSeek Harness 提供多引擎融合网页搜索、页面抓取、免凭据回退的实时 X（Twitter）搜索、深度研究与并行多智能体研究。

多平台调研与深度搜索流水线：harvest_scout 并行发现（覆盖 GitHub、Web、推特、Reddit、小红书、B站、YouTube 等通道），harvest_deep_research 自动化长篇综合研报生成，外加穿透抓取、跨源交叉验证与五维来源可信度审计。

写文引擎：用独立 DeepSeek key 分流并发生成草稿/细纲/点子，设定与伏笔管理、语义向量检索、书库（饲料区）、用量总账、机械校对与本地连载计划。

借助别名、能力标签和使用说明，将每项委派任务自动智能路由到最合适的已配置模型——常规工作更快、更省，复杂任务则交给更强的专用模型。可通过 Web 设置页或引导流程组建模型团队，让多个专家并行工作并可靠汇总结果；所选模型会显示在子代理视图中，并以内联标签无缝融入 Better Sidebar 的 Tasks 任务树。

同一工作区并行多会话的文件认领与写入保护（claim/release、心跳 stale 接管、pending 三路合并）。

面向 DeepSeek Harness 的行为管理插件：通过工具调用纪律、失败触发的并行收敛和连续失败时的用户介入提升稳定性；也可独立运行。

DeepSeek Harness 的行为管理插件：约束工具调用，失败时收敛并行度，连续失败时请求用户介入。

把深度研究做成一种代理模式：一条经过审阅的固定循环——先规划，再按研究员自行声明的缺口进行自适应并行轮次，综合出带引用的报告，最后对其做对抗性审阅——而不是让模型每次现写脚本。轮次预算未能覆盖的问题会在报告中被逐一点名，而不是被悄悄丢弃。

DSH 免费网页搜索：匿名 Parallel 默认后端加 Exa 备用，一个设置开关切换，并带兼容 Claude Code 与 Codex 的 MCP 服务器

DSH bundle 技能包：把深度长文生产（学术论文 / 行业分析 / 商业评论）拆成 9 角色流水线——T1 文献 / T2 数据 / T3 案例三线并行检索、T4 分析、T5 写作、T6 批判伙伴、T7 审计、T8 终检（主控亲执行）、T9 同行评审，跨 6 个阶段，含三角验证、M 门 23 项机械终检、G0-G14 独立审计（含中文 AI 痕迹闸）、审稿评分与期刊匹配，以及 4 个人在环节点。以 bundle 分发（`package.json#dsh.bundle.patch` + `lib/index.js` 入口注册技能），`dsh plugin add lunheng-article-pipeline` 即装；随包 T1-T9 角色卡、模板与 11 个零依赖校验脚本，README 五语。

主动式多模型协同调度插件：多源信号接入（去重与紧急度排序），execute/defer/dismiss/ask-user 四级决策引擎，DAG 计划生成与多模型并行执行，质量反思自动重试与切换模型，任务模式与经验教训长期记忆，以及遗传算法策略进化（沙盒评估、金丝雀发布）。

Kimi Code 风格 swarm：批量并行子 Agent 调度（自适应并发）、/swarm 命令与聊天内实时进度条。

工程化工作流 agent preset：五阶段硬门禁（需求澄清、计划审批、TDD、子 Agent 并行、验证收尾），附 6 个改编自 obra/superpowers 的工作流技能。

coding 工作台：停靠式工作区面板、项目分组侧栏、可休眠/恢复的分栏编辑器 TAB 组、文件预览与 DIFF 查看，以 git worktree 并行开发与跨会话协作为地基。

DeepSeek Harness 的角色化 AI 蜂群：架构师规划、多个建造者并行执行、评审代理把关、集成代理收尾。按角色钉选模型（含回退链），支持评审循环、证据合约、人工评审门、配额耗尽自动暂停与恢复，Web GUI 内置实时看板与任务流程图。40 个测试用例；支持 GitHub 或 npm 安装。

DeepSeek Harness 的混合智能体（MoA）插件：/moa 斜杠命令将提示词并发分发给多个模型，在文件工作区合并响应，并与 Live Canvas 集成以呈现可视化输出。