插件

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

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。

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。

在 DSH 主对话中体验两版 Vite 应用、盲选，并结合项目当前改动审查采用结果。适用于 Git 仓库（至少一次提交）中的根目录 Vite 项目。

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。

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 26 项终检（25 项机检 + 1 项人工）、G0-G16 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 36 个零依赖校验脚本，README 五语。

把一句话需求变成可验收的交付。TeamFlow 跑一条多阶段流水线——分诊、PRD、设计、技术方案、并行开发、带打回重修的 QA、验收——并给模型 12 个 `teamflow_*` 工具，以及带实时流水线图与 backlog 看板的工作台。每个需求一个专属目录，收着 PRD、设计、技术方案、QA 报告与验收记录。

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。

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。

为 DSH Web 输入框提供终端式体验：↑/↓ 历史（前缀搜索、Ctrl+R）、Codex 风格的历史补全与下一句预测（Tab/→ 接受）、选中工具栏（复制/引用/侧聊追问）、右键直接粘贴、可拖动会话目录，以及能在右栏并行跑第二条 agent 线程的侧聊（fork 全上下文、浮动/分屏、双向桥接、并发写提醒）。

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。

面向编码 Agent 的多引擎网页搜索：SearchBoost 内核（融合搜索、抓取、X）并提供 MCP、pi 与 DeepSeek Harness 适配

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。

多智能体编排 agent preset：首席编排者不亲自实施——先分诊、请 PM 专家规划、经合并专家花名册（召唤工具）把实施委派给领域专家，依赖 DAG 任务板与落盘消息总线调度并行协作，交付前经独立评审门禁。出厂内置 11 位核心专家；更多专家团（Agency agents 中英文、classic 集合）可在设置页一键下载，走 GitHub/CDN 双通道并经 sha256 验签。npm 包名 dsh-expert-orchestrator（要求 DSH >= 0.1.7-alpha.2）。

聚合网络搜索插件：一次查询并发分发到 11 个引擎（Exa、Parallel、DuckDuckGo、SearXNG、Brave、Tavily、Serper、Mojeek、DeepSeek、Anthropic、OpenAI），URL 去重后合并结果。设置面板卡片可开关后端、将 API Key 存入凭证库，并调整并发与超时。

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。

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。

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）。

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。

在 Windows PowerShell 5.1 上下载 GitHub Release 大资产的技能：先只读自检宿主环境（在监听的本地代理端口、系统代理与环境变量、已安装的 Clash Verge 内核及其配置、curl 版本），四条路线（现有代理 / 无头拉起内核 / 公共镜像 / 直连）并行实测 KB/s，在胜出路线上做限时并发阶梯，再用 curl 多段 range 并发下载，并按 release 的 digest 校验字节数与 SHA256。资产小于 100 MB 或单连接已到 3 MB/s 时直接跳过阶梯——并发只在「单连接被限速」时才有收益：实测限速节点 6.3×（1,234 → 7,759 KB/s），节点不限速时反而是 0.72×（单流 5,829 vs 16 段 4,175 KB/s）。不要求预装 aria2/7z，不改系统代理，不向用户索要端口或并发数；资产名对不上会报 ASSET_NOT_FOUND 并列出真实候选，绝不静默换文件；老 release 没有 digest 时降级为 DOWNLOAD_SIZE_OK_NO_DIGEST。