插件

在 DeepSeek Harness 内做提交前的 Pull Request 卫生检查：扫描当前改动中的 TODO 残留、硬编码密钥与非规范提交信息。

工程纪律守门：动笔前审讯需求，红绿测试证据门，交付后对抗评审，并汇总交付报告与逐维度核对。

DeepSeek Harness 的数据质量检查：数据画像、清洗与验证流水线，产出结构化报告。

软件测试全流程技能包：10 个技能覆盖需求分析、测试策略、用例编写与审查、E2E（Playwright）与 API 自动化、探索式测试、回归范围与 Bug 分析，共享知识库提供格式规范、风险模型与 Schema 校验脚本。

专家模式 agent preset（v0.9.2，npm 包 dsh-expert-mode，双语双份）：首席协调官 + 17 位领域专家子代理，按任务特性自动委派。特性：任务调度器（文件系统任务状态机 pending/ready/running/done/failed + 依赖DAG + 原子认领 + 重试 + 崩溃恢复）、质量门禁（高风险任务五段式：需求澄清→实现→验证→独立评审→集成，最多回炉2轮）、五锚约束（每轮回顾/收敛/反跑题/协作检查/资源感知自检）+ 近距离引导（身份/任务/输出格式模板）+ 渐进式披露（省token约28%）+ 专家持久化 + 专家间文件消息总线（P2P直连，零协调官中转）+ 交叉评审 + 经验沉淀 + 简单任务快速通道 + 故障自动重试。专家：数据分析/文案/法务/产品/前端/UI-UX/架构/社交运营/增长/量化/财务/后端/DevOps/数据库/QA/安全/生图短视频。

Minta 记忆引擎的 DSH 原生接入层:合成官方 dsh-mcp-client 行、注册 minta-memory-governance 技能与 session-start 记忆预热,并提供 Minta agent 预设;19 个 MCP 工具由需单独部署的 Minta 引擎(Python/Docker)提供,未部署引擎则无法使用。

为 DeepSeek Harness 插件提供多指标质量评分：基于真实的 CLI 证据对某个仓库或 npm 包在安装成功率、维护活跃度、文档完整度、安全扫描和协议合规五个维度打分，并生成 JSON 或 Markdown 排行榜报告。

模板驱动的代码审查技能：五步审查流程、严重/中等/轻微三级分级、四维评分（质量、安全、性能、可维护性），同时输出文本与 HTML 报告，内置按需加载的参考知识库。

角色化多智能体专家团。/team 一句目标即组建最多 12 个角色子代理（产品、架构、调研、界面设计、后端、前端、数据、安全审计、评审、测试、运维、文档），按九阶段门控流水线推进（澄清、调研、设计、规格评审、方案确认、实现、审查、测试、交付），交接走共享工作区工件（SPEC、PLAN、TASKS、STATE、REVIEW、TEST）。质量门禁由插件代码强制而非提示词请求：未完成的任务不能标为完成、质量问题必须由评审或测试角色裁决、覆盖率缺口与超预算返工实时显示在浮层与 /team status。附带 live 团队浮层（阶段、成员与逐角色模型、任务依赖图、工件预览、人工决策按钮）、可跨会话恢复的常驻团队模式，以及按 run 的 token 与耗时记账。零运行时依赖、无构建步骤。

DSH 重启后唤醒主 agent，让被打断的工作自动接着做；提供一个重启工具，以及可选的探针在启动异常时提前中止并告警。

把 DeepSeek Harness 接进 Hermes 管线：派单 spec 模板、模型档位路由、质量门、git 唯一写者约定，SKILL.md 技能包（bundle 可安装）。

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。

为 DSH agent 提供金融数据工具包：数字与货币格式化（含中文万/亿单位）、收益与年化计算、估值与盈利比率、现值/终值、风险指标与数据质量清单。

Karpathy LLM Wiki 模式的 DSH 知识库系统：wiki-write/wiki-search 技能引导模型写读 Obsidian wiki，零依赖管线（lint/索引/mnemon 记忆体同步/质量闭环），极简生命周期插件注入守则与知识预览，Ollama 兼容代理接 SiliconFlow 语义召回。

把本机 Wallpaper Engine 壁纸放到 dsh Web 界面背后：scene 壁纸在浏览器内实时渲染（three.js 播放器 + Rust/WASM CPU 粒子模拟），视频与 web 壁纸原样播放，其余回退 preview 图，不需要安装 Wallpaper Engine 运行时。壁纸库从 Steam 创意工坊目录（431960）自动探测或手动指定，设置面板可选壁纸、配壁纸库与引擎目录、调光晕与暂停/画质。

为 DeepSeek Harness 设计的 token 节省插件：不损失任务效果。默认 conservative 档对工具结果做无损头尾裁剪与 grep 折叠；balanced 档在压力阈值委托 dsh-compaction-basic；aggressive 档以 LLM-summary 引擎子类化替换官方压缩。8 个合成场景累计节省 97.6% 输入 tokens，所有削减走 dsh 事件流，model-visible = logged 不变式仍成立。

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）。

dsh 单机多子 Agent 集群治理：引擎级质量门禁拒收半成品、崩溃断点续跑不重来——给 AI 团队装上"跑不坏"的工程护栏。

dsh 插件商店：npm 权威目录 + awesome 精选（550+ 插件、11 分类）、dsh 字段质量验证、官方 `dsh plugin add/remove` 一键安装，侧边栏与设置页入口。

把单个 DSH 会话编排成持久化多智能体团队：captain 生成成员子代理、驱动带质量门的依赖感知任务 DAG、通过持久邮箱协调，附带实时活动面板。

六阶段公众号内容发布工作流，带质检门工具与配套 skill。

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）。

注册 commercial-ui-ux 技能：以任务为中心的商业界面 UI/UX/GUI 设计、审查、修复与实现（SaaS、仪表盘、后台、表单、表格、设计系统），带参考文档体系与质量门禁。

Folio（兰亭）@nyantused/folio-dsh-tools：咨询/汇报材料生成引擎的 15 个 DSH 原生工具（记忆面 + 质量门禁）+ L0 守卫；与 @nyantused/folio-dsh-events 配套使用。