插件

DeepSeek Harness 的可核查研究报告引擎：通过内容寻址的证据台账和版本化封存报告使每条结论携带核查结论，由 manifest 哈希封存目录，检索编排复用 ctx.web 与 ctx.jobs 接口。

本地优先的科学图表 MCP 应用：导入、评审并在磁盘上发布全局图库，可在 dsh、Claude、Codex 等宿主中复用同一模板。

自包含浏览器运行时：Playwright（chromium）+ OpenCLI 作为插件本地依赖（全局复用回退），提供 `browser` 服务与 9 个交互式浏览器工具。

Web 作曲器终端风格输入历史：边缘优先的方向键召回并精确还原草稿与光标、浏览器本地持久化历史、Ctrl+R 反向搜索，以及滑动上下文感知；0.5.0 再加智能输入层——跨会话片段库（/save、/load）、带变量的提示词模板、复用洞察与压缩摘要高亮。

复用 Codex CLI 的 ChatGPT 登录态注册 `openai-codex` LLM 路由，并在 DSH Web 设置中提供 GPT Auth 控件。

支持跨多个模型、供应商、工作区与时间范围进行统一分析，并可在全部保留历史中自定义起止日期；实时呈现缓存命中率，并可分别查看模型和供应商的分类数据；单日趋势按小时、跨日趋势按日，提供 53 周 GitHub 风格热力图、连续使用、模型与工作区 Token 占比环图及 Token、成本、占比明细，以及可独立自由组合的筛选；支持查询 DeepSeek 账户余额、管理工作区别名及导出 CSV 数据；独立账本在会话删除前持久化用量，工作区被删除时同样保留并把用量汇总为一行「已删除」，增量重建只处理新增事件；重启时未变化会话不回读日志、直接复用账本（以每会话日志 revision 为变更信号）；工作区注册表通过 DSH 的 domain/changed 事件自动探针同步——只对新增/删除的工作区增量重扫，未变化的已有工作区直接复用已计算账本、零全量重扫，统计严格限定已注册工作区（未登记目录一律忽略），扫描完成后通过轻量 revision 状态判断，只有 Host/统计状态变化才获取完整历史，并显示 revision 复用、实际读取、账本恢复和失败等非敏感同步健康信息；全 0 用量的重放不会覆盖已记录的真实用量，Token 口径显式声明（输入不含缓存命中，缓存读写与推理独立成桶）。中文使用本地时区，英文统一使用 UTC；API 仅限本机访问。

低成本视频理解工具：video_understand 把 B站链接/BV号/本地视频转成 AVIS 信息层（ASR+场景结构+对象轨迹+YOLO 标签）并输出摘要+问答。问题驱动动态路由分层（L0 ASR / L1 对象轨迹 / L2 关键帧 VLM）、语义层复用（重复提问直接查层）、单次问题预算上限。Python 引擎：核心层需 faster-whisper / opencv / yt-dlp（约 200-300MB）；可选语义层另需约 2GB 的 torch / transformers / ultralytics。内置 doctor --fix 一键建 venv 并装齐两者。

DSH 纯净桌面壳：双击桌面快捷方式即可像普通桌面软件一样启动；后端活性实时监测 + 托盘一键启停/重启（带进度弹窗）、离线自动重连、单实例。复用现有 web profile，不改动 web 界面。Windows + macOS 双平台。

复用 CodeBuddy CLI 的登录态，把 CodeBuddy 包含的模型接入 DeepSeek Harness，设置卡片可查看账号、令牌有效期与剩余积分。

AutoEvo v1.0.0 为 DSH Agent 提供 Search-first 能力工作流：优先复用本地工具或审查精确来源插件后再安装；可在受管源码中改造或新建能力；回执区分 installed、loaded、activated、verified，版本工具支持回滚、领养与上游更新。

使用本地 Codex 登录的 Codex App Server 模型提供方，支持会话复用、Harness 工具桥接、原生动作轨迹和生成图片持久化。

DSH 插件：直接复用 Codex CLI 本地登录订阅凭证，在 DeepSeek Harness 中使用 ChatGPT 订阅模型，无需 API Key。

MCP 懒加载路由：自动发现可接管的 MCP，冷态只在工具目录里留一个共享路由，某轮需要哪个服务器才展开它的工具 Schema、轮次结束再收起，让装了很多 MCP 不再每次请求都吃上下文。命名异常、重名或状态不确定的 MCP 不接管；出现任何不确定即恢复原工具可见性，执行、权限与进程生命周期仍归原 MCP。也支持显式的连接层懒加载，含连接保温、有限重连、stdio 与 Streamable HTTP。

把 TypeSafe Jev（System One 决策模型）接入 DSH 的 jev_decide 工具：noul/choice/score 三种问题形状返回校准概率，凭证复用 DSH 凭证缝，内建 429/529 退避重试。

新增 subagent_route 与 subagent_fork_route 委托工具：由模型自主为子代理挑选 provider/model 路由，部署方仅配置 spawn/fork 后端、调度策略与 allowedProviders 白名单；续聊子代理与后台任务复用官方 send_message / job_output 工具。

本地生成图像/配音/音乐/音效并听写，同一性锁定：角色、动物、道具与配音角色定妆定声一次，之后每次调用复用同一份参考；退化产物（接近纯色的图、静音的音频）被拒绝而不是当成成功返回；生成的台词可以听写回文字，好让吞掉结尾的克隆暴露出来。空闲时引擎卸载显存，生图与听写也可改指向任意 OpenAI 形状的 API 而不用本地 Vulkan 后端。

检索 AIGC Radar 精选 GitHub AI 项目库（500 Stars 准入、中英双语标签、星标增长快照），经其 MCP 端点调用并以原生结果卡片展示；agent/pre-step 监听器在 agent 动手写代码前主动建议复用检查。

通过本地 Kimi WebBridge 守护进程驱动用户的真实浏览器：navigate、find-tab、snapshot、click、fill、evaluate、CDP、screenshot、network、upload、PDF 导出与标签管理工具，复用浏览器已登录会话。

DSH 双引擎截图：思灵桌面壳内，全局快捷键/托盘打开全屏框选浮层（多显示器、逐屏像素级抓帧），选区定格后工具条就地画红框，一次确认送进输入框；纯 DSH（浏览器）下由输入框相机按钮经 getDisplayMedia 捕获屏幕，复用同一套单阶段框选+标注遮罩。均走官方附件通道。

通过模式化提示分析对话图片（描述、UI、文档、定位、拓扑等），将含坐标原语（框、点、引用）的结构化证据以文本注入上下文，会话级缓存跨回放与压缩复用。

把 Claude Code、Codex、opencode 配置里声明的 hooks 原样复用到 dsh，执行 shell、webhook、oracle、proxy 四类 handler，零运行时依赖。

在开发前检索本地代码与 GitHub/npm 的可复用实现，评估复用与重写成本，并检查架构耦合。

封装 lgtm 测试审计器：复用 dsh 里已配置的凭据，向智能体暴露 lgtm_audit / lgtm_status 工具与两份技能

注册 ai-eight-honors-eight-shames skill 的 DSH 插件：面向编码代理的八条可核对工作准则（先查证再调用、有歧义先确认、业务规则给出处、先复用再新造、先测试再声称完成、按既有约定写、区分事实与推断、改动可回滚），外加第 9 条——用户每次提出需求或问题，都在工作区根的报告文件里成对记录诉求与改动。