插件

DSH Web 请求中断自动续跑：网络、超时或宿主崩溃等非人为失败后自动发送「继续」，支持错误分类、自适应退避、模板化继续文本与浏览器通知。

为 DeepSeek Harness 会话提供多来源网页搜索与抓取故障转移：接管会话的 searchProvider 与 fetchProvider 接缝，按可配置顺序尝试已配置来源——TinyFish、Tavily 与官方搜索，官方固定参与兜底、位置可调但不可移除。每平台可配多个 key 轮转分摊，基于用量快照做请求前账号排除，单请求超时与同平台重试控制转移粒度。网页抓取本地 HTTP 优先，失败后依次兜底 TinyFish Fetch 服务端渲染与 Tavily Extract，本机网络受限时代理或 DNS 拦不住页面抓取。插件页按平台展示各账号用量与套餐额度。npm 安装：`dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-failover-search`。

DSH Web GUI 的日志查询卡片（Elasticsearch / OpenSearch）：一个查询面——按来源方言给查询串与可点例子、字段名补全、筛选芯片、可点柱缩放时间窗的时间分布、把分组的桶点成筛选、带级别染色与堆栈续行标记的结果列表（可选列、可翻页）；Docker 容器日志作为采集来源复用 docker 插件。agent 侧五个只读 loglens_* 工具（sources / search / fields / facets / context）与面板共用同一执行层。出站只打到已配置的来源，按解析后的 IP 判定，不跟随重定向，并有体积与超时上限。

远程访问 DeepSeek Harness 且服务端 API 完整：转发时改写 Host/Origin，恢复其他方案必定 403 的 settings.* / credentials.* / host.listDirectory。令牌门、按设备会话、可选首访审批。

任务事件通知中心：6 类事件（提问 / 审批 / 完成 / 子代理完成 / 错误 / 轮次完成），双通道（浏览器通知 + 宿主系统 toast）外加 Bark/Webhook 推送频道（ntfy、Gotify、自建网关）；支持免打扰时段与紧急例外、审批超时二次提醒、完成风暴聚合、通知文本脱敏。

Agent-Body 的器官内核：把插件组织成一具身体。命令先被转成神经冲动、确定性地支配到该处理它的器官并指明用哪个能力；心跳按内环境变速（告警加快、静默放慢）把指令、本体状态与告警打包泵向全身；反射弧零模型调用、命中即执行；失败走确定性归因（缺工具/参数/权限/超时/网络）加处方与复检闭环，参数错误不自动重试。器官缺失时按能力重叠自动代偿，工具 schema 按当前意图显影（仓库内实测省 84.7%）。本条目是 agent-body 仓库中的内核插件本体。

任务可靠性：模型超时/请求失败自动重试、任务未完成自动继续、独立完成度校验、思考重复检测打断、休眠/重启后任务自动恢复、自主决策模式、远程触发接口（npm: `dsh-task-reliability`）。

/api 响应 gzip 压缩，解决远程/低带宽访问时历史加载超时；SSE 与已编码响应自动豁免。

面向 Windows 的 Git Bash 工具：通过 Git for Windows 自带的 bash 执行命令，支持超时、沙箱、输出截断与后台任务，替代卡顿的 pwsh 工具与仅限 WSL 的 bash 工具。

用自托管的 RustXNG 元搜索引擎接管内置 web_search，按需下载并启动该二进制、空闲超时后停止；可选的抓取层还能解码仅在 <meta> 中声明编码的页面。

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。

手机微信驱动本机 DSH：自建 iLink 桥 + 常驻 ACP 原生会话（上下文归 DSH、可 resume），手机会话自动登记进桌面工作区；支持图片识别、直接发文件（Excel/Word/PDF，由会话里的 agent 自行解析）与语音转写。审批可在微信里应答（编号卡片，ask/allow/reject 策略，超时按拒绝），任何进程也能通过 outbox 推送把消息发到手机。准入默认 strict（只服务已登记设备）；手机通道权限预设可配置，详见 README 安全基线。

调整 Agent Team 的人数、任务数、单条消息大小与清理超时。

给 DeepSeek Harness 的 Windows 桌面操控，21 个工具，定位可验证：控件按 UI Automation 的真实身份与控件模式寻址，编号标记在派发前对照实时窗口校验，过期目标拒绝而不是点错。已知流程用一次 computer_batch 跑完，只花一轮模型往返；增量观察、默认精简回执（通常最多再加约 6 KiB）、有界的交接等待（HANDOFF_WAIT_TIMEOUT/HANDOFF_HELD_TIMEOUT，均作为可继续检查点）、“离开桌面块就 release”的边界与 100 秒 owner-scoped 自动释放兜底，让上下文保持轻量，也避免卡住的交接等到工具超时。审批模式会诚实地裁决无人可答的 ask：完全权限且无审批卡时按该授权执行，其它沙箱与被委派的子会话一律拒绝并点名“审批通道不可用”，不再把自动拒绝写成人的拒绝；门禁诊断落在 policy.jsonl。含人工接管、能传进模型的停止刹车，原生组件随包提供。

Fail-closed 的飞书（Lark）channel 桥：和机器人聊天即驱动 dsh agent turn，可选人在环工具审批（每次 bash 调用前飞书弹 Allow/Deny 卡，超时默认拒绝）。仅经官方 Python SDK 集成（精确锁版）；白名单默认全拒、webhook 验签/时间窗/防重放、按 chat 粘性会话；每日最新 SDK 兼容金丝雀；中英双语文档。

定时任务看板:cron 调度本地脚本或 dsh 会话任务(每次新建/固定会话),表达式支持内联时区后缀 T±N,会话任务可选模型与 Agent Preset,环境变量集中管理,执行日志、任务级并发上限与脚本任务超时控制。

在下载超时或失败时，于 npmmirror 国内镜像与官方 npm 源之间自动切换下载源，并附带 Web UI 可手动查看与切换。

为 DeepSeek Harness 提供后台子代理的主动等待：注册 wait_subagent 模型工具，阻塞等待指定的后台 continuable（可续会话）子代理收尾（settlement），返回停止原因与收尾消息——可选超时、成员资格门控拒绝未知 id、事件驱动零轮询。补齐 run_in_background 发后不管与异步收尾通知之间的缺口：等待后台子代理（subagent wait）不再轮询 list_agents、不再靠猜。

导师评审逐轮收敛、工程模式写入需持设计令牌、把任务转交给更强的模型、并行多模型会诊；设置页可改各模型路由、超时与预算。

官方 llm-retry（n/5）耗尽后，对超时/传输/限流/5xx/SSE 断流等瞬时失败在同一打开 step 上继续重试直到成功、取消或暂停；认证失败、额度耗尽和用户停止不会重试。

一键桌面启动器：Windows 快捷方式 + WPF 风格启动弹窗（进度与超时提示），启动 dsh web 并打开认证浏览器；右下角悬浮关机按钮，经 ctx.appExit 优雅退出 dsh 进程。

dsh-image-gen 优化版：支持批量生图（count 参数）、画廊分页懒加载、请求超时/重试，兼容 7 个提供商：Gemini/OpenAI/Seedream/通义万相/Agnes/智谱 GLM/Stability AI。

滴答清单任务派发器：按间隔从指定清单拉取到期任务写入今日任务文件，仅在任务集变化时通知（微信 ClawBot / flomo / macOS）；可为每个任务单独开一个 headless DSH 会话自动执行（worker 超时可配），并可选只在 DeepSeek 空闲（优惠）时段开跑——高峰期把任务排到下个空闲窗口而不是立刻执行；带 Web 设置面板（延迟回写队列、省钱模式时段与状态）与 dispatcher_status / dispatcher_config / dispatcher_run / dispatcher_report 工具。

面向 DSH 的项目级确定性执行轨迹记忆与零额外 token 历史会话摘要插件，将会话历史提炼为带守卫条件的执行剧本及内联 session_id 溯源的需求行为摘要。注册 /tmem 斜杠命令，在 agent/pre-step 仅基于显式文件路径或报错锚点召回记忆（跳过输入未变的重复步骤），并在 tools/post-execute 对报错和代码修改拦截提供同源 L2 修复、死循环熔断警告与统计 L1 共变文件提醒（空闲时跳过常规读取工具）。需要 PATH 中有 Python 3（或设置 TMEM_PYTHON），通过子进程调用 python3 -m tmem.cli（超时 5 秒）；所有数据仅存于各项目 .tmem/ 目录（无 ~/.tmem/ 全局存储），不发任何网络请求。需要 PATH 里有 Python 3（或设置 TMEM_PYTHON），并在每个 agent 步骤和每条工具结果上同步运行 python3 -m tmem.cli（5 秒超时）；轨迹存放在各项目内的 .tmem/ 和跨项目共用的 ~/.tmem/。不发任何网络请求。