插件

为纯文本 Agent 提供视觉能力：内置免 Key 视觉链 + 像素级视觉工具（看图问答、定位、裁剪、像素对比、取色、OCR、矢量化、抠图、截图）；粘贴图片即可用。

DeepSeek Harness 的可追溯、可检索跨会话记忆：把对话知识沉淀为带类型的图节点（任务/技能/事件）与关系边。

清理俄语文本中的 AI 痕迹：识别聊天机器人复制粘贴残留（ChatGPT、Gemini、Grok、Perplexity、DeepSeek），移除隐藏文本标记（零宽字符、隐形排版；影子扫描捕获被不可见字符拆分的标记），并按需求改写为自然行文；40 个正则标记，其中 38 个有完整证据登记；156 个门控，530 个测试；离线运行，纯文本 bundle（二进制元数据移除在 scripts/ 中）。

执行迷宫：把智能体真实的执行过程——主干推进、失败或扑空的支路、折返、请求重试与子代理分支——画在同一根墙钟时间轴上；泳道下方是与它共用时间轴的三条数据轨道（工具调用密度、Token 脉冲、上下文压力），再下方是确定性的执行分析面板（工具结果矩阵、失败恢复链、耗时分布）；可在会话页签里实时生长，也可上传最多 5 个 session log 做同轴对比。

中国公募基金确定性研究报告：采集天天基金/东方财富公开数据，纯函数计算业绩拆解、持仓穿透、风格归因与经理画像，输出带逐数字可溯源快照附录的版本化报告。

轨迹对比与实时迷宫：把智能体真实的探索过程——主干推进、失败或扑空的支路、折返点与子代理支路——画在同一根墙钟时间轴上；可上传 1–2 个 session log 做同轴对比，或在会话页签里实时生长。

深迹 DeepTrace — 从会话日志生成日报/周报/月报/年报/自定义区间报告：成本与 Token 拆解、8 条确定性洞察、协作复盘、实时模型余额、PDF/PNG/HTML 导出；只读，绝不改写历史。

将会话、Agent 循环、LLM 与工具生命周期事件转换为 OpenTelemetry GenAI 调用链与指标，通过标准 OTLP/HTTP 导出到任意兼容后端，正文采集默认关闭。

为 DeepSeek Harness提供持久化的项目级记忆。专门针对项目开发，原生融合 dsh 任务系统，会话内任务清单与读过的文件自动沉淀为跨会话任务记录，任务↔文件自动关联——开发工作流可切换、可续接，无需重复梳理整个项目。文档与代码符号在读取时索引，无需全量预扫；针对不同语言的项目，支持可选功能增强。经验笔记自动去重，避免重复记录。所有数据召回附带出处可溯源。纯 JS、单依赖、静默运行、零操作成本。

StrataGate 为 DeepSeek Harness 自动构建持续演化、本地优先的长期记忆：跨会话承接用户偏好、项目决策、历史对话和工具结果，通过用户可调的时间衰减分层沉淀历史，按真实回答使用强化记忆，显示按工作区识别的使用计数，并让召回证据可追溯到原始消息。

由 LLM 智能体驱动的定向模糊测试：给定目标仓库和一个缺陷（CVE 描述、补丁、崩溃调用栈或 file:line），它运行 PLAN、IMPLEMENT、EXECUTE、REFLECT 循环，由模型编写 Python 输入生成器，直到某个输入触发该 campaign 基于 stderr 模式匹配的 oracle，或 campaign 停止。

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。

将会话事件流导出为 OpenTelemetry OTLP 与 Langfuse 的脱敏、缓冲 traces 与指标，默认关闭。

dsh 的确定性上下文压缩后端：零 LLM 摘要调用，基于规则剪枝，逐字保留路径/命令/报错原文/未完成 todo，约 8 万 token 压到几百。

可扩展回答状态宠物，内置蓝鲸、橘猫和银渐层猫主题；按会话实时展示回答进度、模型动作与工具调用轨迹、token、输出速率与耗时，并支持多会话状态卡片展开和收起。

把 agent loop 以 OpenTelemetry traces、metrics、logs 导出到 GreptimeDB，附七个 Grafana dashboard，覆盖 token 用量、成本、会话结果和每轮耗时。

为 DeepSeek Harness 提供业务知识网络上下文：将会话绑定到 OpenBKN 知识网络，通过受管 MCP 工具查询对象与指标，并为每轮回答打开可溯源的执行事实与业务上下文图。随 OpenBKN Runtime 发布；溯源视图需企业版 License。

提供本地 PDF 阅读、持久论文库、可追溯证据记录，以及跨论文比较与综合工具。

DeepSeek Harness 上下文汇编插件：话题块上下文汇编、水位压力话题切割、工具轮压缩/改写、reality 召回注入与 handoff 规划。

面向 DSH 的深度协作写作 Agent：从用户的编辑对学习个人写作风格，完整 澄清→大纲→逐节写作→红队审计→读者群像 流程，项目自动提炼成实验报告/产品介绍/综述/README，41 个 MCP 工具，Web 端选中改进与文件内嵌预览。

将不含原始内容的 DSH 回合、模型、工具、审批、重试和错误事件导出到 Tuning Engines，用于受治理的追踪、策略评估、成本分析和 Work Session 审阅，并提供磁盘持久化重试队列。

在可调宽的会话右侧栏中提供只读轨迹复盘、规则分析、可选模型解读、证据定位和同区间运行对比。

撤回/编辑重发/重新生成，加上单会话版本化：每次回退的时间线、产物回退（git 优先、快照兜底）、分叉图、会话谱系，以及实时看门狗（并发写入第一时间快照日志）。编辑前自动停止运行中的 agent（官方 cancel/whenIdle），回退不会损坏持久化日志、也不会破坏 /compact。

DeepSeek Harness 的本地优先 Agent 经验网络：从 trace 与实时 Manifest 蒸馏任务级经验，按 H0-H4 证据分级、按兼容性发现，经显式审阅后才晋升。