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发现可验证的 DSH Plugins
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全部 Plugins
共 21411 个v0.4.0
dsh-markdown-previewMarkdown Preview
在 DeepSeek Harness Web 中预览对话内生成的文件：点击生成文件标签，即可直接在对话中渲染 Markdown（服务端 markdown-it + highlight.js）、图片或纯文本；使用系统应用打开和在文件夹中显示仍只需点击一次。
v0.6.0
dsh-web-icon-indicatorWeb Icon Indicator
浏览器标签页 favicon 实时反映 DSH 会话状态：待机 / 运行中 / 提问 / 完成，由单个 base.svg 在浏览器中动态更改颜色并添加动画（颜色和效果均可配置）。
v1.0.17
dsh-connectConnect
一体化 DeepSeek Harness (DSH) 聊天桥接：一个插件、一个配置块——Feishu/Lark、Telegram、DingTalk 和 Web 镜像适配器，以及 Web 设置面板，全部通过 channels[] 选择器统一管理
v0.1.0
dsh-arknightsArknights
DeepSeek Harness Web 的非官方、非商业 Pramanix 和 Eyjafjalla 星界花园皮肤
v1.0.9
@aa2246740/dsh-skillhubSkillhub
用于管理已存储在 Agent home 和 DSH home 磁盘上的用户 Skills 的 DSH 管理器
v0.2.5
@max-null/dsh-draft-polishDraft Polish
DSH 草稿润色：发送按钮左侧 ✨ 一键调用 LLM 润色输入框草稿，可选携带会话上下文帮助模型理解意图；走 DSH llm 渠道，会话进行中也能用
v0.2.2
dsh-openrouter-liveOpenrouter Live
DeepSeek Harness 的 OpenRouter 提供商，提供实时模型列表：列出 OpenRouter 提供的每个模型，并从其 /models 端点读取上下文大小、推理级别和图像输入支持情况。
v0.11.0
dsh-cohubCohub
DeepSeek Harness 版 CoHub：中文智能体编排——用户可选 2 种工作模式（co-orchestrator 纯调度 / cohub-cordis 创造模式）+ 13 个专职代理技能 + 多模型共识；另由 cohub-subagent-readonly / cohub-subagent-write 两个支撑 preset 实现子代理读写硬隔离（共 4 个 preset）
v0.2.3
dsh-enforce-package-managerEnforce Package Manager
DeepSeek Harness 插件，可检测仓库中使用错误包管理器的情况（例如在 pnpm 仓库中运行 npm install、在 uv/poetry 项目中运行 pip install 等），并向模型提供完全正确的命令。
v0.1.40
dsh-pre-duediligencePre Duediligence
在 DeepSeek Harness 中进行拜访前尽职调查和公司研究，包含由 Host 跟踪的进度、固定路由的 Qichacha MCP 调用、实体确认和可下载报告。
v0.4.4
dsh-mcp-manager-plusMcp Manager Plus
DeepSeek Harness 的 MCP 管理器设置页面：列出、启用、配置并从浏览器添加 MCP 服务器，持久写入配置文件的用户补丁层。
v1.10.0
dsh-inline-diffInline Diff
将编辑和写入工具调用渲染为始终展开的并排差异，样式类似 git diff，并支持可选的语法着色和单词级高亮。
v0.2.0
dsh-web-search-zaiWeb Search Zai
为 DeepSeek Harness 提供 Z.ai 和 Zhipu 网页搜索，并支持 Coding Plan MCP 配额、REST API 计费和双语设置。
v0.2.0
dsh-market-gist-autosyncMarket Gist Autosync
DSH 插件：按计划将 DSH 配置备份到 GitHub Gist。
v0.2.3
dsh-usage-miniUsage Mini
USEAGE WINDOW：一个小型的 DeepSeek Harness 使用情况仪表板。目前仅支持 Claude 和 Codex 订阅，以及 DeepSeek API。
v1.1.4
dsh-thinking-token-statThinking Token Stat
DeepSeek Harness 的每回合思考令牌统计信息，通过持久会话投影折叠一次，并由编辑器停靠栏读取。
v0.6.2
dsh-agent-pickerAgent Picker
Agent 模式选择器：像推理档位那样选定一个外部 Agent CLI（Claude Code / Codex / Qwen / Gemini / Aider / Goose / Hermes / OpenClaw / Ollama…）作为默认执行体。Agent 目录是数据驱动的：加一个新 Agent 只需加一条数据，不必改代码。
v0.1.1
dsh-quicksightQuicksight
为 DeepSeek Harness 中的纯文本模型提供两级图像读取：首先使用快速本地 OCR（RapidOCR，离线），失败时再通过 modlens 使用视觉模型。
v0.3.12
@fonlan/dsh-model-routerModel Router
DSH 插件：一个虚拟模型路由提供商，汇总所有已配置的提供商和模型，将每个请求路由至该模型当前激活的提供商，并提供用于设置每个模型的提供商顺序和切换的页面。
v0.2.7
@yangzhe1991/dsh-web-enhanceWeb Enhance
DSH Web UI 增强插件:思维链默认展开、DeepSeek 官方 API 会话价格统计、GLM Coding Plan 套餐额度与固定开销安全线、文件用系统默认程序打开、跑完提醒(提示音 + 标签页标题)、断连保留(流式被掐断时已输出内容不再消失) | DSH Web UI enhancement plugin: thinking-chain default-expand, session cost meter for the official DeepSeek API, GLM Coding Pl
v1.1.3
dsh-opencode-go-plusOpencode Go Plus
DSH 插件：独立的 OpenCode GO LlmAdapter——完全自主负责其 provider 路由（包括 union-alpha 的 anthropic-messages 在内的逐模型线路协议），在自身的设置命名空间中管理模型、上下文、模态和工作量声明，绝不触碰 llm-pi-ai
v0.2.1
dsh-memoriesMemories
DeepSeek Harness 双账本跨会话记忆：自动提取的长期事实（MEMORY.md）以及持续更新的项目进度账本（PROGRESS.md），并在每个新会话中调取。
v0.2.0
@summersec/dsh-web-authWeb Auth
DeepSeek Harness Web GUI 的传输层身份验证门
v0.7.1
@mars.liu/dsh-rich-editorRich Editor
第三方 dsh Web 插件：用于撰写区域的富 Markdown 笔记本——工具行切换按钮，以及带有 Codex 风格列表编辑功能的 CodeMirror 编辑器卡片，通过 conversation service 提交
v0.4.3
@bittersmilezzz/dsh-model-selectorModel Selector
DeepSeek Harness 的增强模型选择器：单层菜单（搜索 + 分组）+ 底部内联推理强度（Effort）滑杆。
v0.2.4
babeldoc-on-dshBabeldoc On Dsh
BabelDoc-on-dsh：一个通过 BabelDOC 翻译 PDF 并保持其原始布局的 DeepSeek Harness 插件捆绑包。
v0.5.8
dsh-jev-guardJev Guard
DeepSeek Harness 的执行前安全阀：通过 TypeSafe Jev 问题判断 shell 命令/脚本是否会不可逆地删除或覆盖真实数据。四种状态（allow/revise/block/escalate），挂载于 tools/pre-execute。零依赖；W
v0.7.1
dsh-swarmdropSwarmdrop
将文件从您的 DeepSeek Harness 代理直接发送到手机，并引用手机发回的内容——无需账户，无需公网 IP，端到端加密。
v0.9.17
dsh-data-cleaning-agentData Cleaning Agent
在 DeepSeek Harness 中对 CSV/XLSX/JSON 企业列表进行数据清洗和数据丰富，包括电子表格清洗、去重、分析、可选的 Qichacha MCP 以及导出。
v0.6.0
@ztlovelsw/dsh-model-profileModel Profile
DSH Web GUI 模型能力配置：在「设置 → 模型」的模型目录编辑器内，为每个已配置的模型直接设置思考等级（reasoning efforts），并按 models.dev 预设/批量同步思考等级与上下文容量，写入 llm-pi-ai 设置命名空间。