dsh-bahamas：巴哈马国家
DeepSeek Harness (DSH) 的联网工具类插件 `dsh-bahamas` 提供巴哈马国家相关信息。该插件为纯 Node 实现，运行时不依赖网络连接，开源协议为 MIT。 安装前需满足 `@deepseek-ai/cordis` (^4.0.1) 和 `@deepseek-ai/dsh-tools` (>=0.1.0-rc.6) 的依赖要求。安装命令为 `dsh plugin add github:uckkk/dsh-bahamas`。插件使用当前 DSH 进程权限运行，建议使用前检查源码与许可证。
阅读全文dsh-backup-retention：备份容量规划
dsh-backup-retention 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一个纯 Node.js 插件，用于本地计算备份容量规划和保留策略，无需网络依赖。该插件支持精确参数计算，返回详细结果。安装依赖 `@deepseek-ai/cordis` 和 `@deepseek-ai/dsh-tools`，安装命令为 `dsh plugin add github:uckkk/dsh-backup-retention`，适合本地快速估算备份场景。
阅读全文dsh-backup-plan：备份策略
`dsh-backup-plan` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一款备份策略管理插件，由 uckkk 维护。它旨在解决通用方案无法满足特定备份需求的问题，提供基于参数的精确计算与明确建议。该插件纯 Node 实现，无网络依赖。安装前需检查源码及环境依赖。它以当前进程权限运行，安装后可在 DSH 会话中直接调用其工具。
阅读全文dsh-back-care：腰背护理插件
DeepSeek Harness (DSH) 的 `dsh-back-care` 插件，由 uckkk 维护，属于工作流分类。该插件旨在通过工具 `back_care` 为用户提供腰背护理建议。它基于 Node.js 实现，无网络依赖，适合本地或内网环境使用。安装命令为 `dsh plugin add github:uckkk/dsh-back-care`。使用时直接在会话中调用即可获取建议。需注意，该建议仅供参考，不能替代专业医疗诊断，且需注意运行权限与 MIT 许可证。
阅读全文dsh-baby-weight：宝宝体重标准
DeepSeek Harness (DSH) 插件 `dsh-baby-weight` 提供本地化的宝宝体重标准评估功能。该插件纯 Node.js 实现，无需网络请求，兼容 DSH 框架。用户可通过命令安装，调用内置工具获取体重评估建议（医学内容请遵医嘱）。
阅读全文dsh-baby-milk：宝宝奶量估算
DSH（DeepSeek Harness）插件 `dsh-baby-milk` 旨在为智能体提供本地计算能力，无需联网即可运行。该插件封装了宝宝奶量估算逻辑，注册了 `baby_milk` 工具，接收参数后通过本地算法返回估算结果。它完全基于 Node.js 实现，运行轻量且注重隐私安全，但注意其结果仅为估算，不构成医疗建议。用户可通过命令安装，适用于特定数值计算场景。
阅读全文dsh-baby-fever：宝宝发烧建议工具
DSH-baby-fever 是一个由 uckkk 维护的 DeepSeek Harness 插件，专注于婴幼儿发烧场景的辅助建议。该插件提供名为 `baby_fever` 的工具，支持通过参数输入快速获取初步建议。作为纯 Node 实现，它无需联网即可运行，适合家庭智能体或对话辅助场景。使用官方命令安装后，可在 DSH 会话中直接调用。需注意，插件提供的育儿建议仅供参考，具体医疗决策请务必以医生为准。
阅读全文dsh-baby-clothes：婴儿衣物尺码建议工具
DeepSeek Harness（DSH）插件 `dsh-baby-clothes` 专为婴儿衣物尺码建议设计，采用 MIT 许可证。该插件为纯 Node.js 实现，无需运行时依赖网络请求。用户需在终端执行命令安装，安装后即可在会话中直接调用 `baby_clothes` 工具获取尺码建议。使用时需注意，该插件以当前进程权限运行，且尺码建议仅供参考，涉及健康问题请遵医嘱。
阅读全文dsh-air-fryer：空气炸锅
`dsh-air-fryer` 是基于 DeepSeek Harness 的空气炸锅专用插件，由 uckkk 维护，版本 0.1.0。该插件纯 Node 实现，无需网络依赖，能根据输入参数生成厨房小家电的使用方案。用户只需执行官方安装命令，即可在 DSH 会话中直接调用该工具。
阅读全文dsh-ai-use：在 DSH 中使用 AI 工具
`dsh-ai-use` 是 DeepSeek Harness（DSH）的一款插件，旨在简化智能体调用外部工具和 AI 服务的流程。该插件提供工具注册、会话调用及参数建议功能，安装后自动加载，无需手动配置。作为纯 Node 实现，它无网络依赖。开发者在使用前需检查源码以确认安全性与许可证。
阅读全文dsh-ai-terms 插件介绍
`dsh-ai-terms` 是由 istone 维护的 DeepSeek Harness (DSH) 本地化插件，用于查询 AI 术语定义，避免上下文幻觉。该插件基于纯 Node 实现，无网络依赖。安装前需满足 `@deepseek-ai/cordis` (^4.0.1) 和 `@deepseek-ai/dsh-tools` (>=0.1.0-rc.6) 依赖。核心功能包括 `list_ai`（列出术语）和 `get_ai`（查询详情），安装后即可在 DSH 会话中直接调用。
阅读全文dsh-ai-models：本地查询 AI 模型列表与详情
`dsh-ai-models` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的插件，旨在本地查询 AI 模型信息。该插件无需联网，提供列出模型和查询详情两大核心功能。安装需满足 `@deepseek-ai/cordis` 和 `@deepseek-ai/dsh-tools` 依赖，并采用 MIT 开源许可证，适合离线环境使用。
阅读全文DeepSeek Harness 插件：dsh-agriculture-terms
DeepSeek Harness（DSH）插件 `dsh-agriculture-terms` 提供本地农业术语知识库查询能力，支持按需检索。该插件基于纯 Node.js 实现，无网络依赖，适合隐私敏感场景。通过注册 `list_agriculture` 和 `get_agriculture` 两个工具，开发者可在会话中直接调用，解决硬编码维护难题，代码开源采用 MIT 许可。
阅读全文dsh-composer-height：DeepSeek Harness Web 输入框高度微调插件
`dsh-composer-height` 是一个 DeepSeek Harness Web 输入框高度微调插件。它将默认的 52px（两行）输入框高度调整为 76px（三行），通过 CSS 注入实现，不修改源码。用户可自定义高度，输入内容超过三行后仍支持自动增高。安装简单，适合希望提升 Web 界面输入体验的开发者。
阅读全文DeepSeek Harness 插件：dsh-workspace-overlay
`dsh-workspace-overlay` 是一个 DSH 树外插件，旨在解决多 workspace 配置隔离与动态更新的问题。它通过提供共享的 `workspaceCordis` scope、支持 Composition 热重载、Agent 集成以及 Workspace-aware MCP 管理器，实现了无需重启宿主即可管理多环境配置的能力。该插件支持热重载（默认监听 `.dsh/cordis.yml`），但也存在不监听特定文件、不支持 Provider HMR 等限制。
阅读全文dsh-workspace-envrc：在 DSH 工作区中集成原生 direnv 环境
`dsh-workspace-envrc` 是一款 Out-of-tree DSH 插件，旨在解决 DeepSeek Harness (DSH) 处理本地 `.envrc` 文件时的兼容性问题。该插件通过完全委托宿主机已安装的 `direnv` 来管理环境，避免在 DSH 进程中维护状态。 核心功能包括通过 `direnv exec` 为 Bash 命令和本地 stdio MCP 行应用原生 direnv 环境，并支持自动发现和授权校验。安装需依赖 `dsh-workspace-overlay`，配置通过 YAML 定义。插件采用无状态设计，不读取敏感信息，但暂不支持 persistent s
阅读全文DeepSeek Harness Token Dashboard 插件介绍
DeepSeek Harness 插件 `dsh-token-dashboard` 是一个客户端工具，旨在帮助开发者在 DSH Web 中直观追踪 Token 消耗、缓存命中率及请求效率。它支持本会话分析、逐步骤明细追踪及跨会话数据对比，所有数据均为本地只读，不上传且不涉及隐私风险。用户可通过官方命令安装，启用后可在“统计”选项卡查看相关指标。需注意环境要求，且避免与官方用法仪表盘冲突。
阅读全文dsh-browser-vision：DeepSeek Harness 浏览器视觉插件
`dsh-browser-vision` 是 DeepSeek Harness 的浏览器视觉插件，旨在解决 DOM 解析无法覆盖的视觉元素问题。它通过 CDP 驱动真实 Chrome 浏览器，利用视觉模型读取 Canvas 文本、图表及渲染内容。 该插件支持页面驱动、基于 Schema 的 JSON 结构化提取、Markdown 输出及成本统计。安装需配置 Python 引擎、环境变量及 Chrome，并提供 `browser_vision_task` 和 `browser_vision_extract` 等工具。使用时需注意 Python 版本要求及截图参数设置，以提升智能体处理复杂视觉信息
阅读全文dsh-open-in-app：DeepSeek Harness Web UI 插件，用于从会话头部打开工作区文件夹
`dsh-open-in-app` 是 DeepSeek Harness (DSH) Web UI 的插件，旨在通过集成 Codex 风格的控件，实现一键从浏览器打开本地工作区文件夹，简化智能体开发中的环境切换流程。 核心功能包括头部工具行的新增胶囊控件，支持点击打开默认或上次选择的应用，以及通过下拉菜单选择特定终端或编辑器。插件支持 macOS、Windows 和 Linux 平台，允许用户自定义应用白名单。安装后需重启应用，服务端提供 `openInApp` 方法供其他逻辑调用，基于 MIT 协议开源。
阅读全文DeepSeek Harness 请求管理插件
`dsh-request-manager` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一款插件，用于精细控制 LLM API 请求行为，提升调试效率。插件通过全局配置面板，提供“请求额外间隔”、“重试次数覆盖”及“拦截请求失败”等功能，支持配置超时与处理决议。安装后需重启进程，配置会自动持久化。该插件采用 Host 与 Client 架构，界面跟随 DSH 语言设置，但失败拦截提示存在会话隔离限制。
阅读全文dsh-plugin-grok: 本地驱动 Grok Build CLI 的 DeepSeek Harness 插件
`dsh-plugin-grok` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的开发者预览插件，旨在将本地的 Grok Build CLI 驱动为工具，为模型提供文本、图像和视频生成能力。该插件不依赖 HTTP 调用，而是直接执行本地的 `grok` 二进制文件，支持通过 `grok login` 或 `XAI_API_KEY` 进行认证。使用时需配置代理，并通过暴露的 `grok_ask`、`grok_imagine_image` 和 `grok_imagine_video` 三个工具进行操作。视频生成采用先生成静态图再转视频的方式，目前处于 MIT 许可证的开发者预览阶段。
阅读全文DeepSeek Harness 移动端访问插件：PC 审批门禁与网络自动识别
`dsh-mobile-access` 插件通过在 PC 端运行网关代理，解决了 DeepSeek Harness 仅绑定本地无法被局域网或公网访问的问题。该插件支持 PC 端审批门禁、网络环境自动识别及外网安全访问策略，具备实时状态同步与移动端 UI 适配功能。安装后需在 PC 端启动网关并扫码授权，通过 VPN 加密链路即可安全访问。
阅读全文代码研读教练：交互式引导研读论文对应的开源代码
dsh-code-reading-coach 是一个基于 DeepSeek Harness 的 Agent 预设插件，旨在将代码研读过程结构化。它采用“五段研读法”，通过锚定主张、地形扫描、定位入口、核心映射和闭环验证，引导用户从入门到精通。 插件具备仓库自适应、深度三档切换、费曼检查及矛盾显式标记等功能，并能沉淀笔记。用户可通过指定论文或仓库名称启动，支持 MIT 许可，适合系统化研读 AI 或软件领域的论文代码。
阅读全文dsh-sessions-manager：DeepSeek Harness 会话管理面板插件
`dsh-sessions-manager` 是 TOBYCAI 维护的 DeepSeek Harness（DSH）客户端插件，旨在解决会话碎片化管理的痛点。该插件在「设置」中提供统一面板，支持按工作区、标签筛选及排序，并具备跨工作区拖拽、批量操作、回收站管理、会话详情分析（含工具调用统计与血缘关系）以及存储占用分析等功能。侧边栏增强功能支持状态圆点显示与快捷菜单。插件兼容 DSH 0.1.5+，用户可通过命令行安装。
阅读全文DeepSeek Harness 插件：dsh-auto-goal-resume
`dsh-auto-goal-resume` 插件旨在解决 DeepSeek Harness (DSH) 重启后需手动恢复活跃目标的问题。它通过自动扫描和恢复会话日志中的目标，实现无缝续跑，并支持冷恢复 agent 上下文。插件具备幂等性、容错能力及零依赖特性，严格遵循轮次上限和状态过滤规则。安装简单，重启 DSH 即可生效，但需注意单实例限制及潜在的副作用风险。
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