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DeepSeek Harness 插件:把一段自定义 Markdown 提示词注入每次模型请求(独立上下文注入行),可在设置页编辑,并支持从 Claude Code / Codex 一键导入规则。
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DeepSeek Harness 插件:把一段自定义 Markdown 提示词注入每次模型请求(独立上下文注入行),可在设置页编辑,并支持从 Claude Code / Codex 一键导入规则。
DSH 工作日志日历:全量汇总所有会话,按天登记工作时长与内容摘要,支持生成日报/周报/半年总结(Host 核心)。
音乐播放器卡片插件:在 DeepSeek Harness 对话中把 ```dsh-music 围栏渲染为可交互播放器。支持网易云 / QQ 音乐双后端(搜索、播放、歌词)、玻璃拟态悬浮歌词、气泡交互特效与多主题(glass / neon / paper / vapor / 自定义)。
cron 表达式解析 / 人性化 / 下次运行预览工具(DSH 插件,零依赖)
提示词工程模式:结构化推理(CoT/ToT)、few-shot、模板变量、生产级提示词优化。受 wshobson/agents(38k★ MIT)启发。
通用调研智能体(DeepSeek Harness 插件 / Agent Preset):7 个调研工具 + 调研工作法提示词,零内置数据,clone 即装
dsh 提示词优化助手:发送前调用专门的提示词工程 agent 润色/补全/扩写命令,支持重写、多轮改写与撤回(host + client 双半插件,dsh plugin add 一键安装,随 harness 启动自动加载)。
DSH Web 插件热度榜单:侧栏「榜单」按钮 + 弹窗排行 + 一键安装(复用官方 Profile/Bundle 契约)
DeepSeek Harness (DSH) Web 插件:把聊天 Markdown 中的 ```mermaid 围栏代码块离线渲染为 Mermaid 图表(SVG)。mermaid 运行时随插件内置,不依赖任何在线 CDN。
论文与答辩全流程助手(DeepSeek Harness 插件):材料摄取 → 逐题追问 → 文献检索 → 逐章写作与评审 → 原创性自查与合规 → Word/答辩幻灯生产,全流程留痕,并跨会话记住学校规范与导师要求。
JWT 解码:解析 header/payload,判断过期(不验签)
显示当前 DeepSeek API Key 对应账号的账户余额(/balance 命令 + 输入框上方常驻面板,支持轮询 / 对话后 / 手动刷新)
DeepSeek 免费网页版分屏插件:本地反向代理 chat.deepseek.com(剥 CSP/frame-ancestors、改写 cookie 与资源路径、main.js 环境补丁),在 DSH 内以右侧 iframe 面板分屏打开网页版,不打断当前任务。
统计每轮对话中 agent 使用的 skill 与 MCP 工具,支持对话内查询与 Web 面板查看(原生 DSH 插件)
DeepSeek API 计费峰谷提示:常驻显示当前峰/谷时段;峰时段使用 DeepSeek V4 Pro 提交任务时弹窗二次确认(支持今日不再提醒)
DSH bundle:注册 paper 工具(论文解析/工作台状态),工作流知识见 skills/paper-lab(由 /paper-init 装入工作区 .agents/skills/)
DSH 客户端插件:在侧边栏一键查询 DeepSeek(sk 开头)API Key 的账户余额。Key 仅在浏览器内直连 api.deepseek.com,不会经过本机服务。
在设置页检查 npm 上 @deepseek-ai/dsh 官方最新版本,并与本地安装版本对比(host: webServer API + node fetch;client: settings.section 设置页)
本地优先的 Harness 运行遥测插件:记录请求、模型、工具与插件生命周期指标(延迟、Token、成本、错误、缓存),默认不采集内容。Local-first Harness telemetry plugin for DeepSeek Harness. npm 包 dsh-local-telemetry(dsh-telemetry 名已被第三方占用)。
发布上线:发布检查清单、灰度、回滚预案、上线后监控。受 addyosmani/agent-skills(88k★ MIT)启发。
DeepSeek Harness 页面埋点与热力图分析插件:科学埋点采集(点击/聚焦/停留/滚动/曝光)、本地热力图与统计面板、预留 CLI 与外部上传接口、上传前用户授权弹窗。
百万 agent 社交模拟:可扩展开源社媒模拟器,LLM agent 逼真模仿 Twitter/Reddit 上多达百万用户——23 种动作(follow/comment/repost)、兴趣与热度推荐算法、动态环境;研究信息传播/群体极化/羊群行为等社会现象。受 camel-ai/oasis(5k★ Apache-2.0)启发。
源码驱动开发:每个框架决策都要官方文档背书,不凭记忆实现,验证并引用来源。受 addyosmani/agent-skills(88k★ MIT)启发。
任务完成约束自动化插件:监听 AI 回合结束,检测回复是否含 ✅ 任务完成,按「推送许可」开关自动 commit+push 交付物。带 HTTP API(status/config)与 agent 工具(task_completion_status / task_completion_config)。