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DeepSeek Harness slash command: open the current workspace (or a given path) in Visual Studio Code
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DeepSeek Harness slash command: open the current workspace (or a given path) in Visual Studio Code
OKX agent-skills 官方技能适配 DeepSeek Harness (DSH) 技能库:skills 目录 + dsh-plugin 双通道安装
接口契约助手:解析 OpenAPI 3.x(JSON/YAML),生成 TypeScript / Python 类型化客户端,并检测接口升级的破坏性变更
DeepSeek Harness plugin: open the current workspace in a detected editor (VS Code, GoLand, PhpStorm, HBuilderX, …) from a header dropdown
DSH 壁纸轮换插件:定时轮换应用背景壁纸(交叉淡化动效),内置 SVG 壁纸集,毛玻璃/压暗/文字阴影/背景不透明度等可读性调节,设置页可配置。
DSH 插件:自然语言相对时间 → ISO 解析工具(when),零依赖。
学术研究流水线:研究问题→文献检索→来源核验→综合→论文写作→同行评审。受 Imbad0202/academic-research-skills(43k★)启发的精简原创版。
DSH plugin: query package metadata from the npm and PyPI registries (pkg_info).
DSH plugin: case/naming conversion tool (case_convert).
Inline image preview for DeepSeek Harness: display local image files (PNG/JPG/WebP/GIF/AVIF/BMP/SVG/ICO/TGA) directly inside the chat — fence language `img` + `img_serve` tool. Double-click opens a standalone viewer with free zoom/pan.
峰谷时间提醒悬浮窗(DSH 插件):按 settings.yaml 配置的峰时/谷时区间,用状态点颜色和文字提醒当前时段
DeepSeek Harness plugin that reuses the official Grok CLI login (SuperGrok / X Premium OAuth) for an xai LLM route
跨工具(Cursor / WorkBuddy / Claude Code 等)的 SKILL.md 技能管理器与 Rules 规则管理器(含远程规则导入),TypeScript 零运行时依赖实现
DeepSeek Harness skill bundle: function-extraction (loads SKILL.md).
DeepSeek Harness skill bundle: replicate-android-feature (loads SKILL.md).
在对话中直接渲染交易图表:trade_chart 工具 + 内联 SVG 图表卡片(K线/折线/柱状/面积,含成交量副图、MA/EMA/BOLL 主图指标、MACD/RSI/KDJ 副图指标、波段与自由标注、滚轮缩放平移)。
DeepSeek Harness 极简增强模式 | Minimal-Win Agent Preset(Windows 下自动使用 pwsh 的极简增强预设)
字号阶梯(模块化比例)计算器
Base64 文件转换:文件 ↔ base64/data URL(图片嵌入 HTML/JSON)
API/接口设计:Hyrum's Law、稳定接口、REST/GraphQL/模块边界/组件 props 设计原则。受 addyosmani/agent-skills(88k★ MIT)启发。
一个通过模型上下文协议(MCP)提供DBLP计算机科学文献数据库访问的服务,支持学术文献检索、引用生成及格式化功能。
dsh 插件:在输入框中输入 @ 引用文件或目录(bundle + host 路由 + client 触发器源,纯 JS 零构建依赖)
自主研究 agent:给 AI agent 一个小而真实的 LLM 训练设置,让它过夜自主实验——改代码→固定 5 分钟训练→检查 val_bpb 是否改善→保留或丢弃→重复(约 12 实验/小时、一晚约 100 个);单文件修改、program.md 超轻量 skill。受 karpathy/autoresearch(94k★ MIT)启发。
Zero-loss tool-result pruning for the DeepSeek Harness (DSH): oversized tool results are spilled to a file first, then pruned with exact elided-span offsets and a recovery locator. A dsh-plugin.