dsh-send-debounce
把用户在聊天框连发的几条短消息合并成一轮后再唤醒模型(消息级防抖 / 缓冲合并)。
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把用户在聊天框连发的几条短消息合并成一轮后再唤醒模型(消息级防抖 / 缓冲合并)。
在 AI 每段回复(不含思维链)旁增加翻译按钮,用 设置 → 模型 中已配置的模型翻译成所选语言,译文显示在原文下方。Translate DSH AI replies segment by segment with your configured models.
DSH 原生 MUV 引擎 —— 正则脚本、状态栏级联(任意字段/行动选项)、变量追踪、LaTeX、宏展开、标签 CSS、visual 代码块渲染(信纸/终端/报纸/手机),内置 diag.mjs 诊断工具。需与伴生插件 dsh-muv-table 一起安装
Control the local MuMu Player 12 emulator (instances, apps, touch input, screenshots, shell) through MuMuManager.exe and adb.
DSH 插件:让 web_fetch 在 Clash / mihomo 的 TUN + fake-ip 模式下正常工作。只豁免 fake-ip 保留段(198.18.0.0/15、fdfe:dcba:9876::/64、2001:2::/48),其余 SSRF 防护不变;不需要任何代理环境变量或 Clash 改动。
DSH(DeepSeek Harness)的设置页伴随插件:在设置里直接读写 Hindsight coding-agents 的 ~/.hindsight/coding-agent.json
档案归档完整性与保管期限核对(依据《档案法》及配套规定,仅提示差异,不作出定性结论)
行政许可办理核对(按申请材料、法定时限与决定记录核对台账闭环,仅提示差异,不作出定性结论)
制动踏板自检彩蛋:给长任务一场『6 脚全力制动测试』,支架随机断在第 2–6 脚(约 1/8 不裂),弹出一份虚构通报。纯表演,从不拦截真实停止动作;界面自带虚构声明,不指向任何真实厂商。
公文流转与办理时限核对(按公开的公文处理规范核对环节完整性与时限,仅提示差异,不作出定性结论)
HAZOP 分析表要素齐备性与偏差推导一致性核对(依据公开的危险与可操作性分析标准,仅提示差异,不作出定性结论)
规则库文件自检核对(按条款引用纪律与效力上限核对规则库自身合规,仅提示差异,不作出定性结论)
学习工作台 DSH 插件:Notion 式待办墙与标签过滤 + 间隔重复复习队列(简化 SM-2)+ 按实际复习时长点亮的热力图与周报 + 每日复盘 + Markdown 导出读回 + 跨面板存活的番茄钟。只消费主题 token,融入现有主题而不改主题。
DeepSeek Harness (DSH) 版本检测、多通道一键平滑升级与服务守护插件
雅言模式(yayan):把 DeepSeek Harness 的原生 standard 预设汉化——按 Loader 行 id 覆盖它的插件列表以加入中文化层,不新增预设条目。
在 DSH 对话窗的「对话 / 轨迹」之外再加一个「交付文件」视图:汇总当前会话里全部显式交付(present)与文件产出(write / edit),一个会话一份可检索的文件库。
yanshifu:机器人开发增强插件,挂三个技能——`yanshifu` 陪学员把这一季 SO-101 做出来(先确认项目目录、读项目产物判断进度、给出下一步),`ask` 只答四份资料里的问题,`update` 把资料更新到最新一集。
招标文件条款摘录核对(按出处与原文逐字核对摘录完整性,仅提示差异,不作出定性结论)
安全隐患台账→《工贸企业重大事故隐患判定标准》(应急管理部令第10号)条款映射提示(仅提示差异,不作出定性结论)
DeepSeek Harness 插件:把工作区文件备份到 S3 兼容对象存储(RustFS / 阿里云 OSS / AWS S3)。AK/SK 只从环境变量读取,绝不落盘、绝不进日志。
证据清单齐备性核对(按待证事实与证据要素核对清单自洽,仅提示差异,不作出定性结论)
预测准确率考核核对(按准确率、门槛与考核单价核对考核费用的算术自洽,仅提示差异,不作出定性结论)
控制图常数与过程能力指数核对(按 GB/T 4091 的常规控制图常数表核对控制限与 Cp/Cpk 的自洽性,仅提示差异,不作出定性结论)
DeepSeek Harness 生图插件:文生图 / 图生图 / 多图合成,基于 Agnes AI(agnes-image-2.5-flash)。零依赖,纯 JavaScript,无需构建。 | DSH image generation plugin for DeepSeek Harness: text-to-image, image-to-image, and multi-image composition via Agnes AI.