@dsh-external/dsh-webui
webui:视图图块/消息导航 + 工具调用聚合 + Markdown 渲染 + 模型推理等级同步 + AnySearch 网页搜索(合并 dsh-tool-summary / dsh-better-markdown / dsh-web-search-anysearch)
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webui:视图图块/消息导航 + 工具调用聚合 + Markdown 渲染 + 模型推理等级同步 + AnySearch 网页搜索(合并 dsh-tool-summary / dsh-better-markdown / dsh-web-search-anysearch)
DSH 环境自检与端口大屏:零外部依赖洞察系统架构、CLI 工具链(含广义 AI CLI)、DSH 插件生态、模型与环境凭据就绪状态、活跃监听端口与硬件概况(屏幕/GPU/显示器),支持端口安全释放与一键复制完整诊断。零联网、零私有凭钥明文泄露。
分层 Token 优化管道 v2:输出阶梯 / 结果缓存 / 文件 diff / 工具裁剪 + MCP 懒加载 / 压缩调度 / 缓存命中率,基于 DSH 真实插件 API
DSH 一次性只读旁问插件:基于当前上下文回答,独立气泡,不执行工具 · One-shot read-only side-ask plugin: answers from current context in an independent bubble, no tool execution
「DSH·暂停」:agent 完成一轮工具交互、正要发出下一次模型请求之前暂停,保持 composer 输入框可用,人类以回车/发送放行并可携带补充文字;此暂停不打断任何在途 API 调用,模型上下文始终完整、无感知。纯插件自包含,不改 DSH 源码。
3GPP通信协议知识库与分类可视化工具 — 集成NTN/TN/全息通信/近远场通信等全维度协议查询
DeepSeek 桌宠:把「DSH 账户余额 + 蓝鲸女仆桌宠」连起来。宿主端查询余额、通过 127.0.0.1 回环接口喂给桌面悬浮窗,并提供 pet_balance / pet_control 两个模型工具。
🎬 泡泡猫的影视工具 — 生图/生视频/短剧/口播/画布/封面 + 全量并入的 Oh Story(短剧、网文、视频解说、小说改游戏)。全局浮层,不堵对话框。
DeepSeek Harness 会话修改审查:追踪会话内 write/edit 工具调用,以可自定义颜色的 diff 对比展示;会话隔离、子代理聚合、SSE 实时推送。
DSH 右侧栏的可编辑画布 + AI 语义绘图工具(diagram_apply / diagram_read),直接读写原生 .drawio 文件
WaLiOffice 办公工具套件 — DeepSeek Harness (DSH) 插件
本地插件管理器:分类折叠(必要程度×来源)、更新源一键更新(npm/GitHub/插件超市)、浏览器下载优先、下载目录自动安装、插件市场(dshfind 精选目录)、README 简介提取、救砖与启动前自检;事务化卸载(备份→删除→校验→回滚)、操作历史一键撤销、场景方案、来源人工修正、依赖关系感知;独立救砖工具链(3081 rescue-daemon / open-boot 浏览器触发自启 / dsh-boot 启动序列);跨平台(Windows/macOS/Linux)
自进化插件:agent 在 session 内随对话按需给自己长出/剪掉能力 —— evolve_add 把 cordis 插件源码落盘并热挂载(下一 step 工具即可见),evolve_remove 可逆卸载,重启自动恢复
「DSH·工具结果自动展开」:在 DSH web 界面自动展开工具调用卡片,支持侧边栏开关。标准可安装的 dsh 客户端插件。
「DSH·质量 diff」:接管 edit/write 及 extraTools 配置的其他工具卡片:行级去重与行内高亮,消除相同内容在删除与新增两区的重复;兼容 PTC 模式,标准可安装的 dsh 客户端插件
让 provider 配置的 headers(如 User-Agent)真正到达 pi-ai 的 API 请求,自动补全 opencode 身份头(ses_/msg_ 会话与请求 ID 格式),并在向 OpenCode Zen 网关发送的请求 body.tools 里补上网关必需的 bash 工具 —— 把请求识别为 opencode 客户端而不是 deepseek-harness,修复 OpenCode ZEN 免费模型 429(FreeUsageLimitError)、400(MissingSessionID/MissingHeader)、403(Generation.FreeTierError)
Tavily for DeepSeek Harness: opt-in advanced Tavily model tools (search, extract, map, crawl, research), multi-key management with rotation, failover and a per-account in-flight cap, usage gauge, and the Tavily Search settings card. The built-in web_search is never replaced. | DSH Tavily 可选高级搜索工具:多 Key 轮换、故障转移与按账号并发上限、research 综合调研,用量仪表盘与插件配置页设置卡片;内置 web_search 永不替换。
DeepSeek Harness Web 可扩展回答状态宠物框架:支持宠物主题、多会话进度、模型轨迹和工具调用。
DSH 插件:全模式工具失败自动实录——把原生工具、PTC(Code Mode) run_code、代码内嵌工具调用的失败按错因去重计数,自动写入 skill 的机器维护区段,越用越少错。Auto-record tool failures from every execution mode into a skill's machine-maintained section (dedup + counts).
全网最强 DeepSeek Harness 插件商场:全量收录 GitHub #dsh-plugin 生态插件,五维实用评分雷达图,智能搜索(AI 理解需求)、智能安装/更新/卸载(AI 装前审查+装后诊断)、一键批量更新、编辑精选与个性化推荐,自带 Skills 工具与 dsh-mall 技能,中英多语言界面。
为 DeepSeek Harness 提供外挂识图模型:网页配置面板、发送图片识图自动回传、模型自主截图识图工具,支持多协议与一键安装/卸载。
插件管理器(Plugin Manager):把 DSH 插件按 原生扩展(系统/WebUI/工具)/ 用户扩展 / 临时 分层展示,附可编辑描述、未生效诊断(含 AI 修复指引)与卸载管理。
低成本视频理解工具:B站链接/BV/本地视频 → 信息层(ASR+场景+对象轨迹+YOLO)→ 摘要+问答。问题驱动动态路由分层(L0/L1/L2)、语义层复用、预算上限。采用 Python 引擎:核心层需 faster-whisper / opencv / yt-dlp(约 200-300MB),可选语义层另需约 2GB 的 torch / transformers / ultralytics,内置 doctor --fix 一键建 venv 并装齐两者。
流式输出退化拦截:检测碎片复读,掐断本次生成并提醒模型直接执行工具调用