DSH 模型与 LLM 切换插件推荐

强制痛点检查：同一问题连续 2 个实验未收敛后注入三问、拦截非调查类工具调用直到答出、阻止同方向重试。

按模型追踪 token 成本：可配置缓存命中/未命中、输出与高峰时段单价，实时会话花费条，并标记未配置价格的模型。

全模式调用工具失败自动实录：把原生工具 / PTC run_code / 代码内嵌工具调用的失败错因去重计数后写入 skill，越用越少错。

已安装 DSH 插件集合的只读体检诊所：加载健康、依赖完整、版本兼容、安装脚本风险、重复与 patch 引用，交付模型工具、设置面板与 JSON 报告。

遥测后端：把 turns、model steps、tool calls 导出到 yiTrace。

运行时切换模型输出风格（对标 Claude Code outputStyles）：/style 命令、基于 output_style 域的按会话持久化、systemPrompt 注入、六个内置风格、自定义 Markdown/JSON 风格库与 Web 选择器。

渐进披露 MCP 网关：用 `mcp_search` 检索大型远程工具目录，再由 `mcp_call` 按精确 schema 调用，并采用惰性连接与有界缓存。

模型驱动 /init 命令：让 agent 分析当前仓库并生成/更新高信号 AGENTS.md，并通过常驻 system prompt 提醒持续维护。

让 Minimal 模式在 Windows 上真正可用：补上缺失的 win32 进程探测，常驻 Git Bash shell 才能正常工作；附还原度高的 minimal-windows 预设与安装排障工具（koffi 崩溃、PS 5.1 回退、localhost 403）。

在 Docker 隔离的真实宿主中测试 DSH 插件的安装、启动、工具注册、更新、卸载、重装与恢复生命周期，并输出结构化证据。

DeepSeek Harness 零侵入运行事实遥测：每个会话自动把任务/模型档位/工具/失败/时长/状态写入人机共读观测卡并附统计区（纯观察者——零工具、零 LLM、零注入）。

DSH 的模型切换器：指向任意 OpenAI 兼容端点，内置精选免费/低价 DeepSeek 服务商预设，免费额度限流时自动回退。

面向 DSH Agent 的运行时分析器：查看 Turn/Step 轨迹、模型与工具耗时、Provider 用量、重试与错误，实时与历史会话都能看。

进程内工具调用统计：提供 `tool_stats` 工具，按工具汇报调用次数、失败次数与平均耗时。

microsandbox 沙箱支持。

DeepSeek Harness 可复用 Markdown Prompt Profile，支持单轮模型选择、参数替换和状态恢复。

自动类型检查诊断：模型编辑/创建 TS 文件后后台防抖运行 `tsc --noEmit`，经 `code_check` 工具按文件分组汇报错误（行列号 + 严重级别 + TS 错误码），形成「改 → 查 → 修」闭环。

插件编译器：以运行时服务提供蓝图注册表（脚手架 → 校验 → 部署），配三个模型工具和一个蓝图画廊设置页。