AngelosZou/dsh-python-env
封装了Python虚拟环境管理指令，减少Agent使用终端指令管理环境时遇到的网络问题和权限问题，兼容不同操作系统，工具内部设置自动网络与镜像路由。工具严格受给定读写权限限制。
关于此插件
- 五个模型工具 —— pyenvdiscover、pyenvcreate、pyenvinstall、pyenvuninstall、pyenvremove，外加 python-env 技能与 system-prompt 引导段。 - 通过平台 subprocess 通道（宿主进程）运行标准库 python -m venv / pip，而非沙箱 shell——venv 创建、ensurepip 引导、包索引网络访问在 shell 侧 pip 会失败的地方照常工作。 - 镜像与代理回退 —— 网络类失败时按清华 TUNA → 阿里云 → 中科大 USTC 镜像链重试，并探测常见本地代理端口；index / proxy 参数可分别钉死。 - 工作区约束 —— 所有路径都解析在工作区内（Windows 大小写不敏感）；缓存与临时状态位于 /.dsh-pyenv/；命令为 argv 数组（不经 shell）；全局 Python 环境、宿主 pip 缓存、系统临时目录永不被触碰。 - 跨平台 —— Windows / macOS / Linux 的布局与解释器链（Scripts 与 bin、py
$ dsh plugin --profile web add dsh-python-env$ dsh plugin --profile web add github:angeloszou/dsh-python-env健康评分构成
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面向 DeepSeek Harness Web GUI 的常驻 Cordis 插件：自动检查 DeepSeek Harness 主程序与已安装第三方插件的新版本（原独立的 dsh-plugin-checker 已在 v1.1.0 合并进来），向用户提示，并支持一键更新（带成功/失败反馈）。
社区反复实测说 DeepSeek 模型在 DSH 的极简模式下表现最好。但在 Windows 上，极简模式根本跑不起来：它的持久 bash 需要 PTY，而官方 subprocess 运行时在 win32 上解析平台进程探测器时直接抛错，连 node-pty 都没碰到。所有 Windows 用户都被挡在模型对齐得最好的那个模式之外。
DSH Testkit 会打包插件，在一次性环境中将其与精确版本的 DSH 一同安装，启动真实宿主，执行确定性能力探测，卸载插件，重启同一个 profile，并保留可复核的证据。整个过程不调用模型，也不需要模型 API Key。
拼错 id 同样是静默的。把 agent-default-model 写成 agent-defualt-model，dsh 只往 stderr 打一行，然后照常启动、退出码 0——用 Web UI 启动时你根本看不到那行。
把 Playwright（chromium 内核） 与 OpenCLI 作为插件自身的 npm 依赖打包（优先插件本地，缺省回退全局复用），对外提供一个 browser 服务 + 一组交互式浏览器工具。dsh-web-search-pro 通过 inject: ['browser'] 注入该服务，驱动它的 playwright / opencli 后端——不再依赖全局 CLI。
dsh 自带的网页界面没有登录、没有权限、没有用量控制——放到服务器上，任何拿到地址的人都能用，还会白白消耗你的模型额度。dsh-passwords 在 dsh 前面挡一层网关：没登录先看登录页；登录后按账号身份做权限与配额控制。安装只需一条命令，无需任何额外配置即可开箱即用。