Плагины

Меняет выбор модели в чате DSH: сначала выбирается провайдер, затем модель.

Плагин DeepSeek Harness, записывающий в git-ai, какие файлы агент изменил, какой моделью и в какой сессии.

Направляет новых субагентов DeepSeek Harness к зарегистрированным парам provider/model, указанным в Markdown-файлах ролей.

Регистрирует AllRouter как провайдера DSH: один базовый URL и один ключ для Kimi K3, Claude, GPT, Grok, GLM, DeepSeek и MiniMax-H3. Модели можно переключать без отдельных провайдеров; каждый вызов сообщает фактическую стоимость.

Периодическая инъекция prompt в Web-интерфейс DeepSeek Harness: каждые N вызовов модели (считаются и ходы беседы, и шаги вызова инструмента) плагин вставляет настроенный пользователем prompt как видимое модели пользовательское сообщение.

88API Image Studio для DSH: четыре модели Image2 и Nano Banana для генерации изображений по тексту, редактирования с несколькими референсами, вывода 2K/4K и последовательной пакетной обработки.

Менеджер MCP-серверов DeepSeek Harness: во вкладке Settings → Plugins → MCP находит репозитории GitHub (topic:mcp-server / modelcontextprotocol), проверяет публикации npm/PyPI и подсказки по запуску в README, позволяет установить/удалить со страницы подробностей. Регистрирует сервис строкой `@deepseek-ai/dsh-mcp-client` в `cordis.patch.yml`; HMR избавляет от перезапуска. Поддерживает прокси GitHub.

Инструмент `debug` для DeepSeek Harness — предназначенный для модели инструмент Debug Adapter Protocol с 28 операциями (launch/attach, breakpoints, continue/pause/step, threads/stackTrace/scopes/variables/evaluate, disassembly, memory, modules, output, terminate).

Автоисправление совместимости LLM: обнаруживает ошибки 400 из-за неверно объявленных возможностей модели (thinking/reasoning) у транзитных/Gateway-провайдеров, идемпотентно исправляет конфигурацию `llm-pi-ai` и подавляет thinking в следующем запросе — перезапуск не нужен. Полный интерфейс настроек всех совместимых полей pi-ai.

Поставщик веб-поиска на LiteLLM `/v1/search` для интерфейса ctx.web DeepSeek Harness. Один поиск — один HTTP-запрос, без хода модели.

Плагин Readproof для DeepSeek Harness: стабильная идентичность readproof://, политика актуальности, snapshots, manifest для каждого запуска, diff, точное до байта воспроизведение и наборы доказательств как вызываемые моделью инструменты.

Диктовка браузера Web Speech для composer: отдельный сервер ASR, ключ и загрузка модели не нужны. Повторно использует текст Session и настроенную модель DSH для контекстных подсказок и, при желании, редактирования расшифровки.

Запускает один coding-prompt на нескольких настроенных моделях в изолированных Git worktree, параллельно показывает трассировки инструментов и результаты и коммитит вариант, выбранный пользователем для следующих раундов.

Использует модели OpenCode в DeepSeek Harness без отдельного ключа API провайдера.

Плагин ограничения частоты запросов для DeepSeek Harness: FIFO-очередь для каждой группы provider/model с параметрами minIntervalMs и maxConcurrent.

Web-плагин DeepSeek Harness для отображения использования моделей, баланса и квоты, а также дневного числа токенов.

Активно создает и уточняет модель предметной области (глоссарий CONTEXT.md и записи решений ADR), оспаривает неясные термины и прорабатывает пограничные случаи. Вдохновлено mattpocock/skills (223k★ MIT).

DSH Tool Router детерминированно сокращает видимые модели схемы инструментов для каждого шага с безопасным резервным вариантом.

Расширение провайдеров, аутентификации, каталога, политик и выбора моделей, привязанное к хосту DeepSeek Harness.

Позволяет текстовым моделям видеть изображения в DeepSeek Harness: перехватывает поток llm/stream и прозрачно заменяет каждое изображение описанием vision-модели.

Легкая vision-связка для DSH с сохранением маршрута: настроенная vision-модель видит, а выбранная текстовая модель сохраняет управление.

Настраивает возможности ввода модели и интенсивность рассуждений в DeepSeek Harness.

Провайдер New API OAuth, настройка аккаунта, обнаружение моделей и адаптер модели для DeepSeek Harness.

Локальное зрение для текстовых моделей: eyes_render рисует текст/фигуры/Mermaid на canvas веб-интерфейса; eyes_paste захватывает вставленные изображения; eyes_ocr распознает текст встроенным OCR Windows (офлайн); eyes_analyze анализирует пиксели как структурированные данные. Vision-модель не нужна.