Плагины

AI-workflow для найма, для HR и хедхантеров: уточнение стандартов вакансии, поиск и первичный отбор кандидатов по двум каналам (Boss Zhipin и Liepin), обзор рынка талантов, оценка резюме, назначение собеседований, реестр кандидатов и ежедневные отчёты. Можно установить как плагин Claude Code или как плагин DeepSeek Harness (dsh) — последний включает готовую к использованию панель «Recruiting Browser». Также работает с любым AI-ассистентом для программирования, читающим AGENTS.md.

Академический поиск AI4Scholar: 38 инструментов для Semantic Scholar, PubMed, Google Scholar, arXiv, bioRxiv/medRxiv и разрешения DOI (поиск, граф цитирования, авторы, рекомендации, полный текст PDF по частям, автоцитирование, научные рисунки), единый кросс-платформенный поиск с дедупликацией, карточка API-ключа в настройках и учёт кредитов за вызов через карточку баланса `/ai4scholar`.

Плавающая панель для управления MCP-серверами и skills в веб-интерфейсе DSH: отложенная загрузка инструментов для каждого сервера (ToolSearch, по умолчанию выключена) исключает инструменты сервера из контекста каждого хода. Сначала в промпте перечислены только имена; полная схема добавляется после того, как модель находит её встроенным tool_search, чтобы не расходовать контекст на неиспользуемые схемы. MCP-серверы доступны глобально или в .dsh/mcp.json проекта; есть включение по серверам, каталог из 47 сервисов и импорт из десяти других клиентов. Skills автоматически обнаруживаются в своих реальных областях с учётом перекрытий; для каждой skill задаётся автоматический вызов моделью или только ручной.

Генерирует настраиваемые детерминированные заголовки сессий для DeepSeek Harness из семантических полей prompt и шаблонов.

Добавляет представление Worktree в DSH Web UI, которое группирует сессии по Git-ворктри, сохраняя DSH в качестве единственного источника истины.

Пусть ваши идеи текут свободно — Tydora — это современный настольный редактор Markdown, объединяющий WYSIWYG-редактирование, двунаправленные ссылки, интеллект-карты и бесконечный холст, что раскрывает глубокое мышление и лёгкое самовыражение.

Локальная память проектов без встроенных зависимостей среды выполнения и внешних сервисов: JSON как единственный источник истины плюс генерируемый PROJECT_MEMORY.md, ограниченная по токенам и замороженная по сессии Hot Memory для стабильности кэша префиксов промптов, кешированный кросс-проектный BM25-отзыв, доверенное происхождение сессий/ходов, объяснимое управление дубликатами/конфликтами перед записью, редактируемый жизненный цикл важности/закрепления/тегов/замены/архивации, настраиваемая дистилляция по завершении хода верхнего уровня и двуязычный веб-GUI для поиска, просмотра, диагностики и настроек в реальном времени.

«Чтение» изображений для текстовых моделей: уменьшение масштаба + снижение глубины цвета + отпечатки структуры/цвета преобразуются в текстовые сетки, возвращаемые в диалог, что позволяет модели самостоятельно масштабировать, сэмплировать и распознавать текст (OCR), как мультимодальная модель; полностью локально, без зависимости от внешних моделей, поставляется с навыком методологии чтения изображений и опциональным PaddleOCR.

Селектор навыков в стиле WorkBuddy: кнопка рядом с полем ввода открывает список установленных навыков с поиском; выбор навыка вставляет официальный жест /skill-name, чтобы навык загружался вместе с вашим сообщением.

Плагин рефлексивной самоэволюции для локальных Qwen3.8 27B/3.8 Flash и онлайн-API: управляющий сходимостью цикла кода сокращает повторные глубокие проверки Qwen3.8 27B/Flash, ускоряя сходимость и уменьшая время рассуждений; пятиэтапная защита доставки обнаруживает и исправляет зависшие ходы и бесконечные циклы. Логика хоста не зависит от модели и в основном совместима с онлайн-API; постоянное улучшение при каждом использовании включает самопроверку контраргументов, эскалацию критику, поиск памяти по инвертированному индексу, управление сходимостью цикла и пятиэтапную защиту.

Голосовой ввод для веб-интерфейса: нажмите Alt (или Alt+Space) для запуска/остановки диктовки, браузерный Web Speech (без настройки) или облачный ASR, совместимый с OpenAI, опциональная полировка через LLM, настроенный в DSH, интерфейс настроек.

Глубокое чтение и резюмирование для DSH: книги, статьи, видео и веб преобразуются в структурированные заметки Obsidian через парсеры плагинов, параллельные подагенты глубокого чтения MapReduce, вывод JSON Schema и идемпотентный кэш.

Безвозвратно удаляет диалоги DSH, при желании рекурсивно удаляя ветвленные сессии и сессии субагентов.

Навыки и инструменты разработки Minecraft для DeepSeek Harness: 8 навыков по плагинам Paper/Spigot, модам Fabric, Forge и NeoForge, разработке аддонов для крупных модов и настройке сборки Gradle/JDK для Minecraft от 1.7.10 до 26.x; генератор проектов mc_scaffold и запускатель Gradle mc_gradle; навык intake, который до начала уточняет недостающие сведения о версии и платформе; четыре встроенных субагента; а также второй пресет Minecraft Architect, чей инструмент mc_codex запускает собственный Codex CLI пользователя по протоколу codex app-server для черновика каркаса, после чего DSH заполняет помеченные тела методов и проверяет сборку.

Маркетинговая ОС для ИИ-агентов: сначала думай как маркетолог, тактика — результат.

Официальный канал QQ-бота для DeepSeek Harness (богатая на функции копия tencent-connect/dsh-qqbot): групповой и приватный чат с полным агентом, библиотека стикеров с автоматической разметкой и AI-ответами мемами, управление группами (одобрение вступления и мут), события интерактивных карточек botplay с пагинированными каталогами, реестр пользовательских расширений (свои slash-команды и QQ-инструменты), запланированные пробуждения, удалённые подтверждения через QQ и плавающий док веб-интерфейса.

Обратимое облегчение контекста для DeepSeek Harness: без потерь TOON-стиля повторное табличное кодирование однородных массивов JSON, окна таблиц с выборкой по шагу и номерами строк, а также дедупликация между ходами для повторяющегося вывода инструментов; каждая замена проходит через байт- и токен-ограничение (≤72% байт, строго меньше оценочных токенов), а оригинал сбрасывается на диск за уведомлением `[save-token #id]`, которое можно получить одной командой через инструмент `save_token_expand`, с учетом списанных и сэкономленных токенов на панели настроек.

Поверхность действий LSP для DSH: диагностика, форматирование, автодополнение, действия с кодом, символы, справка по сигнатурам, встроенные подсказки и переименование — всё на основе настоящих языковых серверов.

Встроенный хаб навыков для DeepSeek Harness: просмотр, поиск, переключение, инспектирование, диагностика и создание шаблонов локальных навыков из официального реестра ctx.skills, а также маркет навыков с отслеживаемой синхронизацией источников и обновлением всех одним кликом.

Сторонний adapter регистрирует upstream MCP-сервер REA (Reverse Engineer Anything) в DeepSeek Harness как инструменты mcp__rea__*. Версия 2.x включает собственную среду (Node, REA CLI, JDK, Ghidra) в <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle и запускает REA через shim, поэтому после первичной настройки работает без ранее установленных компонентов. 1.x (branch v1, npm 1.0.6) содержит только конфигурацию и требует заранее установить REA и Ghidra. Анализ выполняет upstream: нативные бинарники (Hopper/Ghidra/IDA), JavaScript/Electron, .NET, сайты, Android APK и устройства adb, прошивки и дампы процессов.

Шлюз безопасности для удалённого и мобильного доступа: доступ Tailscale/LAN без модификаций с сопряжением по QR, шифрование RSA, защита от перебора и сниппеты в мобильном стиле; автоматически уступает общий сервис сопряжения другим удалённым плагинам, чтобы сосуществование никогда не ломало запуск.

OpenCues для DeepSeek Harness — альтернативы словам от LLM и автозаполнение по символу «_» в композере dsh.

Позволяет основной модели попросить независимую модель-рецензента оценить уже принятое решение; режимы off, shadow и advisory. Требуется собственный сервис, реализующий POST /v1/decision.

Классифицирует ожидающие вызовы инструментов с помощью Jev (негенеративная решающая модель TypeSafe AI) на хуке tools/pre-execute: уверенно рискованные вызовы отклоняются, неоднозначные эскалируются на подтверждение, а явно разрешённые обратимые вызовы авто-одобряются на approval/request при гейтинге по аргументам-доказательствам. Также наследует резолвер ссылок на сессии, чтобы снапшоты сохраняли сообщения с оценкой Jev, а не отбрасывали самые старые. При любом сбое провайдера деградирует до штатного поведения; теневой режим с командой /jev-stats; эндпоинты TypeSafe или OpenRouter; 64 теста.