Плагины

Преобразует DOCX в PDF без Microsoft Office, LibreOffice и сети с движком dxpdf Rust/Skia. Исправляет невалидный по схеме OOXML из WPS Office и восстанавливает пустые страницы, вставленные Word на разрывах четных/нечетных разделов. Нужны Python 3.8+ в PATH и `pip install dxpdf lxml`.

Синхронизирует группы, ключи и модели одного экземпляра sub2api в provider routes dsh-llm-pi-ai. Вход по паролю/OAuth в панели; отдельный provider route для каждого relay key.

Анимации запуска и закрытия DeepSeek Harness: пять рисованных стилей (whale light-sweep, pulse, stardust, typewriter, radar rings) или собственное видео/GIF. Настройки скорости, частиц, цвета, текста, отключения звука и вписывания. Для анимации выхода нужен включенный одноразовый обратимый патч desktop-shell `node tools/patch-asar.mjs --apply`; без него закрытие только скрывает окно.

dsh-dual-bridge: Плагин боковой панели для `@deepseek-ai/dsh`: упаковывает контекст проекта в структурированный prompt и копирует его в буфер обмена для чтения/вопросов в DeepSeek Web на том же экране. Извлекает текст PDF/Word/PPT/Excel, выполняет OCR изображений, автоматически находит локальный poppler. Только локально: без сети, Web API и управления браузером.

Мониторинг сайтов с Relvato для DeepSeek Harness: подключает размещенный MCP-сервер Relvato (58 инструментов) через `dsh-mcp-client`; нужен ключ API Relvato.

Поддерживает backend NapCat QQ рядом с DSH. При запуске проверяет HTTP-порт OneBot 11, запускает NapCat при отсутствии ответа и затем повторяет проверку каждые 45 секунд. Завершает дублирующиеся цепочки процессов и скрывает консоль. Если задано имя задачи, может создать планировщик запуска при входе. Добавляет страницу настроек и инструменты `napcat_status`, `napcat_restart`, `napcat_dedupe`. После подтверждения риска может хранить пароль QQ, чтобы обновить истекший fast-login token без сканирования QR. Только Windows; без такой задачи запущенный QQ закрывается вместе с DSH.

Ищет на BOOTH одежду, шейдеры, базовые модели, аксессуары, текстуры, анимации и реквизит для аватаров VRChat — в отдельной вкладке рядом с чатом или через два инструмента только для чтения. Перед запросом китайские ключевые слова переводятся на японский.

Десять полноэкранных анимированных фонов для панели диалога DSH — звёздное поле, дождь из кода, схемы, бой на мечах, кот, девушка, истребитель, гонщик, снег и пузыри. Случайная тема на каждый ход; вуаль на текстовой колонке сохраняет читаемость чата.

QQbot отслеживает выбранные группы QQ через OneBot 11 и собирает сообщения при достижении заданного количества. Каждую подборку суммирует уже настроенная в DSH модель, а отчёт по группе отправляется выбранным друзьям личным сообщением QQ. Есть фильтры по ключевым словам и отправителям, страница настроек, локальная веб-консоль и архив сводок.

Подсветка синтаксиса в отчетах через один инструмент `highlight_code`: 68 языков, 15 тем и 11 форматов вывода (встроенный HTML, SVG/PNG для Word, LaTeX), включая классические темы SyntaxHighlighter. Для PNG нужны Python 3 и Pillow; другим форматам внешний runtime не требуется.

Cite Lens для dsh: выделите текст в PDF на вкладке Files, чтобы процитировать его или задать вопрос в текущем чате. Цитаты модели вида `[main.pdf p.7 "exact words"]` становятся ссылками, открывающими PDF с выделенным фрагментом. Команда `/cite-links` добавляет цитату к каждому утверждению в чате.

Локальный голосовой ввод для DSH по ключевому слову пробуждения. Произнесите слово, дождитесь сигнала и говорите; текст отправляется в сессию DSH. По умолчанию аудио обрабатывается локально и не сохраняется. Требуется доступная служба распознавания речи DSH (`speechToText`).

Показывает фактическую стоимость диалога: число запросов к модели, размер системного промпта и таблицы инструментов, суммарные токены, оценку расходов и расстояние до автоматического сжатия контекста. Читает только локальный журнал сессии, не вызывает модель и не добавляет текст в системный промпт. Токены и расходы оцениваются по количеству символов, а не по данным провайдера.

Сверяет каждое утверждение готового ответа с выводом инструмента, прочитанным в том же ходе. Только если цитата, подтверждающая противоречие, найдена в этом выводе, запускает одну коррекцию в том же ходе. Неподтверждённые утверждения отмечаются в журнале сессии и stderr. Сначала бесплатно проверяет абсолютные формулировки и несовпадающие числа; без инструмента ход не доходит до модели.

Вкладка поиска по ключевым словам и графу кода, закреплённая во встроенной правой боковой панели веб-интерфейса dsh.

Проверяйте созданные ИИ документы Word, PowerPoint, PDF и HTML в официальном предпросмотре: выделяйте проблемы рамками, редактируйте текст на месте и передавайте заметки агенту. PDF и изображения поддерживают только аннотации. Для редактирования нужны входящий в Harness комплект LibreOffice и Python.

Замена чувствительных символов для DeepSeek Harness. Проверяет сообщения и результаты инструментов по YAML-списку, который вы ведёте (общему, по ID провайдера или модели), до чтения моделью и повторно очищает исходящий запрос перед отправкой. Это предотвращает ошибку 400 Content Exists Risk официального API из-за таких символов.

Синхронизирует группы, ключи и модели одного экземпляра sub2api с маршрутами провайдеров dsh-llm-pi-ai. Вход через панель (пароль/OAuth); один ключ ретрансляции на провайдера.

Китайский multi-agent симулятор дебатов: 8 участников, обсуждение в двух колонках и черновые заметки, судьи/табло, часы одной стороны, ZIP каждой серии. Учебная сторона завершается по порогу побед или фиксированному числу раундов. Есть Word-пакет подготовки.

Советник plugin DSH: опишите задачу — пакеты npm с keyword dsh-plugin ранжируются по очищенным метрикам (дневной baseline, недельный рост, cadence релизов, свежесть) как лучший выбор, альтернативы и нежелательные. Sidebar panel, 4 AI tools, установка одним нажатием.

Целостность compaction: сверяет directive-строки из сжатого диапазона (маркеры never/must/必须) с summary дословно или по покрытию ключевых слов. Сообщает о забытых ограничениях и пишет их в JSONL ledger; закреплённые в config проверяет при каждом compaction.

Локальное зашифрованное хранилище credentials для DeepSeek Harness: управление записями в sidebar, tool info_records для поиска до входа, необязательный сбор чата, режим manual-only для каждой записи. AES-256-GCM защищён Windows DPAPI, macOS Keychain или Linux Secret Service.

Аудит credentials перед публикацией: обходит каталоги и ищет API keys, tokens, приватные ключи, строки подключения к БД и жёстко заданные пароли до commit/publish/ship. Без зависимостей, полностью offline; в находках видны только первые 6 символов.

Извлекает платформенные/AI-субтитры Bilibili или использует внешние/встроенные субтитры, ASR/OCR как fallback и создает Markdown, Word, PDF, TXT, SRT или JSON с временными метками, двуязычным выравниванием и отчетом качества. Нужен Python 3.10+. Для платформенных/AI-субтитров требуется cookie SESSDATA Bilibili; для OCR/ASR/PDF нужны ffmpeg, faster-whisper и LibreOffice или reportlab.