Плагины

Запускает второго агента: параллельно передаёт независимые подзадачи локальному Codex CLI (до трёх), просит проверить план/дизайн до показа пользователю. Возвращает вывод, доказательства, контрпримеры и проверку. Плагин отклоняет отправку без timeout или критерия приёмки.

Оркестрация задач FIST commander как MCP-сервер: жизненный цикл из 7 состояний, иерархическая декомпозиция, планирование DAG, автономные циклы и проверка Omega в одной SQLite-записи. Готовая CLI, сборка не нужна. Node 24+.

Набор продуктивности DeepSeek Harness: поиск по диалогам, контрольные точки, управление контекстом, основной/боковой чат, локальная долговременная память, задачи и планирование дня.

Сохраняет архитектуру и проверенные планы, запускает штатные AgentTeams workers с одобрением, выполняет параллельное программирование и независимое ревью, подводит итоги прогресса и проверок.

Preset dual-brain для DSH: одна модель планирует каркас и поручает выполнение subagent, закрепленному за второй моделью. Включены brain-ds (планирует DeepSeek-V4.1-Flash, выполняет MiMo-V2.6-Flash) и brain-mimo с обратными ролями; переключение по сессии. Нужны два provider (Xiaomi MiMo и аккаунт DeepSeek), главный brain выбирается вручную.

Пресет агента DeepSeek Harness: стандартный набор инструментов и четыре правила в persona prompt. Не более четырёх документов проекта (введение, решения, журнал изменений, текущее состояние и следующие шаги); только актуальное состояние, без истории правок ИИ и отменённых решений. Никаких git commit/push/PR без явного запроса. Аккуратная работа: повторить цель/критерии, точечные diff, доказательства до заявления об успехе, понятные отчёты.

Kaipu Workstation — мультиоблачная и кроссплатформенная консоль для совместной работы агентов в одном пространстве. Подключается любая среда, говорящая по обычному HTTP; у каждого места свои учётные данные устройства. Контекст проекта общий, файлы разделены по местам, задачи переходят между ними с записью исполнителя. Данные хранятся на сервере, плагин — только интерфейс: удаление не теряет данные, повторная установка восстанавливает доступ. Панель показывает сохранённое состояние; живого потока пока нет.

Управление хуками в стиле Codex для dsh: поиск hooks.json в конфигурациях, плагинах и проектах; каждому хуку закрепляется sha256-отпечаток, требующий одобрения перед запуском. Диалог проверки, браузер /hooks, статистика и trust/enable/dry run в Settings -> Hooks. Формат конфигурации и события — свои для dsh.

Инженерная среда по спецификациям: версионированные требования/документы, изолированные Git-workspace, независимое ревью/проверка и явная приёмка человеком. Нужны Node.js 24+ и Git.

Центр навыков для DSH Web GUI: ищет SkillHub, skills.sh и GitHub онлайн, устанавливает в каталог пользователя или проекта и управляет локальными навыками (включение, создание, изменение, удаление, предпросмотр).

Плагин старшего наставника по спортивному программированию для DeepSeek Harness: совместная практика, эталонные решения C++14 в трех версиях, разбор задач и реальная компиляция/проверка через g++ (обязателен). Записи решений можно сохранять в блокнот ima «信奥学长-题解复盘». Для GESP/CSP-J/S/NOIP/NOI.

Плагин наставника по спортивному программированию для DeepSeek Harness: обучающие prompts, план обучения, темы, составление задач, реальная проверка C++ через g++ и поиск по ima с архивированием в четырех блокнотах. Для обучения GESP/CSP-J/S/NOIP/NOI. Нужны g++ и аккаунт ima с настроенными ima-skill и четырьмя блокнотами. В ответах по умолчанию есть реклама аккаунта WeChat и QR-код.

Панель skills: просмотр по источникам, группировка в цветные папки, предпросмотр файлов, экспорт skill в ZIP, копирование в проект, переименование на диске и вставка вызовов /skill из меню редактора.

Только Windows (настольный Word, полная версия MathType 7, Python 3.10+). Преобразует LaTeX-заполнители в Word .docx в настоящие OLE-формулы MathType (Equation.DSMT4), сохраняя номера формул, поля SEQ и перекрестные ссылки.

Kill AI Slop для DSH: оценивает документ по трем взвешенным критериям (выражение, выполнение, решение), проверяет некачественную работу по журналу обязательств поставки и автоматически сверяет каждую цитату с источником. Читает docx, pptx, xlsx, pdf, txt, md, csv, json и html. Без зависимостей среды выполнения и сети, полностью локально.

DocChain: база документов, конвертация и граф. Поиск имя/содержимое/метаданные, чтение по doc_id/имени, темы, массовая загрузка, Markdown-конвертация, сходство/описания изображений в sidecar, deep research. Граф: просмотр ontology, Cypher только чтение, запись ontology/сущностей/отношений, удаление узлов/отношений через API DocChain (пароль Neo4j не нужен). Есть DSH in-process tools. Несколько сред с URL/учётными данными, переключение и темы по средам. Нужны service URL/API key, кроме doc2markdown; описанию изображений дополнительно нужен OpenAI-совместимый multimodal endpoint. Диаграммы в PlantUML, другие изображения в текст, оригиналы в ссылки. По умолчанию настраиваемая внутренняя gateway-модель.

Рабочая область проверки документов: выделите текст в Markdown-файле, оставьте комментарии в соседних sidecar-файлах MRSF, а агент прочитает их инструментами doc_review_* и предложит правки, которые вы примете или отклоните.

Обрабатывает локальное видео или ссылку на страницу с помощью ffmpeg и Paraformer ASR; возвращает транскрипт с временными отметками и изображения ключевых кадров, которые агент может открыть. Ищет видео по ключевым словам и при первом запуске устанавливает зависимости. Нужен Python 3.8+ в PATH; для video_discover также требуется один раз войти в Douyin/Xiaohongshu.

Ретранслятор зрения для текстовых моделей: настраиваемая GLM-совместимая конечная точка анализирует прикрепленные изображения в фоне, а исходная модель отвечает в той же сессии; сообщение, изображение, модель и история не меняются. Для стандартного DSH нужно применить patches/0001-session-image-admission.patch, иначе изображения отклоняются до сохранения. В репозитории есть скрипт применения и восстановления.

Регистрирует инструмент `image2_generate`, вызывающий ваш собственный OpenAI-совместимый ретранслятор изображений для создания и редактирования. Текст-в-изображение через POST /images/generations; редактирование с локальным PNG/JPEG/WebP через POST /images/edits; принимает b64_json или URL изображений. Сохраняет результат в рабочей папке сессии и показывает его в диалоге через зависимость `@wisdoverse/dsh-inline-media-viewer`.

DSH управляет уже открытой вкладкой Chrome без компьютерного зрения. Модель получает структурированный текст страницы и нумерованный список элементов. Клики, ввод, клавиши, прокрутка, вкладки и переходы ждут подтверждения в панели; поля пароля и платежной карты маскируются. 15 инструментов browser_* охватывают снимки/текст, вкладки, взаимодействие и навигацию. Мост omdsh-dev/dsh-browser перепакован для npm и устанавливается командой `dsh plugin add`; диапазоны peer расширены для прохождения проверки совместимости. Расширение обнаруживает порт 19387 узла DSH Desktop; скрипт копирует его в фиксированную папку, чтобы переключение профиля/переустановка его не нарушили. В tarball входят плагин и собранное расширение MV3. Источник: https://github.com/omdsh-dev/dsh-browser.

Провайдер веб-поиска и загрузки страниц для DeepSeek Harness и Pi: приоритет анонимного доступа при маршрутизации через Exa, Tavily, Parallel, Firecrawl и TinyFish; оплата включается по желанию, квота проверяется заранее, отмена ограничена.

Встраивает веб-чат DeepSeek (chat.deepseek.com) в главную панель DSH Desktop через Electron webview guest. Есть кнопки назад/вперед/обновить; локальный снимок связанного со входом localStorage восстанавливается при следующем открытии.

MCP-шлюз для dsh: подключает каждый сервер при первом использовании и отключает после периода простоя. Кэширует списки инструментов на диске, импортирует существующие файлы mcpServers и очищает переменные окружения дочерних процессов.