Плагины

Совместимый с Grok веб-поиск с сохранённой разбивкой источников по страницам, поиском по документации Context7 и Exa, ограниченным извлечением страниц, картой сайта, офлайн-планированием исследования и диагностикой только для чтения.

TypeSafe Jev как полноценный сервис Cordis и три инструмента, видимые модели, для DeepSeek Harness — по умолчанию офлайн, исходящий трафик раскрывается, никогда не включён по умолчанию.

Контекст бизнес-сети знаний для DeepSeek Harness: привязывает сессию к сети знаний OpenBKN, запрашивает её объекты и метрики через управляемые инструменты MCP и открывает подтверждённое источниками происхождение (факты выполнения и бизнес-граф) для каждого ответа. Поставляется с OpenBKN Runtime; для представлений происхождения нужна корпоративная лицензия OpenBKN.

Мультимодальная рабочая станция для DSH: analyze_image по упорядоченной цепочке переключения из нескольких карт VLM, набор из шести инструментов зрения (масштабирование, выбор цвета, попиксельное сравнение, OCR, обнаружение элементов, встроенный показ) с общим распознавателем изображений, generate_image по протоколам OpenAI/DashScope/ComfyUI, асинхронный generate_video с несколькими картами и конструктором /build-video-tool, а также TTS speak/clone_voice по семи провайдерам — всё управляется одной автосохраняемой страницей настроек.

Показывает, какой индекс graft обслуживает сессия dsh и совпадает ли он всё ещё с кодом, а также даёт модели graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton и graft_map как нативные инструменты.

Контролирует локальный процесс шлюза workbuddy2api и предоставляет его модели как LLM-провайдера, считывая окна контекста и уровни усилий рассуждения из собственного эндпоинта моделей шлюза.

Слой адаптации dsh-ecolink для DSH: прямое чтение локального пула памяти, инъекция на этапе pre-step (оценка + бюджет + дедупликация в рамках сессии), фильтрация по #имя_памяти — связывает экосистему памяти веб-клиента.

Навыки Tripo 3D для DeepSeek Harness — генерация готовых для движка 3D-ресурсов из текстового запроса или референсного изображения через tripo-cli, с текстурированием, риггингом, ретопологией и конвертацией форматов за один проход.

Ленивый шлюз MCP для DeepSeek Harness: один стабильный прокси-инструмент вместо N схем инструментов, серверы подключаются при первом использовании и отключаются при простое, метаданные кэшируются на диск.

Движок оркестрации жизненного цикла команд ИИ-агентов с изоляцией через Git worktree в рамках задачи, переходами поставки, управляемыми состояниями, и памятью вне контекста.

Навыки генерации 3D Tripo, управляющие tripo-cli через оболочку: текст-в-3D, изображение-в-3D, риггинг с клипами перемещения, цепочки децимации и LOD, а также экспорт в GLB/FBX/OBJ/STL/USDZ/3MF, с автономным входом в устройство для учётных записей материкового Китая и международных; устанавливается как `tripo-dsh`.

Мультиплатформенный шлюз сообщений и мост ИИ-бота WeCom со сжатием контекста сессий и созданием смарт-таблиц.

Заполняет отсутствующие окно контекста, max tokens, уровни размышления и ввод изображений у пользовательских моделей DSH из models.dev и перечисляет несопоставленные модели для ручного редактирования.

Улучшатель промптов для веб-интерфейса DSH с режимами basic/standard/expert: режимы standard и expert переписывают черновики с учётом контекста проекта и недавней истории сессии, изящно повторяют попытку, когда шлюзы отклоняют настройки reasoning-effort, и показывают проверку «до/после» с отменой.

Плагин для DSH Desktop: проверяемые факты. Ограничения внедряются лишь по релевантности — простой чат не тратит токенов; внедрение слоистое (стабильное — в системном промпте, изменчивое — хвостовым снапшотом), кэш промпта валиден. Ход классифицируется (вопрос/исследование/обсуждение/диагностика/выполнение): без правок файлов на вопросах, без незапрошенных исправлений на диагностике; ловятся ссылки на не открытые строки кода и «я не проверял» под видом «жду решения». Память: предупреждения о 75%/90% контекста, экспорт резюме, знания проекта между сессиями, удаление по id. Артефакты: контракт задачи, журналы изменений и гипотез. Дашборд: маршрутизация и сборка блоков → lume-metrics.jsonl (через lume_metrics); персонажи — из логов, романов и карточек, с постоянной и временной памятью.

Управляемая долговременная память для DeepSeek Harness: журнал свидетельств только с добавлением и защитами записи, утверждениями 7 уровней авторитетности, цепочками замещения и бюджетной инъекцией перед шагом с квотами по доменам.

Автовозобновление прерванных сессий агента: упорядоченная таблица правил маршрутизирует по типу сбоя (лимит запросов, квота, аутентификация, переполнение контекста, аварийно упавший orphan) к автоматическому повтору с backoff, смене модели, возобновлению после сжатия контекста или уведомлению stop-loss, с визуальным редактором правил и полным журналом активности.

Подписочный чат OpenCode Go для DSH с выбором протокола Completions, Responses или Anthropic для каждой модели, обнаружением моделей, метаданными контекста, зрения и мышления, значениями effort по умолчанию и счётчиками использования.

Добавляет моделям DeepSeek (только текст) возможность зрения в клиентах Claude Code, Codex и Agent Plugins: описывает изображения через любой совместимый с OpenAI vision-эндпоинт.

FormatForge для DeepSeek Harness: куйте любой формат файла (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) в читаемые ИИ структурированные данные. Тонкий бандл, запускающий локальный Python CLI (python -m formatforge) и возвращающий protocol JSON; расширение делегируется cur[rent]...

Добавляет кнопку «Сжать контекст» и кнопку «Новая сессия» на панель индикатора контекста; сжатие отправляет /compact через тот же канал команд, а новая сессия запускает свежую сессию в том же рабочем пространстве.

Веб-плагин DeepSeek Harness — текстовый слой PDF и OCR сканированных PDF, конвертация Office docx/xlsx/pptx в Markdown, индекс-карточки TIFF/epub и длинных документов.

Провайдер модели DSH для локально аутентифицированного CLI AGY: обнаружение моделей Gemini/Claude, независимое усилие рассуждения, собственные инструменты DSH, ограниченная обработка контекста и результатов инструментов, потоковая передача, безопасная для Windows. Сообщайте о проблемах в GitHub Issues: https://github.com/darkings/dsh-agy-provider/issues.

Режим RLM для dsh: рекурсивные подагенты через единую функцию rlm() — порождение, ожидание и связывание дочерних агентов как полноценных Python-вызовов. Добавляет постоянное ядро IPython с привязками tools.* и контекст-как-переменная.