Плагины

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.

Проактивный плагин мультимодельной диспетчеризации: приём мультиисточниковых сигналов с дедупликацией и ранжированием срочности, движок решений из четырёх направлений (выполнить/отложить/отклонить/спросить пользователя), генерация DAG-планов с параллельным выполнением моделей, рефлексия качества с автоматическим повтором и сменой модели, долгосрочная память о паттернах задач и уроках, эволюция стратегии через генетические алгоритмы с песочничной оценкой и канареечным развёртыванием.

Требуется DSH 0.1.5-alpha.1. Аннотируйте выделенный текст в завершённых сообщениях ассистента, затем отправьте несколько черновиков с официальным текстом, изображениями и файлами композитора как одно пользовательское сообщение сессии; модель отвечает на каждую аннотацию по порядку всплывающими чипами ответов.

Локально-ориентированный счетчик использования и стоимости для веб-интерфейса DSH: кнопка composer с живыми значениями стоимости сеанса и баланса; панель со stacked-графиком по моделям за день/7 дней, тарифицируемым по эффективным интервалам прайс-листа (официальная страница цен синхронизируется ежедневно), месячными уровнями использования с canvas-картой для шаринга, предупреждениями о давлении контекста на 30/50/85% с /compact в один клик, уведомлениями о бюджете и проверкой обновления npm прямо в панели с обновлением в один клик.

Проверка ссылок для DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): инструмент модели reference_checker проверяет библиографию статьи (.pdf/.bib/.tex/.txt или вставленный текст) по Crossref, OpenAlex и arXiv, сообщает found / partial / not_found / error для каждой записи и выдаёт исправленные цитаты в стиле ввода (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Маршрутизирует запросы агента к настраиваемым моделям по умолчанию, планировщика и субагента, автоматически используя роль планировщика в режиме плана, с усилием рассуждения для каждой роли и конфигурацией через Web UI.

Дашборд затрат для DeepSeek Harness: агрегирует входные/выходные/кэш-токены моделей по всем локальным сессиям, оценивает их по встроенной таблице (включая пиковый/внепиковый DeepSeek) и показывает дневные тренды, а также таблицы по моделям и сессиям.

Шлифует черновик в композере до более ясного и структурированного промпта кнопкой ✨ или Alt+O; передаёт результат в прямом эфире по SSE, сначала показывая рассуждения, и следует за моделью сессии по умолчанию без настройки или за любым OpenAI-совместимым эндпоинтом.

Официальный плагин DSH для nuphus-mcp (от мейнтейнеров nuphus-mcp): автоматизация рабочего стола и браузера (38 инструментов) с распознаванием элементов PaddleOCR и просмотром через Chrome CDP, через постоянный дочерний процесс stdio MCP.

Индикатор и панель квот в правом нижнем углу, объединяющие квоты подписок на AI-платформах (Kimi Code, DeepSeek, Zhipu Coding Plan, BigModel, Qwen, Scnet, TokenRouter, SupaWriter), автоматически синхронизирующие API-ключи из домена credentials DSH и отображающие цветные полосы использования.

Плагин перекрёстных ссылок (упоминаний) между сессиями — вставьте @[label](dsh-session:…) в любую сессию, включая сессию из другого рабочего пространства, и хост внедрит снимок указанной сессии для чтения моделью; включает кнопку копирования ссылки в один клик.

Позволяет чисто текстовым моделям работать с вставленными в чат изображениями: нативный визуальный режим, пакетный просмотр изображений и встроенный OpenAI-совместимый инструмент analyze_image; модели с поддержкой зрения не затрагиваются.

Плагин DSH: автозаполнение метаданных (длина контекста, лимит вывода, отображаемое имя, входные модальности) для моделей пользовательского провайдера из Реестра метаданных моделей (models.dev).

Игра-тамагочи в стиле Дигимонов: вылупите яйцо, питающееся реальной работой (ходы, вызовы инструментов, ошибки), и развивайте его по четырём ветвящимся линиям, зависящим от вашего стиля работы; ноль токенов, невидимо для модели.

Уведомления на рабочем столе о завершении запуска, вопросах модели и запросах на одобрение с системными звуками для конкретной платформы, без рантайм-зависимостей.

Единый маршрутизатор генерации изображений для DeepSeek Harness (DSH): автоматически обнаруживает модели изображений на любом OpenAI-совместимом endpoint, предоставляет инструменты draw_image и draw_list_sources, поддерживает SenseNova, StepFun, Agnes, Qwen, Flux, SD, Imagen и другие.

Пресет агента Learning Mode: кодирующий агент, который обучает во время кодирования — конкретные сценарные объяснения, сократическое руководство и TODO(你) практические пропуски, смоделированные по стилю вывода Learning Claude Code; устанавливается через dsh plugin add (dsh-learning-mode в npm).

Отслеживает состояние агента как ментальные факторы Yogācāra в устойчивом хранилище сидов и возвращает его в промпт как склонность от первого лица.

Добавляет в DSH модели Codex на базе ChatGPT/Codex OAuth и генерацию/редактирование gpt-image-2 без необходимости использования ключа API OpenAI Platform.

Эмулирует среду Codex для выбранных маршрутов моделей, чтобы повысить успешность вызовов инструментов моделями семейства GPT.

Добавляет уровни рассуждений models.dev к ненастроенным сторонним моделям DeepSeek Harness.

Баланс аккаунта DeepSeek и оценка расходов текущей сессии в чипе верхней панели и карточке настроек, с автообновлением, учитывающим паузы, редактируемой официальной таблицей цен, инструментом модели `deepseek_balance` и двуязычным интерфейсом.

Биллинг токенов в реальном времени для DSH web: официальные цены DeepSeek в CNY с автоматическим переключением пикового/внепикового времени, почасовая синхронизация цен с официального сайта, визуальные пользовательские цены моделей и резервный вариант нескольких валют.