Плагины

Голосовой ввод с микрофона для composer: транскрипция в реальном времени через Web Speech API браузера, дедупликация/автопродолжение, умная пунктуация, настройки языка и автоотправки.

Форк dsh-livestream (MIT): устанавливайте вместо исходного плагина, а не вместе с ним. Позволяет DSH вести трансляции Bilibili, отвечать на чат и подарки, ставить в очередь видеозапросы зрителей на настраиваемой сцене, использовать голос Doubao TTS и автоматически настраивать трансляцию OBS/Bilibili. Нужны OBS Studio 28+ и комната Bilibili Live. До добавления API-ключа Doubao TTS голос не звучит. Python и faster-whisper можно использовать дополнительно для расшифровки видео без субтитров.

Объединяет пять навыков TIA Portal (поиск документации Siemens PLC, генерация ladder-логики, рендер SimaticML в PNG, симуляция скан-цикла со сценариями PASS/FAIL и шлюз TiaLink для работы с реальным проектом TIA Portal) и пять конечных точек MCP. Для реального проекта нужен платный TiaLink (Windows + TIA Portal V19/V20 + Openness). Четыре облачных сервиса требуют API-ключи: по 100 бесплатных вызовов, далее оплата. Рендеринг оплачивается за вызов даже при сбое. Нужны Node 22+ и сеть; фрагменты программ загружаются на tia.hubwiz.com.

Пятислойный конвейер распознавания намерений (правила, поиск pgvector, оценка Jev, дообученная арбитрация и резервный LLM) с интерфейсом управления сценариями, хранилищем PostgreSQL и распространяемыми API-сервисами.

Превращает DSH в локальный gateway endpoint, совместимый с OpenAI и Anthropic, добавляя persona и долговременную память для каждого подключённого клиента. Нужен собственный DeepSeek API key; учётные данные входа DSH отклоняются upstream.

Док-панель Windows-терминала внутри Web GUI DSH. Занимает штатный слот shell.bottom: при показе делит экран и сужает колонки, а не перекрывает их; при скрытии возвращает место, сохраняя PTY-сессию. Каждая сессия — локальный дочерний процесс ConPTY через node-pty, отображаемый xterm.js по WebSocket с ограничением loopback (backpressure, resize с debounce). Другие плагины могут добавлять терминальные или DOM-представления через host API registerView и канал window CustomEvent.

Плагин DSH: вызывает HTTP API бэкенда по настройкам, запускает/останавливает/перезапускает локальные службы разработки, читает логи по мере поступления и ждет нужные признаки, чтобы модель могла «изменить и проверить сама».

Направляет запросы model API DeepSeek Harness через системный, пользовательский или SOCKS proxy; вне настроенных доменов запросы идут напрямую.

Повторно использует сохранённые Responses ID для продолжения, с retry, изоляцией веток и проверенным воспроизведением истории.

Плагин DSH text-to-image/image-to-image, совместимый с API генерации изображений в стиле OpenAI; по умолчанию 多米API. Для стандартных OpenAI endpoint могут потребоваться настройки protocol, режима image-to-image и размера. text-to-image и URL-изображения не используют COS; локальные reference можно сжать и сохранить в COS. Поддерживаются пользовательские prompt suffix.

Отправляет выдержки из недавних экспортов китайских диалогов в Markdown в DeepSeek API (нужен API-ключ), создает сон и сохраняет его в локальный файл Markdown.

При запуске DSH по умолчанию запускает WorkBuddy2API Hub (127.0.0.1:7863), можно переключиться на wb2api. Работает идемпотентно и без вывода; при выходе останавливает только запущенный им процесс.

Конструктор PowerPoint с упором на дизайн: шесть инструментов pptx_* превращают дизайн-черновик deck.json в редактируемый .pptx, добавляют ИИ-фоны, вырезанные иллюстрации и декор, проверяют компоновку и контраст, создают превью слайдов и позволяют проверять страницы настраиваемой vision-моделью. В Web UI есть карточки чата и настройки. Требуется DSH Desktop 0.2.1-rc.2+ (pptx_render использует встроенный LibreOffice Kit) и API-ключ Agnes или ModelScope для генерации изображений.

Генерация изображений для DSH в двух режимах: инструмент image_generate_lite, вызываемый моделью из чата, и студия в правой боковой панели для ручного запуска. До пяти референсных изображений, формат OpenAI images API; ключи хранятся в службе учетных данных DSH.

Объединяет провайдеры web_search/web_fetch за встроенными инструментами DeepSeek Harness. Search параллельно запрашивает AnySearch/Zhipu/Zhihu, удаляет дубликаты URL, объединяет выдачу через Reciprocal Rank Fusion и при желании rerank через SiliconFlow. Fetch различает URL: статические страницы — встроенный HTTP fetcher, динамические — Firecrawl/AnySearch Extract; тело выбирается по качеству. Общий circuit breaker отключает engine до конца дня после quota/429. API key хранятся в credential store, значения не показываются.

Генерация изображений через API восьми провайдеров (Labnana, OpenAI, Gemini, Seedream, DashScope, xAI, Zhipu, ComfyUI), с несколькими сохранёнными профилями, галереей по беседам и учётом кредитов Labnana.

Local-first memory/persona-плагин для DeepSeek Harness: четыре файловых слоя (pinned, memory, facts, experience), редактируемая persona SOUL/MOOD, запись сессий без LLM, поиск BM25 и тематическая mood card. Не нужны отдельная web-панель, Python-сервис, векторная база или API key.

Переключает preset агента (mode) сессии в любое время, даже после начала диалога, через меню заголовка и защищённый маршрут POST /preset-switch/api. Восстанавливает сессии с удалённым записанным preset. Форк jeffcwj/dsh-preset-switcher обновлён для DSH 0.2.1.

Персонажи, связанные с model, и общий мир для DeepSeek Harness: редактируемые persona/memory, необязательные AI-дневники и консолидация сна, китайские/английские настройки, desktop-питомцы по задачам, темы и статистика; обновления сохраняют настройки. Windows/Linux/macOS; требования ОС — в guide. Дневники/консолидация расходуют токены. Рекомендуется закрыть видимых desktop-питомцев/bubbles перед установкой/обновлением (открытые файлы могут помешать). Запросы аккаунтов Codex/OpenAI API проверены пользователями; прочие источники ждут проверки/feedback.

Читает работающий workbuddy2api-panel через HTTP API и синхронизирует его модели с DSH model picker, включая множители кредитов, метки регионов CN/международный и уровни reasoning для моделей. Остаток кредитов и расход также показаны в Settings и боковом badge.

Использует квоту моделей аккаунта TRAE в dsh: несколько аккаунтов, ежедневный check-in, ротация, статистика использования, уровни reasoning и видимость моделей. Требуется Python 3.10+; при первом запуске загружаются зависимости Python.

Backend Tavily для встроенного веб-поиска: in-process endpoint `127.0.0.1:8787/v1` превращает запросы в поиск Tavily. До 10 API key хранятся в credential store DSH, ротируются на каждый запрос и переключаются при ошибках авторизации, rate limit или квоты. Карточка Settings управляет ключами, тестирует поиск и задаёт endpoint для web search.

Запускает с DSH отдельный backend `jasonxu114514/opencode2api` (Windows x64/ARM64, без Docker и OpenCode CLI); при выходе останавливает только запущенный им процесс. Карточка настроек устанавливает/обновляет/откатывает backend из GitHub release с проверкой checksum, копирует начальный admin password и синхронизирует `/v1/models` в provider с context, vision и reasoning efforts; повторно каждые 10 минут.

Читает список моделей каждого стороннего endpoint и синхронизирует `reasoningEfforts` для моделей в llm-pi-ai, чтобы composer показывал только реально доступные уровни thinking.