Плагины

При запуске постепенно и идемпотентно импортирует в DSH wallpaper engine новые обои, загруженные приложением Hao Wallpaper. Нужны Hao Wallpaper, Python 3.8+ и заранее установленный `dsh-plugin-wallpaper-engine` (elysia395/dsh-wallpaper-engine). Поддерживаются macOS и Windows.

На всех экранах показывает навигацию боковой панели компактной сеткой из двух столбцов. На узких, низких экранах или экранах с указателем низкой точности ограничивает ее высоту до 34vh и включает прокрутку, оставляя 38vh для рабочей области и истории сессий. Также исправляет записи `dsh-resource://`, чей протокол браузерный парсер URL считает пустым.

SOLIDWORKS для DeepSeek Harness: читает, редактирует, перестраивает, визуализирует и экспортирует модели SOLIDWORKS 2016 и новее на том же ПК с Windows или в Windows-VM на Mac. По умолчанию только чтение; Windows определяет, что разрешено записывать.

Регистрирует `/daily`: модель читает последний отчет bili-scroll и рассказывает, что поняла, вместо повторения текста; ту же команду запускает панель сбоку. Нужны отчеты от `dsh-bili-scroll` в `~/.dsh/bili-duty/out`, иначе `/daily` ничего не найдет.

Просмотрщик графа связей в форме мозга для DeepSeek Harness и конвейер базы знаний Markdown, который импортирует документы и строит граф. В просмотрщике есть демонстрационные данные, Python не нужен. Для перестроения графа по собственным заметкам требуются Node.js 20+ и Python 3.8+; запуск выполняется из командной строки.

Говорящая поздравительная карточка — 156 готовых голосовых клипов и отключение звука одним нажатием — плюс отчеты о завершении каждого хода, заметки о длительном сопровождении и панель одобрения передачи управления в диалоге DSH.

Регистрирует plugin_guard для статического анализа пакета DSH до установки. Указывает отсутствующий/повреждённый dsh.bundle.patch, отсутствие dsh.permissions, install scripts, опасные API/обфускацию, риск зависимостей и неиндексированный непроверяемый source. Только чтение: не импортирует, не устанавливает, не оценивает и не запускает код.

Регистрирует doc_ocr_sign_fix в DeepSeek Harness на macOS. Диагностирует и исправляет отказ bundled Python загружать native extensions onnxruntime/cv2/pypdfium2 из-за hardened runtime/library validation: добавляет entitlement disable-library-validation, переподписывает interpreter и проверяет imports. Идемпотентно, сначала сохраняет исходный binary и не трогает внешний bundle приложения.

HUD производительности на клиенте и постоянная запись: FPS/худший кадр, атрибуция long tasks по 4 уровням (React fiber/subtree/DOM writes/scheduler), частота callback/время sync по plugin, рост DOM/записывающие узлы, JS heap, host event loop и RTT. night-watch хранит худшие зависания и экспортирует incident pack для повтора.

Пул исходящих маршрутов DSH: 15 seed + 20 кандидатов, 7 типов целей. Проверка до использования — TLS handshake с полной цепочкой (одна проверка TCP может принять мёртвый IP за рабочий); cooldown 2/5/15 мин, для типа выбирает самую быструю рабочую route. Переписывает URL по 4 правилам (prefix/registry/index/host-replace) для git/pip/npm/pnpm/gh/curl/wget через bash (только download-команды модели; не pwsh/host/renderer), tools line_pool_status/line_pool_run или child-process spawn. Сохраняет переносы, меняет только сегмент download. Не переписывает user:token@host, не передаёт tokens mirrors и не меняет global config. Панель: latency/error/cooldown, retest/toggle, TUN/proxy по network-adapter/loopback. Проверка кандидатов каждые 24 ч.

Диагностика plugin в веб-GUI dsh только для чтения: находит ошибки загрузки, незапущенные строки bundle и битые ссылки; только сообщает, без ремонта, журнала и отмены.

Моделирует и проверяет утверждения дизайна/плана/документа: визуализирует и review UML, проверяет автоматы, протоколы, модели данных, покрытие/симметрию rollback миграций; направляет concurrency claims подходящему checker, аудирует зависимости и сравнивает отчёты.

Уведомления по приоритету: main-line сразу сообщает о завершении/сбое, завершения side-line можно объединять, вопросы/разрешения приходят сразу. Несколько маркеров main-line; без отметок balanced mode считает main-line все сессии.

Передаёт состояние сессии (working/done/error) в desktop-overlay agent-pet на macOS и позволяет открыть сессию или начать чат.

Находит ветки, вошедшие в mainline (merge/squash, эквивалентный patch после rebase/cherry-pick, upstream исчез или PR merged). По умолчанию только отчёт; удаляет по запросу, не переключает ветки и не делает rebase. Локальные копирует в refs/backup/branch-cleaner/, удалённые — без копии.

Двусторонняя передача задач для DSH: открывает видимые Desktop-сессии для задач, полученных от Grok Bot/Yobiru, добавляет команды /dispatch-grok и /dispatch-zcode для отправки задач и по завершении передает результат исходному peer. Peer задает пользователь; до настройки отправки нет.

Тестовый framework для DSH: создает дерево каталогов product/module/version, регистрирует 7 инструментов test_framework_* и 4 runtime skills. Перед тестом prompt gate сообщает о незаписанных разделах требований, версиях, связанных документах и учетных данных среды. Обязателен Playwright MCP server, fallback отсутствует.

Отслеживает успешные установки плагинов DSH на каждом устройстве, объединяет журналы между устройствами через авторизованный пользователем аккаунт Baidu Netdisk и поддерживает пакетные переустановки с предварительной проверкой.

Показывает стоимость каждой skill в контексте модели и скрывает ее из каталога без удаления. Перечисляет все skills на диске с точной строкой каталога для модели (нормализованное и обрезанное по лимиту description), размером тела и оценкой tokens. Показывает байт-в-байт сообщение каталога для агента, сравнивает с опубликованной копией в текущей сессии и сообщает о skills, не попавших в каталог из-за неверного frontmatter или shadowing более приоритетным root. Скрытие добавляет disable-model-invocation во frontmatter, сохраняя файл и вызов через `/name`. Также импортирует из ClawHub, Skills.sh и GitHub URL и удаляет skills пользователя.

Skill повторного использования по доказательствам для DeepSeek Harness: до реализации, переноса, выбора зависимостей или устранения проблем ищет готовые решения на локальном проекте и машине по нескольким уровням. Решение о повторном использовании опирается на проверяемые доказательства; при невыполненных требованиях или рисках отказывается от него и сообщает непроверенное. DSH bundle регистрирует skill в ctx.skills.

Проверяет стенограммы сессий coding-агентов за последние две недели и сообщает, какие skills, hooks и правила работают, требуют внимания или не используются. Только Claude Code и Codex; стенограммы самого DSH не поддерживаются. Нужен Python 3.

OCR сканированных PDF, состоящих из изображений, с выводом в Markdown. Поскольку обработка книги занимает около часа, для каждой страницы создается checkpoint и прерванный запуск можно продолжить; журнал показывает прогресс, отчет о качестве отмечает пустые страницы и строки с низкой уверенностью. Нужны Python 3.10+ и `pip install -r requirements`; при первом запуске загружается OCR-модель.

Заметки о встречах для dsh: одна встреча на диалог, локальная расшифровка с разделением говорящих, пункты, задачи, рукописные заметки, ревью и месячные оценки на одной панели. Экспорт SRT/Markdown/Word и переносимый zip для импорта в другой dsh. Подтвержденные задачи одним нажатием отправляются в DingTalk/WeCom согласно настройкам робота. Модели распознавания сменные; усиленную локальную модель можно импортировать из файла. Облачное распознавание по умолчанию выключено и не делает запросов без согласия. Для Word нужны Python и python-docx; при первом запуске загружается модель на 28 или 77 МБ.

Локальный автономный анализ просодии для DeepSeek Harness: вместе с расшифровкой сообщает, как сказано — скорость, высота тона, паузы и энергия.