Плагины

Плагин управления участниками команды DeepSeek Harness (DSH): двухуровневая структура группа→участник, китайские отображаемые имена и псевдонимы, должности/обязанности, теги навыков, вывод из состава/восстановление и переопределения модели для каждого участника. Есть host-инструменты и веб-панель; собственный overlay-реестр не затрагивает неизменяемое ядро DSH. Лицензия MIT.

Управляйте собственным Chrome (или Edge/Brave/Vivaldi/Opera) из DeepSeek Harness, повторно используя браузерный runtime плагина `chrome` OpenAI Codex: вкладки, авторизованные сеансы, деревья доступности, снимки и ввод доступны как нативные MCP-инструменты DSH.

Проактивное, похожее на человеческое ядро персонального помощника для DeepSeek Harness: личные знания, постоянные и ситуативные рекомендации, выполнение задач, адаптивные проверки, поиск ресурсов и повторно используемый опыт.

Система проектных записей для DeepSeek Harness: узловая доска прогресса, журнал решений и интерфейс в правой боковой панели.

Журнал согласований и корпоративная панель аудита: фиксирует риск, решение и результат каждого согласования; gate mode блокирует высокорисковые операции. Просмотр и экспорт доступны в Web-панели.

Автоматически группирует установленные плагины в dsh-market при запуске.

Preset Network Engineer Assistant и skill-база знаний команд для коммутаторов, маршрутизаторов и firewall: 12 вендоров и 96 документов (Huawei, H3C, Ruijie, DPtech, Cisco IOS/IOS-XE, Cisco NX-OS, Juniper Junos, Arista EOS, Fortinet FortiOS, ZTE ZXR10, VyOS, MikroTik RouterOS). Приоритетный поиск по KB, перевод команд между вендорами, анализ топологий и снимков CLI, поиск онлайн-руководств с цитатами, обязательные пометки риска для опасных команд. Отвечает только на сетевые темы. Сообщественное продолжение sososilencing/dsh-network-engineer (NOTICE.md); нельзя устанавливать вместе с upstream из-за общих network-command-kb и preset 网络工程师助手.

Добавляет глобальную инструкцию маршрутизации документов, чтобы PDF, изображения и файлы Office читались подходящим инструментом.

Добавляет голос агенту: эмоциональный синтез речи (ChatTTS при наличии, иначе edge-tts) и режим пения, вывод mp3 и локальное воспроизведение через ffplay. Требуются Python 3.10+, установленный edge-tts и ffmpeg/ffplay. ChatTTS и кеш модели необязательны. Укажите собственные пути в pythonPath/ffmpegPath/ffplayPath файла cordis.patch.yml.

Встроенный браузер для DSH: отдельный Chromium с постоянным профилем сохраняет вход в Feishu или SSO после перезапуска; управление через CDP. Предоставляет 7 инструментов агента (status, open, eval, read, feishu, screenshot, tabs) и показывает страницу в реальном времени в правой боковой панели, которую вызовы инструментов открывают сами. Также преобразует документы Feishu в Markdown, прокручивая виртуальную область. Нужен установленный локально Chrome, Edge, Chromium или сборка Chromium от Playwright (браузер не скачивается); путь к бинарному файлу задаётся через DSH_IAB_CHROME.

Структурированный банк математических задач для DeepSeek Harness с несколькими решениями, многоуровневым графом знаний и оценкой сложности по шести измерениям.

Преобразует ссылку на видео в карточки знаний Markdown с таймкодами и обратными ссылками на точный момент. Нужны собственные Python 3.10+ и yt-dlp. ffmpeg и faster-whisper требуются только для видео без субтитров; для субтитров для участников нужны cookies входа Bilibili.

Передача с телефона по LAN: QR-код на экране компьютера открывает страницу на телефоне, а фотографии и сканы попадают в папку компьютера по локальной сети — без туннеля и облака. Режим документов локально бинаризует изображение в браузере (адаптивный порог, удаление шумовых точек и обрезка краёв), превращая обычное фото в чёрно-белый скан. Внизу боковой панели DSH появляется пункт QR-страницы и инструмент phone_drop для помощника; та же CLI работает отдельно от DSH.

Общая база знаний команды: один участник запускает Hub без зависимостей, остальные устанавливают плагин и подключаются по коду приглашения. Материалы распределяются по 10 категориям с кратким описанием, уровнем уверенности и баллами; 15 инструментов агента позволяют загружать, искать, вспоминать, комментировать и читать. Важные записи закрепляются с написанной вручную рекомендацией, пока участник их не прочитает. У каждого аккаунта также есть личная локальная библиотека, коллекции, еженедельная сводка и сравнение версий.

Локальная библиотека документов для DSH Desktop (только Windows, устанавливается приложенным скриптом PowerShell). Загрузите файлы один раз — в каждой беседе их можно искать и читать четырьмя инструментами: library_list / library_search / library_read / library_save. Загрузка, скачивание и пакетное скачивание доступны в панели Settings. Файлы остаются на компьютере, если не включить необязательную vision model, которая отправляет изображения на настроенный endpoint.

Графы знаний кодовой базы для DeepSeek Harness: семь Agent-инструментов `graphify_*`, команда `/graphify` и страница Graphify локально строят и запрашивают граф проекта с помощью AST без API key; есть поиск path/explain/god-node и экспорт в wiki/HTML/SVG/GraphML/Obsidian. Нужен CLI `graphifyy`; ключ LLM требуется только для полного извлечения документов/PDF/изображений.

Подключает DSH к локальному backend BiliMemory для поиска, коллекций, статуса и входа в Bilibili; проверяет общую память A-Memorix, связь QQ, allowlist и перезапуск watcher. Установщик Windows в один клик устанавливает/восстанавливает MaiBot A-Memorix при отсутствии, затем настраивает local-bge-small-zh, embedding и общую память; `install-memory.cmd` восстанавливает только память. Нужны Windows, DSH Desktop 0.2.1-rc.2+, Node.js 22.19+, Python 3.12, Playwright/Edge, FFmpeg, API BiliMemory на `127.0.0.1:8765`, локальный embedding-сервис на `127.0.0.1:11435`, вход в Bilibili и MaiBot/NapCat для QQ. Голос, RVC и функция cover не входят.

Преобразует архивные сессии в долговременную память, а не в мёртвые файлы. Каждую сводит к повторно используемым skills и fact ledger с решениями ADD/UPDATE/NOOP, `validUntil`, `supersededBy`, выводя устаревшие факты. Группирует темы по сходству single-linkage. Обрабатывает и текущие сессии с read-only seq watermark, оставляя session log побайтно неизменным. Самопроверка измеряет объединение дублей, вывод устаревших фактов и консолидацию skills; действует только после opt-in и никогда не удаляет окончательно, а лишь supersede.

Многоуровневая долговременная память для DeepSeek Harness: append-only журнал событий, восстанавливаемый индекс тегов, дневники по дням, семантический слой, карантин тенденций и офлайн-панель графа знаний.

Берёт на себя ручную и автоматическую compaction: её выполняет compaction model (с переходом ко второй модели или напрямую) либо механический fold, локально создающий карточку сводки без вызова модели. Fold проходит через официальную транзакцию compaction, поэтому заменённые события сохраняются в append-only session log с sequence ID. Адаптирует код `dsh-compact-saviour`, а механический fold взят из `dsh-ledger-compact` (оба MIT). Устанавливайте вместо `dsh-compact-saviour`, не вместе с ним.

Запрашивает подтверждение перед архивированием сессии DeepSeek Harness, затем сохраняет копию в выбранный каталог: отдельная папка для каждой сессии с логом, вложениями, метаданными, manifest, заметкой о восстановлении и Markdown-журналом. Добавляет просмотр архива справа и кнопку перезапуска двойным нажатием (только Windows; отключена во время работы сессии).

Импортирует историю сессий Codex и Claude Code в DeepSeek Harness: объединяет сессии одного проекта по cwd в существующие workspace, предлагает сводки handoff или полные транскрипты и сохраняет журнал rollback.

Однострочное уведомление у верхнего края окна DSH: баланс DeepSeek, остаток и сброс квоты ChatGPT/Codex за 5 часов и неделю, количество оставшихся карточек сброса и ближайшее истечение. Раздел карточек открывает страницу использования ChatGPT в браузере.

Записывает использование токенов DeepSeek Harness в CC Switch — строка на вызов модели; использует общий ledger дедупликации с собственным DSH-импортёром, чтобы избежать двойного учёта. При первом запуске записи об использовании в CC Switch дополняются по существующим логам сессий.