Плагины

Позволяет модели действительно видеть видео: локальный ffmpeg берет кадры с временными метками, а faster-whisper расшифровывает аудиодорожку, поэтому агент читает реальные пиксели покадрово, а не доверяет текстовому резюме. Полностью локально, без загрузки; честно сообщает, если в аудио нет речи. Только Windows; нужны Python 3.10+ и ffmpeg. Первый video_eyes_setup загружает около 700 МБ (faster-whisper и его модель).

Реестр результатов для DeepSeek Harness: агенты регистрируют конечные артефакты (reports, pages, documents, sheets, images, datasets) в разделе настроек и на странице управления. Сохраняются только пути, не копии; удаление обратимое. Отдельная CLI (add/list/stats/check/remove/restore) читает и проверяет тот же реестр вне приложения.

Требуются JDK 11+, драйвер DM JDBC и SSH-доступ к целевому экземпляру. Проверяет экземпляры базы Dameng, оценивает безопасность и условия восстановления, создает фильтруемые отчеты с общими доказательствами.

Требует установить Claude Code и войти в него на этой машине. Передает задачи программирования локальному агенту Claude Code через Claude Agent SDK, сообщает измененные файлы, позволяет отменить результат одной командой и добавляет переключатель Claude Mode в композер.

Создает обложку или анимацию Blender из сохранения Minecraft Java. Ищет ровную открытую местность в region-файлах .mca, экспортирует рельеф в OBJ и запускает Blender headless с материалами MCprep, ригом персонажа BPS и трехточечным освещением. После рендера OpenCV проверяет ориентацию, контакт с землей, экспозицию, свет и композицию; при сбое рендер повторяется с измененными параметрами. Нужны Blender 4.2 LTS или новее и Python 3.10+ с opencv-python и numpy; при первом запуске встроенная команда подготавливает assets Minecraft.

Диагностика сбоев игр в Windows по Event Log, отчётам WER и дампам; инструмент diagnose_game_crash и необязательное фоновое уведомление.

Читает установленные плагины, MCP-серверы и навыки, группирует по возможностям и сообщает подходящий preset; по запросу регистрирует один preset на категорию.

Читает, редактирует, экспортирует и проверяет VBA-проекты через реальный COM-экземпляр Excel: модули, код UserForm, список процедур, .frm/.frx. Только Windows; нужны настольный Excel, Python 3.10+, pywin32 и AccessVBOM=1.

Релизный gate качества ответов ИИ: воспроизведение архива VeriScope исходным Python-gate или проверка порогов экспорта Ragas по строкам только на Node, без VeriScope/Python/pandas. Возвращает PASS/FAIL/REVIEW с доказательствами и проверяемой квитанцией; пороги по строкам и точное сравнение десятичных чисел. Не переоценивает и не вызывает модель; REVIEW никогда не становится PASS.

Локальная база знаний для DeepSeek Harness: импорт Word/PPT/Excel/PDF (текст или скан), EPUB и MOBI/AZW3; Markdown с якорями страниц, качеством/уверенностью OCR и порядком PDF с учётом колонок. Wiki под управлением LLM (правила schema.md, авто index.md, дополняемый log.md, типизированные заметки с источниками/ссылками), доверие high/medium/low для ранжирования и предупреждений; поиск и между базами, точное чтение/редактирование, экспорт md/jsonl/zip. MOBI/AZW3 требует Calibre; старых .doc/.ppt — Word/PowerPoint в Windows или LibreOffice в Linux. OCR-модели скачиваются при первом сканированном PDF.

Добавляет окончательное удаление. Подтверждение показывает размер журнала, текущие ходы, subagent, фоновые задачи и напоминания. Затем ID удаляется из реестров активных/архивных сеансов и workspace, поэтому строка не вернётся после обновления.

Goal Map в режиме чтения показывает путь «цель—план», карту сеанса и шаги по сообщённому прогрессу. Не запускает задачи и не вызывает модель. Beta.2 поддерживает DSH Web 0.2.0-rc.2 или 0.2.1-rc.2 и Node.js >=24.

Добавляет вкладку Insight рядом с conversation и trajectory в DSH: вызывает модель для поочередной интерпретации tool-вызовов и поддерживает пользовательский prompt.

Показывает в боковой панели DSH остатки кредитов Our Free Model по каналам. Постоянная карточка охватывает поддерживаемые каналы и скрывает ненастроенные; в свернутом виде показывает канал текущего диалога, в развернутом — строку с полосой и остатком для каждого канала. Видимость настраивается по каналам в карточке плагина.

Уменьшает слишком большие JSON Schema инструментов MCP для каждого агента без изменения dispatch; страница настроек показывает токены, cache hit и состав контекста.

Импортирует пресеты ИИ SillyTavern как переключаемые редактируемые слои промпта. Сохраняет исходный JSON, позволяет менять порядок и параметры сэмплера, просматривать внедряемый System Prompt и экспортировать совместимый JSON. Архивирование или окончательное удаление требуют подтверждения. Для запросов Harness применяются temperature и максимум выходных токенов; остальные поля сохраняются и экспортируются, но не применяются.

Связывает локальные каталоги проекта через контекстное меню: поиск в заданной области, чтение исходников и явная синхронизация снимков для каждой сессии. Поддерживаются только DSH 0.2.1-alpha.4 и 0.2.1-rc.2.

Преобразует выбор моделей в поле составления DeepSeek Harness в адаптивную сетку карточек с группировкой по провайдеру. Только на стороне хоста: внедряет stylesheet через webserver/index-inject без пересборки клиентского bundle, поддерживает стандартный список и меню dsh-peakrate.

Глобальная навигация назад/вперед в веб-интерфейсе DeepSeek Harness: запоминает посещенные сеансы и полноэкранные панели, показывает настраиваемую полосу истории на 1–7 кликабельных записей, поддерживает сочетания клавиш браузера и боковые кнопки мыши.

Открывает файлы .blend в предпросмотре документов правой боковой панели. Blender headless экспортирует кэшированный GLB со статистикой сцены, который отображается в WebGL-окне без зависимостей. Требуется Blender 3.6+ в PATH или настройка blenderPath.

Игра в социальную дедукцию против собственных конфигураций моделей. За столом N мест (по умолчанию шесть, одно ваше); некоторые остальные занимают агенты с разными настройками provider, model, temperature, system prompt и disguise. Задавайте вопросы и сопоставляйте ответы, чтобы определить нечеловеческие места. Личность места и конфигурация модели агента скрыты в host state до вынесения вердикта; после него раскрываются параметры disguise. Каждый раунд экспортирует JSONL диалога по каждому месту и запись вердикта. Одинаковые seed и script ходов воспроизводятся побайтно идентично, позволяя сравнивать запуски с разными моделями или уровнем disguise.

Экспортирует profile плагинов, выбранные файлы $DSH_HOME и browser localStorage в один JSON. Импортирует после предпросмотра каждого файла; может запустить pnpm install для переустановки перечисленных плагинов. Формат совместим с резервной копией profile dsh-market.

Следит за актуальностью графа знаний Codebase Memory: сравнивает head_sha узла Branch с git rev-parse HEAD и сообщает точный behindBy. Перестраивает только устаревшие проекты через CLI codebase-memory-mcp, поэтому лимит инструмента MCP в 60 секунд не действует. Отслеживает изменения проектов и отображает то же состояние в карточке настроек и REST-интерфейсе управления.

Импортирует объявленные Codex/Claude Code MCP-серверы как dsh mcp-client tools. Навыки из 22 известных каталогов связывает symlink в ~/.dsh/skills, не копируя. Settings показывает mount, переключает skills и меняет источник при конфликте имён.