Плагины

OpenCode CLI внутри DeepSeek Harness: инструмент делегирования `opencode`, команда `/opencode` и маршрут провайдера LLM `opencode` через `ctx.subprocess`; модели обнаруживаются командой `opencode models`.

Шлюз каналов для DeepSeek Harness: приводит трафик провайдеров к единому контракту сообщений, публикует входящие сообщения как типизированные события и проверяет разрешения на границе транспорта.

Harness, который умнеет с использованием и не страдает «памятью золотой рыбки»: перед каждым запросом извлекает проверенную стратегию из локальной истории и сети EvoMap; после хода оценивает её по выполненным проверкам, сохранению правок и ответу пользователя, затем сообщает сети, которая взвешивает результат по доказательствам. Успех становится коротким путём, неудача — предупреждением.

Устанавливаемая оболочка плагина DSH из `dsh-kdczyz-mode/`: пул моделей WorkBuddy, коннектор Trae и пул аккаунтов Qoder как три независимых провайдера, а также страница настроек с шестью вкладками (XD Pool / Trae config, включая переключение провайдера и привязку аккаунта).

Использует подписки как провайдеры LLM DeepSeek Harness: Kimi Code (OAuth device flow), Grok/X Premium (OIDC + PKCE), Google Antigravity (Google OAuth + Cloud Code Assist) и GLM/BigModel (вход через браузер ZCode), с настройкой видимости каждой модели.

Проверяет код с помощью Open Code Review: область и правила разрешаются детерминированно, оценку выполняет собственная модель DSH. API-ключ не нужен.

Ручная генерация заголовка с подтверждением до изменения: кнопка в заголовке или меню строки просит модель обобщить весь диалог, показывает предложение в редактируемом окне и переименовывает только после подтверждения. Не регистрирует провайдера заголовков и не меняет автоматическую генерацию.

Просмотр таблиц для dock-files только для чтения: XLSX, XLS, ODS, CSV, TSV, вкладки листов, сортировка, фильтры, поиск и ссылки на ячейки.

Пресет статического аудита безопасности GitHub-плагинов на базе DeepSeek Harness. Код создан ИИ, основную структуру построил автор; используются два агента («разведчик + аудитор») и экспериментальные ИИ-тесты защиты/атаки. Включает обрезку контекста для предотвращения зависаний и заявленную защиту от отравления и prompt injection, 21 красную линию, каскадную проверку дерева зависимостей и автоматическую проверку YAML. Автор — 20-летний студент не профильной специальности, исследующий безопасность ИИ и приглашающий к советам. Не заменяет аудит человеком. Не использовать в production или с чувствительными учётными данными.

Управляет переменными среды, файлами `.env` и учётными данными в DeepSeek Harness, включая пользовательские и системные переменные Windows.

Обновляет DSH Web UI одним нажатием: очищает восстанавливаемые кэши (Cache Storage, service workers и байты пакетов `/plugins/**`) и перезагружает страницу, чтобы горячо внедрённый клиентский плагин появился без перезапуска приложения.

Рабочая среда для регрессионной проверки и приёмки API: сохраняет ответы зарегистрированных эндпоинтов до правки бэкенда, затем повторно запускает их и показывает рядом со снимком diff исходников структурированный diff по полям (коды статуса, добавленные/удалённые поля, значения чисел до→после и разница). Каждый эндпоинт принимается отдельно до экспорта отчёта Markdown или автономного HTML.

Перезапускает работающий процесс DSH из инструмента модели или элемента управления внизу справа GUI. Обнаруживает launchd KeepAlive и предоставляет отдельный резервный supervisor, который отменяет выход при сбое собственного рукопожатия. Есть путь перезапуска macOS Desktop и записи JSONL, связанные по arm id, pid и profile, чтобы отличать рестарт от посторонних событий журнала.

Рабочая среда для диссертаций и эмпирического анализа, управляющая IBM SPSS из диалога: `spss_check` (проверка среды), `spss_variables` (перечень переменных .sav с метками, типами, уровнями измерения и числом случаев), `spss_data` (выборка строк для проверки пропусков и выбросов), `spss_run` / `spss_run_file` (запуск синтаксиса SPSS или .sps с переназначением относительных путей `CD`/`GET FILE`), `spss_analyze` (частоты, описательная статистика, таблицы сопряжённости с хи-квадрат, t-тесты, однофакторный ANOVA, корреляция, линейная регрессия). Результаты возвращаются структурированными таблицами OMS. Автоматически определяет SPSS 25–31; MCP-сервер stdio без зависимостей.

Регистрирует навык project-cross-migration для DSH: переносит проекты агентов в пяти слоях (диалоги, память, персона, инструменты, среда), проверяет входные данные и целостность JSONL, обеспечивает читаемое восстановление. Проверена реальная миграция 1418 сообщений между тремя платформами. Только стандартная библиотека Python; MIT.

Режим выбора для HTML-превью и вкладок браузера: щёлкните элемент на локально размещённой демонстрационной странице, и его locator (селектор, текст, фрагмент HTML) появится в поле чата для точного редактирования ИИ.

Добавляет поискового провайдера Firecrawl с настройками API-ключей для нескольких аккаунтов.

Управление рабочим столом Windows со снимками, привязанными к окнам, состоянием доступности, чтением текста, подтверждениями DSH и наложениями активности.

Использует отдельную модель для восстановления сжатия контекста и добавляет ручное сжатие в штатное контекстное всплывающее меню.

Повышает читаемость DSH Web GUI с учётом обоев: усиливает три малоконтрастных токена вторичного текста с помощью `color-mix` и настраиваемого ореола. Только для Markdown диалога действуют правила жирного текста, постоянно подчёркнутых/перекрашенных ссылок, тонированных заголовков и основного текста. Есть настраиваемые радужная окантовка и градиентная заливка, загрузка шрифтов из папки плагина или DSH home и перетаскиваемый WYSIWYG-просмотр с индикатором контраста WCAG.

Подключение к шлюзу TokenDance одним нажатием из DeepSeek Harness: вход OAuth сохраняет API-ключ, предоставляет живой каталог с видимостью для каждой модели и инструменты агента для чата, генерации изображений и видео и типизированных решений.

Управляет браузером по одной цели на естественном языке: служба принятия решений выбирает следующую операцию и цель из индексированной таблицы элементов, поэтому сеансу DSH нужен один вызов инструмента вместо отдельного хода на каждый щелчок.