Плагины

Неофициальная тема интерфейса для DSH Web по мотивам Arknights P.R.T.S. с пресетами оформления, настройками доступности и навигацией по диалогам.

Перерисовка на стороне клиента карточек инструментов edit/write с почти линейным diff на уровне строк, который убирает дублирующиеся неизмененные строки и подчеркивает фактически измененные символы внутри замененных строк.

Визуальные round-table встречи для DeepSeek Harness — узлы экспертов на кольце с направленными рёбрами, агрегирующий шлюз, proxy thinking для black-box worker models и adversarial review (red-team) утверждённых планов с endorse/reject по каждому взгляду.

Управление компьютером через внешнее USB HID-устройство: назовите цель обычным языком, модель зрения находит её в обрезанном скриншоте окна, а Raspberry Pi Pico 2 перемещает настоящую мышь и набирает текст на настоящей клавиатуре. 7 инструментов. В Windows есть список окон, обрезка по окнам и автоматическое поднятие окон; в macOS требуется pyobjc, и список окон с поднятием отсутствуют; Linux не поддерживается.

Шлюз аутентификации Web UI DeepSeek Harness: защищает страницы, /api, /plugins и WebSocket. PBKDF2 с солью пользователя, cookies HttpOnly SameSite, блокировка по IP, приглашения, TOTP/passkey (WebAuthn), step-up перед сменой фактора. Пользователь управляет профилем/факторами; админ — аккаунтами, приглашениями и паролями. Приватные настройки модели/API пользователя шифруются ключом из пароля и недоступны для чтения администратору. Админы дают выборочный доступ: пользователь может пользоваться, видит баланс, но не ключ; отзыв мгновенный. Без настроек пользователь блокируется без fallback. REST/списки/WS изолированы по пользователям; сессии сохраняются после перезапуска, JSONL-аудит, fail-closed. Требуется DSH 0.2.0 (транспорт 0.1.1-rc.2 удалён в 0.7.0). Passkey: HTTPS/localhost.

Инструменты Tavily для поиска, извлечения, карт и обхода сайтов; ротация нескольких ключей, переключение при HTTP 401/429/432/433, балансировка с ограничением одновременных запросов на аккаунт. Добавляет карточку ключа и использования на страницу Plugins. Встроенный web_search не заменяется.

Покруговой контроль уровня мышления (reasoning_effort) для DeepSeek Harness: Auto планирует low/high/max по недавней истории tool calls, либо позволяет вручную задать wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), с пользовательским отображением wire, защитой возможностей с учётом модели и пресетами окна контекста (64K–1M); карточка возможностей модели работает с [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (устанавливается из dsh-market), чтобы OpenAI-совместимые шлюзы (vLLM / LM Studio / self-hosted) могли пробовать reasoning. Card записывает возможности llm-pi-ai, адаптер ведёт wire (compat.thinkingFormat), а плагин поддерживает список takeover.

Протокол Agent2Agent v1.0 для DSH: запустите стандартный сервер A2A, чтобы другие агенты могли вызывать этот экземпляр, подключайтесь к удалённым агентам A2A как клиент и управляйте обоими с визуальной страницы настроек.

Объединённые рабочие пространства: объединяет несколько каталогов в одну сессию, управляет объединениями из панели настроек и читает/пишет файлы-члены через инструменты uw_read/uw_write/uw_edit/uw_delete/uw_move.

Недорогой инструмент понимания видео: video_understand преобразует ссылку Bilibili / BV / локальное видео в информационный слой AVIS (ASR + структура сцен + отслеживание объектов + YOLO-метки) и возвращает summary + Q&A. Есть динамическая маршрутизация между слоями, управляемая вопросами (L0 ASR / L1 отслеживание объектов / L2 VLM по ключевым кадрам), повторное использование семантического слоя для повторяющихся вопросов и лимит бюджета на каждый вопрос. Python-движок: для базового слоя нужны faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); опциональный семантический слой добавляет ~2GB torch / transformers / ultralytics. Встроенный doctor --fix настраивает venv и устанавливает оба набора.

Наделяет текстовых агентов DeepSeek Harness пониманием видео: семплирование кадров с учётом сцен + VLM + необязательная ASR-транскрипция, объединённые в доказательства на временной шкале. / Плагин понимания видео для чисто текстовых моделей (семплирование кадров по сценам + VLM + необязательная расшифровка речи).

Восстанавливает сеансы DeepSeek Harness, которые отказываются загружаться, с оверлеем Session surgeon в боковой панели и пробным восстановлением.

Детерминированное сжатие контекста для dsh — ноль вызовов LLM, обрезка по правилам, дословно сохраняющая пути, команды, трассировки ошибок и открытые задачи. Сжимает ~80 тыс. токенов до нескольких сотен.

Десктопный питомец по официальному контуру кита, и для десктопного приложения, и для web UI: SVG-анимации и мимика отражают состояние агента (думает, работает, готово, ошибка, ждёт подтверждения), и он может следить за другими запущенными сессиями со счётчиком-бейджем; его можно тыкать, таскать, трясти до головокружения, сплющивать о край экрана или гладить курсором по голове; 7 палитр, 4 размера, синтезированные звуки, синхронизация светлой/тёмной темы и игровое web-превью.

Запускает изолированные тестовые установки и smoke-тесты плагинов DSH во временных профилях, возвращая структурированные записи pass/fail и пакетные матрицы без изменения вашего реального профиля.

Мультимодальный мост MiniMax: единый инструмент `mmx_bridge` охватывает понимание/генерацию изображений, видео, TTS, музыку, обложки, веб-поиск и квоты; опциональная замена `web_search`/`read_image`; встроенные плееры/предпросмотр изображений прямо в веб-интерфейсе (npm: `dsh-mmx-bridge`).

Пресет экспертного режима DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): координатор + 17 субагентов-экспертов с автоделегированием. Функции: taskboard (автомат pending/ready/running/done/failed, DAG зависимостей, атомарный захват, повтор, восстановление), контроль качества (конвейер 5 этапов: требования, реализация, проверка, рецензия, интеграция; 2 доработки), Five-Anchor (рецензия/сходимость/анти-дрейф/сотрудничество/ресурсы), Near-distance (шаблон идентичность/задача/вывод), прогрессивное раскрытие (~28% экономии токенов), персистентность, P2P-шина, перекрёстная рецензия, пул опыта, быстрый путь, авто-повтор. 17 экспертов: данные, копирайтинг, юрист, PM, frontend, UI/UX, архитектор, соцсети, growth, квант. финансы, backend, DevOps, БД, QA, безопасность.

Используйте обои, загруженные в Wallpaper Engine, в качестве веб-фона DeepSeek Harness: видео-обои воспроизводятся на месте, изображения используют отдельный арт максимального разрешения, с режимами подгонки cover/contain и диммером панели от 0 до 100.

Визуальное рабочее пространство для электронной коммерции с бесконечным холстом для фотосъёмки товаров, виртуальной примерки, редактирования фона и видео, синхронизируемое в реальном времени с диалогом Harness.

Самоэволюция: агент подключает/отключает постоянные плагины прямо на себе посреди сессии.

Подключает DSH к локальному узлу anet через stdio MCP-клиент. 3 навыка и 14 инструментов для поиска агентов AgentNetwork, отправки/отслеживания/ответа на сквозно зашифрованные задачи A2A, оплаты или отклонения платных навыков в пределах лимитов оператора, чтения локальной цепочки доказательств и передачи состояния узла. Только Linux/macOS; нужен локально запущенный узел anet 0.3.0+.

Настольный питомец с персоной GPT/ChatGPT в правом нижнем углу веб-интерфейса DSH. Показывает баланс, расход за сегодня, пиковые/непиковые тарифы и стоимость хода; редактируемые облачка (текст, баланс, расход, тарифы, изображения, случайные фразы и взвешенный выбор), стиль/шрифт каждой строки, плавающий быстрый редактор, звуки, пользовательские изображения/анимацию/аудио персонажа, привязку/отражение. 54 фразы в стиле GPT в пяти группах. Пространства имён маршрутов, bundle id и файлов данных позволяют работать рядом с виджетами-китами и Xiaoke. Производный проект MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).

Объединённый веб-поиск по нескольким источникам для DeepSeek Harness: заменяет web_search на встроенный в модель grounding и API поиска агентов, с указанием источников и расширенными карточками цитат.

Проектная документация и долговременная память в виде обычного Markdown в отдельном хранилище Obsidian: шесть инструментов mem_* (search, read, write, log, brief, admin), однократная вводка ограниченного объёма воспоминаний на первом шаге сессии и автоматическое обобщение завершённых ходов. Obsidian не обязательно должен быть запущен, а хранилище остаётся читаемым после удаления плагина.