Плагины

Гейтированная набор навыков по математическому моделированию для DeepSeek Harness: пятиэтапный pipeline с stage gates, шаблонами написания award-paper, анализом чувствительности, статистической диагностикой и пресетом для конкурса.

Навык анализа и скрининга акций A-share: котировки в реальном времени, оценки технического тайминга, сигналы покупки/продажи и управляемый список наблюдения.

Загружает любую http/https-страницу и возвращает заголовок, описание, основной текст, структуру заголовков и ссылки, со статистикой (количество символов/слов, время чтения, язык) и ключевыми словами; может загружать изображения контента в рабочее пространство сессии для визуального анализа и отправлять их зарегистрированным анализаторам через сервис scrape.imageAnalyzer.

Бесплатный мост зрения для текстовых моделей: понимание изображений, OCR, анализ интерфейса и отладка через бесплатных провайдеров (Qwen3-VL-Flash, Doubao, DeepSeek-OCR) с графическим интерфейсом настроек.

Бандл DeepSeek Harness регистрирует навык, превращающий длинный формат (академические статьи, отраслевой анализ, бизнес-комментарии) в конвейер из 9 ролей: параллельные скауты T1 литература / T2 данные / T3 кейсы, запускаемые координатором T4 аналитик, T5 писатель, T6 критический компаньон, T7 аудитор, T8 финализатор, T9 рецензент. На 6 фазах с треугольной проверкой доказательств, M-гейтом из 23 проверок, аудитом G0-G14 включая китайский шлюз ИИ-следа, оценкой peer-review с подбором журналов и 4 человеческими контрольными точками. Установка через `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch плюс запись lib/index.js регистрирующая навык); карточки ролей T1-T9, шаблоны и 11 скриптов проверки без зависимостей, README на пяти языках.

Структурная кодовая аналитика для DeepSeek Harness — предоставляет агенту инструменты codegraph и codegraph_index для поиска места объявления символа, того, что его вызывает, того, чего достигает изменение, и как один символ достигает другого, на основе индекса tree-sitter, который он строит самостоятельно.

Экспортирует события DSH (только метаданные) — ходы, модели, инструменты, подтверждения, повторы и ошибки — в Tuning Engines для контролируемых трасс, оценки политик, анализа затрат и обзора Work Session, с очередью повторов на диске.

Поиск по сообществу, анализ сходства и принятие решений об установке/дедупликации/самостоятельной сборке для экосистемы dsh-plugin.

Описательная статистика, процентили, частотные распределения и корреляция.

Плагин DeepSeek Harness, который блокирует рискованные установки npm с помощью метаданных и глубокого сканирования цепочки поставок.

Просмотр траекторий только для чтения в боковой панели разговора с изменяемым размером: анализ правил, необязательные пояснения модели, навигация по свидетельствам и сравнение запусков в одном и том же диапазоне.

Плагин DSH, связывающий агентов с Cheat Engine для динамической отладки памяти: сканирование, анализ указателей, точки останова и хакинг игровой памяти.

Навык многоракурсного структурного анализа: adversarial-first анализ по 16 lenses в 4 категориях с 10 структурными инструментами, калибровкой уверенности и многоуровневым выводом, привязанным к фактам.

Статический сканер безопасности для плагинов DSH: аудит только для чтения (exec, учётные данные, эксфильтрация, обфускация, скрипты установки, манифест бандла) с оценкой риска от 0 до 100.

Интеграция оболочки в стиле Claude Code: /! для анализа одной команды и /terminal для интерактивных PTY-сессий со ссылками на историю по требованию.

Показывает, какой индекс graft обслуживает сессия dsh и совпадает ли он всё ещё с кодом, а также даёт модели graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton и graft_map как нативные инструменты.

Мультиагентный анализ A-акций за /trading-agent, портированный из TradingAgents-AShare, запускающий 14 ролей (аналитики, спор bull/bear, риск-ревью, трейдер) через маршрут LLM харнесса.

Родной визуальный бандл DeepSeek Harness: вставьте или перетащите изображение, вызвав размещённый deepseek-vision-mcp для вызова совместимой с OpenAI визуальной модели.

Унифицированный инспектор запросов/ответов LLM: настройка усилия рассуждения, экспорт внешнего мышления, анализ трафика и бандлов.

Vision MCP и бандл DSH для текстового DeepSeek: инструменты analyze_image, analyze_clipboard, compare_images и vision_status, страница визуальных настроек, бесплатный GLM-4.6V-Flash по умолчанию, кэширование результатов и устойчивость к ограничению скорости; ключи не попадают в логи.

Плагин зрения DeepEye для DeepSeek Harness (DSH): описание изображений, OCR, VQA, разметка UI и анализ буфера обмена.

Плагин dsh, позволяющий AI автоматически вызывать VLM (мультимодальные модели) для визуального анализа.

Связывает изображения сеанса с настраиваемыми провайдерами визуального анализа и возвращает только текстовый анализ подходящим маршрутам моделей DeepSeek Harness.

Диалоговый ГИС для веб-UI DSH с запросами к локальным файлам и PostGIS, интерактивными картами и пространственным анализом.