Плагины

Добавляет синтез речи Xiaomi MiMo в DSH Web: чтение вслух сообщений ассистента, потоковая передача PCM, готовые и пользовательские голоса, резервный синтез речи браузера, элементы управления воспроизведением и необязательные звуки интерфейса.

Автоодобрение с помощью LLM и резервом обратного отсчёта для предустановки разрешений Auto: статические правила, уровни риска, прерыватель и аудит файлов.

Бюджеты использования и лимиты затрат для каждого плагина в llm/stream waterfall: учёт использования по моделям, сессионные и месячные бюджеты с переходами warn/block, окна задержки и оценка углеродного следа.

Шрифты Anthropic Sans, Serif и Mono для DSH Web UI с Source Han в качестве резервного для CJK.

Шлюз маршрутизации ИИ, работающий как плагин DSH. Добавляет боковую панель Routing System для поставщиков, пула аккаунтов, комбинаций резервного переключения и API-ключей, а также обслуживает OpenAI-совместимую конечную точку по адресу http://localhost:3080/v1.

FormatForge: куёт 30+ форматов файлов (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EML, EPUB, TOML, архивы) в читаемый для ИИ текст через входящий ящик с перетаскиванием, инструменты ff_translate/ff_formats/ff_result и CLI; отсканированные PDF переключаются на локальный OCR или подсказку улучшения для модели сессии.

Защищённое сжатие контекста для DeepSeek Harness (dsh): LLM предлагает, deterministic стражи решают — упреждающее сжатие по атомам (extract/summary/false под стражами verbatim) + ленивое вытеснение reference-graph (0-LLM) + побайтово точное восстановление из append-only журнала.

Провайдер веб-поиска Exa без настройки для интерфейса ctx.web: анонимный резервный вариант через MCP без API-ключа, плюс REST-поиск с ключом.

Анализ видео Bilibili: метаданные, транскрипт (резервное ASR через Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), комментарии, данмаку и чёткие ключевые кадры с опциональными локальными описаниями через vision.

Голосовой ввод для web UI: диктовка, разбитая по паузам, и голосовые сообщения — для каждого предусмотрена собственная цепочка резервных провайдеров (Deepgram, Groq, HuggingFace, локальный whisper.cpp или OpenAI-совместимый endpoint).

MCP-сервер финансовых данных A-share Китая для harness: 11 инструментов fin_data__* (котировки/K-линии/финансы/календарь/спецданные/объявления/EDB/сверка/фонды/индексы) поверх бесплатного официального REST THS (основной) + AKShare (резервный) + Wind (эксклюзивные домены), с наблюдаемой деградацией, сжатием бюджета контекста (измерено -72,2% на стороне результата) и оффлайн-озером рыночных данных за 10 лет; BYOK.

Менеджер плагинов с центром спасения: групповое включение/отключение по необходимости, несколько источников обновлений (npm / dshfind market / GitHub), загрузки с приоритетом браузера и папкой автоустановки, резервный вариант P2P, самопроверка перед загрузкой и карантин повреждённых пакетов.

Роутер моделей и оптимизатор затрат для DeepSeek Harness: быстрые ответы flash на простые вопросы, автоматический фолбэк при сбоях, живая панель токенов/кэша/стоимости сессии.

Видимое окно Chrome на каждую сессию DSH: 16 инструментов chrome_* (open/status/close/navigate/tabs/snapshot/screenshot/click/click_at/fill/type/press_key/hover/scroll/evaluate/wait), вкладка Chrome в Web GUI с видом прямой трансляции (резерв скриншот-heartbeat для простаивающих страниц), управление вкладками, элементы управления окном и история скриншотов.

Зрение для текстового DeepSeek по умолчанию через Doubao Web (бесплатно, без API-ключа — управляет вашим авторизованным Chrome через мост Windows CDP), с квотой Antigravity IDE (flash/pro) или резервным вариантом Gemini; автоматическое повышение уровня детализации, память визуальных доказательств с регидратацией после сжатия, кеш по хешу контента и двуязычная клиентская панель.

Ролевые ИИ-рой для DeepSeek Harness: архитектор планирует, параллельные сборщики выполняют, ревьюеры контролируют качество, а интегратор поставляет. Закрепление моделей по ролям с цепочками отката, циклы ревью, контракты доказательств, ревью с участием человека, пауза/возобновление с учётом квот, живой канбан + блок-схема в веб-интерфейсе. 40 тестов; установка из GitHub или npm.

Выбираемый бэкенд SearXNG, Brave, Tavily, Gemini Search Grounding или Wikipedia для нативного инструмента web_search, с веб-настройками и без неявного fallback.

Добавляет инструмент generate_image на базе очереди FAL, любого совместимого с OpenAI API изображений или подписки ChatGPT/Grok и показывает результат прямо в разговоре.

Китайская локализация для DeepSeek Harness: переводит во время выполнения все системные промпты, описания инструментов и контексты выполнения на китайский через водопад system-prompt/assemble (1788 записей, без модификации исходного кода, удаление восстанавливает английский).

60-кадровая монохромная анимация ныряющего кита с адаптацией под тему и реактивной водой для статуса хода DSH Web: встроенные ресурсы, бесшовное зацикленное воспроизведение, PNG-заглушка при сниженной анимации и аккуратное удаление по жизненному циклу.

Позволяет текстовым моделям видеть изображения: когда приходит картинка с заглушкой вида \[image omitted because this model accepts text only], модель вызывает инструмент vision_describe, и плагин передаёт ссылку на изображение вместе с вопросом мультимодальной модели, повторяя попытку с резервной моделью при сбое. Настраивается на странице настроек и сохраняется через официальный API настроек.

Локальный OCR-резерв для текстовых маршрутов: когда модель сессии заявляет, что не может принимать изображения, прикреплённое изображение кешируется локально и его путь подставляется, чтобы модель могла вызвать ocr_image — PP-OCRv5 + ONNX Runtime на CPU, без API-ключа, изображения никогда не покидают машину. Молчит, когда модель может видеть изображения.

Плагин проверки целей на основе доказательств для DeepSeek Harness. Фиксирует цели через /ultragoal и проверяет выполнение по кодам завершения команд и сгенерированным артефактам, не позволяя модели ложно сообщать о завершении задачи.

Переписывает китайскую копию установленного с маркета плагина на английский с помощью модели, уже настроенной в harness, — автоматически при установке плагина, затем с горячей перезагрузкой. Каждый файл переводится за один полный проход, проверяется реальным парсером, где он есть (node --check для JavaScript, иначе парсеры JSON и YAML), и возвращается модели с ошибкой до трёх попыток исправления; файлы свыше 48 КБ или те, что не парсятся, переходят на проход по диапазонам строк, сверяющий каждую возвращённую строку с оригиналом на структуру. Триггерные фразы и таблицы локалей можно по желанию сохранить, а не переводить, и нетронутый оригинал хранится рядом с файлом как .zh.bak.