Плагины

Многоперсонажный вид диалога в стиле галгейм с раздельным выбором персонажа и модели ответа, симпатией по каждому персонажу, памятью, историей диалога и галереями CG, а также ответами, учитывающими события задач во всех сессиях Harness.

Тема «Светлячок» из Honkai: Star Rail с фонами-обоями/видео, неоновой палитрой светлячково-зелёного, анимацией загрузки трансформации, фоновыми частицами, BGM, звуковыми эффектами пишущей машинки и контекстными пасхалками-эмоциями.

Академический поиск AI4Scholar: 38 инструментов для Semantic Scholar, PubMed, Google Scholar, arXiv, bioRxiv/medRxiv и разрешения DOI (поиск, граф цитирования, авторы, рекомендации, полный текст PDF по частям, автоцитирование, научные рисунки), единый кросс-платформенный поиск с дедупликацией, карточка API-ключа в настройках и учёт кредитов за вызов через карточку баланса `/ai4scholar`.

Проверки работоспособности плагина (манифест/формат патча/подводные камни сборки/статус хаба).

Поверхность действий LSP для DSH: диагностика, форматирование, автодополнение, действия с кодом, символы, справка по сигнатурам, встроенные подсказки и переименование — всё на основе настоящих языковых серверов.

Проверки состояния плагинов: протокол манифеста / формат патчей / ловушки сборки — без зависимостей, только чтение.

Кроссплатформенное перетаскивание с вставкой исходного пути.

Резервное копирование и восстановление пользовательских данных DSH одной командой с визуальной панелью настроек: планируемое авторезервирование, проверка sha256, усиленное восстановление с автооткатом, типизированные подкопии (--types skills), маскирование учётных данных в локальное хранилище, синхронизация через GitHub для переноса между машинами и внешний спасательный канал, работающий даже когда хост не загружается. /backup doctor проверяет и восстанавливает повреждённые журналы сессий из известной исправной копии; migrate-check статически предсказывает, какие сессии сломает обновление хоста, а страж учётных данных сохраняет копии до миграции; умные бэкапы перед обновлениями и карантин повреждённых журналов. macOS/Linux/Windows.

Навык написания китайских полнометражных сценариев: два входных блока (контекст + библия персонажей), питающие движок причинно-следственных ценностей, проверку на «привкус ИИ» и журнал непрерывности; работает в Codex / Claude Code / dsh / zcode.

Менеджер MCP-серверов для DeepSeek Harness: добавляйте, редактируйте, включайте/отключайте, перезапускайте и удаляйте MCP-серверы из Settings → MCP 管理, с экспортом/импортом JSON, четырьмя инструментами модели mcp_manager_* и HTTP API; установка через npx, npm или кроссплатформенные скрипты.

Кроссплатформенный drag-and-drop файлов с вставкой сырого пути, без копирования файлов.

Навыки и инструменты разработки Minecraft для DeepSeek Harness: 8 навыков по плагинам Paper/Spigot, модам Fabric, Forge и NeoForge, разработке аддонов для крупных модов и настройке сборки Gradle/JDK для Minecraft от 1.7.10 до 26.x; генератор проектов mc_scaffold и запускатель Gradle mc_gradle; навык intake, который до начала уточняет недостающие сведения о версии и платформе; четыре встроенных субагента; а также второй пресет Minecraft Architect, чей инструмент mc_codex запускает собственный Codex CLI пользователя по протоколу codex app-server для черновика каркаса, после чего DSH заполняет помеченные тела методов и проверяет сборку.

Представляет DSH Web как играбельный полноэкранный воксельный интерфейс от первого лица в стиле Minecraft — не просто цветная оболочка: пользователи ходят по постоянному блочному миру на Three.js и получают доступ к нативным рабочим пространствам, сессиям, беседам, инструментам, выбору моделей, разрешениям, контекстной информации и композеру через объекты мира и верстак.

Плавающая панель использования DeepSeek в стиле macOS-стекла для веб-интерфейса DSH: актуальный официальный баланс и использование токенов (сегодня, сессия, плавный тренд за 24 ч, по моделям) без открытия platform.deepseek.com/usage. · Панель использования DSH в стиле матового стекла: официальный баланс + использование токенов

Полнодуплексный голосовой режим для Web UI DeepSeek Harness: переключатель (автоотправка после паузы 2 с) или удержание для диктовки в редактируемый черновик через потоковое распознавание zipformer2, опциональное слово активации; побуквенное чтение Edge TTS с живыми субтитрами, а речь прерывает воспроизведение и текущий ход (настоящее barge-in). Локальное распознавание, без API-ключа.

Навык Smart Charts: превращает файлы данных CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON в автономный интерактивный HTML на ECharts — 32 типа диаграмм, включая офлайн-карты, 3 темы, без CDN. Профиль данных --profile (тип столбца, кардинальность, пропуски, примеры, статистика, гранулярность сущностей, сигналы инсайтов) позволяет агенту самому прочитать данные и выбрать диаграмму; каждая диаграмма содержит лист фактов (plot_stats + data_preview), числа из которого — единственные цитируемые значения. Код преобразования от LLM выполняется в ограниченной песочнице (чёрный список + белый список AST + безопасные встроенные функции); --doctor проверяет окружение Python. Полностью офлайн, ECharts в комплекте.

Локальный RAG по базе знаний литературы: 10 инструментов (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), гибридный поиск BM25 + вектор + реранкер, ответы на вопросы со ссылками и кликабельными DOI, полностью локальные эмбеддинги bge на однофайловом индексе SQLite. Требуется Python 3.9+ с pymupdf, faiss-cpu и sentence-transformers; установщик `npx dsh-kb-rag-install` всё это настраивает и заранее скачивает модель.

Мультиплатформенная панель баланса и использования API для веб-интерфейса DSH: балансы DeepSeek, Zhipu GLM, Kimi, StepFun, SiliconFlow, MiniMax, OpenRouter, Novita и xAI под композером, расчётная стоимость за сессию и за подагента с пиковыми/внепиковыми тарифами DeepSeek, автоматическое обнаружение ретрансляторов, настроенных в параметрах DSH, а также опциональный перетаскиваемый виджет-кит.

Обратимое облегчение контекста для DeepSeek Harness: без потерь TOON-стиля повторное табличное кодирование однородных массивов JSON, окна таблиц с выборкой по шагу и номерами строк, а также дедупликация между ходами для повторяющегося вывода инструментов; каждая замена проходит через байт- и токен-ограничение (≤72% байт, строго меньше оценочных токенов), а оригинал сбрасывается на диск за уведомлением `[save-token #id]`, которое можно получить одной командой через инструмент `save_token_expand`, с учетом списанных и сэкономленных токенов на панели настроек.

Мультиплатформенный конвейер исследований и глубокого поиска: harvest_scout для параллельного обнаружения по GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili и YouTube; harvest_deep_research для автоматических подробных исследовательских отчётов; а также извлечение, перекрёстная проверка источников и аудит достоверности.

Навык проверки кода на основе шаблонов: пятиэтапный процесс ревью, градация серьёзности (критическая/средняя/незначительная), четырёхмерная оценка (качество, безопасность, производительность, поддерживаемость), двойной вывод отчётов в текстовом и HTML-формате и справочная база знаний по запросу.

Установка mcp-unity в один шаг для DeepSeek Harness: встроенный MCP-сервер без ручной настройки позволяет агенту управлять редактором Unity через 34 инструмента — сцены, игровые объекты, трансформации, материалы, префабы, пункты меню, режим игры, тесты и журналы консоли — с автоматическим переподключением.

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.

Воспроизводимая научная рабочая среда: ячейки под управлением агента, встроенные рисунки с обратной связью/перезапуском, происхождение по манифесту, снимки окружения и навыки создания фигур публикационного уровня (9 инструментов bio_* + интерфейс рабочей среды).