Плагины

Мост MCP Context7: даёт модели актуальную документацию библиотек с привязкой к версиям и примеры кода через сервер MCP Context7, по умолчанию без ключа.

Минимальный пресет агента для Windows в DeepSeek Harness: фиксированная однострочная персона, три инструмента, без контекста выполнения.

Улучшение черновика для компоновщика DSH: улучшение входного черновика ИИ в один клик (кнопка с искрами рядом с отправкой), с необязательным контекстом разговора и настраиваемым каналом модели.

Адаптер LLM LongCat-2.0: контекст 1M, двоичный режим мышления, вызов инструментов и потоковая передача через OpenAI-совместимую конечную точку.

Превращает каждое рабочее пространство DSH в проект: каждая новая сессия автоматически получает соглашение «проект—рабочее пространство» (читать код перед действиями, пустая папка означает совершенно новый проект); переключатель Project для каждой сессии в компоновщике переводит её в обычное рабочее пространство с явным уведомлением, а состояние сохраняется в журнале сессии.

Панель структуры сообщений текущего сеанса для DSH web UI: ваши сообщения отображаются тонкими полосами у левого края; при наведении раскрывается полный список (номер строки + текст), по нажатию выполняется мгновенный переход к сообщению. Только фронтенд, без зависимостей от внешних сервисов, на основе снимков sessions, без опроса.

Пиксельный компаньон в области чата: вылупляется из яйца в одного из трёх спрайтов или в собственного, нарисованного LLM по текстовому описанию, сам перепрыгивает через пузыри сообщений, управляется WASD, общается в образе через уже настроенные вами модели и несёт систему выращивания (настроение/энергия/здоровье, уровни, магазин), привязанную к реальному расходу токенов.

Регистрирует навык remove-pdf-background-gray для DSH: отбеливает серый/небелый фон сканирования в PDF на основе изображений, сохраняя разрешение, геометрию страницы и сглаженные края текста (обратная запись Flate без потерь), с помощью одного скрипта Python (pypdf + Pillow + numpy).

Нативные прикреплённые изображения для текстового DeepSeek в Web GUI: вставленные или перетащенные изображения отображаются в виде миниатюр в сессии, и перед отправкой хост считывает их с помощью бесплатного API визуального распознавания Zhipu GLM-4V-Flash (цепочка отката glm-4v-flash) и подставляет описание, благодаря чему DeepSeek отвечает об изображении, а оригинал сохраняется в истории.

Анализирует изображения из диалогов с помощью мод-специфичных промптов (caption, UI, document, grounding, topology и т.д.) и внедряет структурированные доказательства с примитивами координат (боксы, точки, ссылки) в виде текста, с кэшированием на уровне сессии для повторного использования при replay и compaction.

Инструмент `generate_image`, обращённый к модели, для текстовых моделей: модель просит картинку на естественном языке, Gemini рисует её через CLI Antigravity, изображение сохраняется в настраиваемый каталог вывода, а инструмент возвращает пути к файлам, которые модель может использовать в работе.

Направляет изображения в выбранную вами модель компьютерного зрения — авто-перезапись, явные инструменты или гибридный режим — чтобы текстовый чат-модель не срывала ход, в котором есть картинка.

Переносите диалоги Codex CLI, MCP, память и файлы проектов в сессии DSH, рабочие пространства и регистрации MCP.

Офлайн-зеркало официальной документации DeepSeek Harness в виде навыка dsh: 168 страниц сайта (EN/zh) и 52 справочных документа только из репозитория, с навигацией по темам и полнотекстовым поисковым индексом для разработки плагинов.

Страж с приоритетом доказательств: предупреждает агента, когда тот заявляет об успехе без соответствующей записи выполнения инструмента в недавнем контексте.

Нативный удалённый контроллер Discord для DeepSeek Harness: управление постоянными сессиями coding-agent из DM, каналов серверов с активацией по упоминанию и тредов, со slash-командами, обновлениями прогресса, подтверждениями, структурированными вопросами и вложениями изображений и текста.

Предпросмотр созданных файлов прямо в чате: при клике на чип созданного файла Markdown (server-side markdown-it + highlight.js), изображения или обычный текст рендерятся прямо в разговоре; открыть в системном приложении и показать в папке остаются в одном клике.

Голосовые звонки, инициируемые агентом: `offer_call` звонит человеку (接听/拒接/稍后再说); принятые звонки синтезируются и воспроизводятся локально через CrispASR + Qwen3-TTS (9 голосов, 2 китайских диалекта), а отклонённые возвращают решение агенту.

Озвучивает ответы ассистента только через Fish Audio API (ключ нужен свой): чтение по каждому сообщению, переключатель автопрочтения и страница настроек для модели, voice reference_id, зашифрованного API-ключа и прокси.

Маршрут визуального поставщика, который преобразует прикреплённые изображения в текст через настраиваемую модель (более 15 совместимых с OpenAI и Anthropic поставщиков), пока DeepSeek продолжает отвечать.

Визуальный мост для текстовых маршрутов DeepSeek, который анализирует прикреплённые и локальные изображения через настраиваемые endpoints OpenAI Responses, Chat Completions или Anthropic Messages, оставляя image-capable маршруты нативными.

Набор инструментов vision для текстового DeepSeek: вызываемый моделью инструмент `vision`, обёртки-адаптеры для deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), квота Antigravity IDE (default, flash/pro) / любой совместимый с OpenAI VLM / Gemini / локальные каналы Ollama, память доказательств с ре-гидратацией после компактации, кеш хеша содержимого и двуязычная клиентская панель.

Регистрирует маршрут провайдера `deepseek-vision`: веб-интерфейс принимает вставленные изображения и преобразует их в текст через бесплатный Zhipu GLM vision API, после чего передаёт в адаптер DeepSeek.