Плагины

Exposes the models already configured in DeepSeek Harness through an OpenAI-compatible gateway, so other local projects can call them with any standard OpenAI client. Multiple provider candidates share one named group with ordered, balanced or random dispatch; upstream failures before any output switch to the next candidate transparently, and rate-limited requests are retried after the provider's backoff. Per-candidate call statistics (attempts, answers, failures, token/TTFT totals) appear as badges in the settings page, and daily aggregates persist to a local file with a 30-day heatmap and trend view. Until you create a key in the UI, the endpoint accepts calls from anyone who can reach it; keys (stored as SHA-256 hashes) then turn authentication on, and the endpoint stays locked even after the last key is revoked. Exposing the optional LAN listener without a key leaves the port open to the whole network. Runs on DSH 0.1.2-rc.1 through 0.1.7-alpha.1 and later.

Локальное распознавание речи несколькими моделями для поля ввода DSH Web: пользователь выбирает Whistle или Voz, загрузка каждой модели отложена. Поставляется как DSH bundle.

Инструменты локального CLI jetformat: преобразование DOCX/XLSX/PPTX в PDF, извлечение текста, проверка файлов, просмотр/объединение PDF, извлечение страниц и рендеринг. Требуется CLI jetformat.

Долговременная межсессионная память на локальной службе Go (около 50 МБ ОЗУ, SQLite-vec и утверждения с усиленной проверкой): мгновенно добавляет воспоминания к каждому сообщению пользователя, импортирует транскрипт в конце сессии и предоставляет memory_search/memory_logs/memory_ingest. Установка: dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge. Это только протокольный мост; dsh plugin add не устанавливает службу Go. Сначала установите и запустите её по README; до запуска инструменты молча возвращают пустой результат.

Нативный плагин DeepSeek Harness: отправляет каждый prompt в локальный конвейер сбора agent-feedback-loop и добавляет скомпилированные повторяющиеся правила в контекст.

Local images and videos as the DSH desktop window background: timed rotation with 0.7s cross-fades, first-frame-ready before fading in, automatic light/dark ink for readability, adjustable blur and panel/sidebar opacity, video thumbnails, and a probe endpoint reporting load, layer and selector health. Reads only the local files you point it at.

Model attribution panel for the dsh web chat — local, zero-network structural fingerprinting (template token leaks, glitch canaries, tokenizer usage-vector matching) that scores which of 29 AI vendors a session's responses most resemble, with a per-claim evidence ledger and a 12-probe active battery.

Локальная читалка TXT в боковой вкладке и ИИ-помощник без спойлеров: модель видит только прочитанное — текущую главу, конец предыдущей и файл контекста книги, который растёт по ходу чтения. Фрагменты, мысли и ответы становятся структурированными Markdown-заметками для экспорта в Obsidian; полный текст открывается только после отметки книги как прочитанной.

Плагин DSH регистрирует skill ai-eight-honors-eight-shames: восемь проверяемых правил для кодовых агентов (проверять перед вызовом, уточнять неоднозначность, приводить доказательства, переиспользовать до создания, тестировать до заявления о готовности, соблюдать местные соглашения, отделять факты от выводов, сохранять обратимость изменений) и девятое правило — записывать запрос и изменение в отчёты в корне рабочего пространства.

Химическая рабочая панель DSH Web. Рисуйте структуры на холсте Ketcher; скрипт скачивает сборку, которая отображается локально в браузере без backend. RDKit вычисляет текущую молекулу без вызова модели: формула, массы, logP, TPSA, доноры/акцепторы водородных связей, кольца, Fsp3, стереоцентры, проверки Lipinski/Veber, QED, предупреждения PAINS/BRENK, каркас Murcko, поиск SMARTS, сходство, конвертация форматов, стандартизация и пакетная очистка. Вкладка ретросинтеза обращается к сменному backend (по умолчанию Retro*) через процесс JSON-ввод/вывод и указывает, чего не хватает, если он не установлен, не выдумывая маршрут. Расчёты выполняет пакет Python репозитория (rdkit), который устанавливается отдельно через pip.

Регистрирует в профиле DSH stdio MCP-сервер dsh-mol на RDKit без сетевого доступа. 12 инструментов: трёхуровневая проверка SMILES с понятной диагностикой и позициями символов, свойства молекул, лекарственное сходство и структурные предупреждения, рендеринг PNG/SVG, сетки молекул, преобразование SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/формулы, стандартизация с журналом каждого шага, удаление дублей, поиск SMARTS, сходство отпечатков и пакетная очистка с отчётом о каждой отклонённой строке. Патч только регистрирует сервер; пакет Python с инструментами нужно установить отдельно. В README есть установка через `pip install` и из исходников; пока PyPI-пакета нет, работает исходный вариант.

Configuration UI for the official OpenViking memory plugin: connection and user-key setup, local connection diagnostics, a per-session memory toggle in the composer, memory isolation that keeps recall inside the current topic, and recall tuning for score threshold, injected item count, query expansion and excluded URIs.

Заменяет список reasoning-effort перетаскиваемым слайдером с фиксацией. 13 canvas-эффектов в пяти семействах (thrust, fluid, fantasy, tech, texture) открываются на трёх уровнях по мере роста усилия. Режим Custom сочетает 10 форм частиц и 8 траекторий; 9 акцентов и hex picker перекрашивают эффекты. Необязательные звуки клавиш: два голосовых клипа, синтезированный утиный писк, механический щелчок и локальный аудиофайл.

Local Markdown notes as governable working memory for DeepSeek Harness agents: dual-mode source/WYSIWYG editor with images, convention or reference notes auto-inject into the system prompt with sensitive values masked, plus snapshot version history, recycle bin, undoable archiving, AI reorganization, backlinks and full-text search. Compatible with DSH 0.1.7-0.2.x.

Мост компьютерного зрения для текстовых маршрутов DeepSeek, который анализирует прикреплённые и локальные изображения через настраиваемые эндпоинты OpenAI Responses, Chat Completions или Anthropic Messages, оставляя маршруты с поддержкой изображений нативными.

Английское издание Закона Вэйвэня (Закона KISS): первое и единственное доменно-независимое промежуточное ПО белого ящика для причинно-следственного арбитража действий ИИ-агентов. В отличие от предметного инструментария причинного вывода (статистика/экономика/ML) или шлюзов агентов, отсекающих по доказательствам, оно арбитрирует *каждый* вызов инструмента по детерминированной структурной причинной цепочке (R->S->D->H->M) до выполнения — в любой предметной области, без обучения и настройки под домен. Блокирует разрушительные операции и работу с файлами учётных данных, эскалирует повторные нарушения границ, отсекает сбойные звенья до подтверждённого исправления и выдаёт оценки риска по непроверяемому выполнению; работает полностью локально без затрат на API.

Автономное рабочее пространство портфеля и инвестиционных исследований для DSH: локальная регистрация, импорт активов и распределение, отслеживание рынков и новостей, библиотека исследований и необязательные сводки ИИ по настройке пользователя. В комплекте runtime Windows; данные хранятся локально.

Conversation outline panel for the DSH web surface: user questions as root nodes (index, time, tool count and text volume per turn) with the Markdown headings of assistant replies hanging beneath them, plus level slider, search scope, bookmarks, copy and export as Markdown, section jump, keyboard navigation, a right-edge density rail and per-session reading-position memory. Read-only UI: it never touches prompts, tool results or provider traffic, and writes nothing outside its own localStorage keys.

Личный буфер для вставок в DeepSeek Harness (dsh): /inbox в композиторе или боковая панель сохраняют ссылки, изображения, текст и учётные данные в локальном хранилище. Сначала классификация локальными правилами, затем моделью с ограничением частоты; записи можно просматривать, искать и редактировать, а ассистент извлекает их по запросу в диалоге. Секреты шифруются при хранении. Необязательная синхронизация записей и вложений через WebDAV/S3. Пока только Windows.

Ставит перед stdio MCP-серверами три инструмента маршрутизатора (list_capabilities, describe_tool, call_tool), чтобы загружать схемы по запросу, а не в каждом запросе. Результаты проходят детерминированную последовательность обработки, исходник сначала архивируется (retrieve_spill читает его обратно). Можно задавать стоимость групп в токенах и скрывать встроенные группы для агента. Подключается маршрутизатор Python на стандартной библиотеке; требуется Python 3.9+.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

Локальное личное хранилище состояний и движок решений для dsh: сохраняет каждый ввод байт в байт с построчной привязкой к источнику, спорит со своими же выводами, сначала порождая опровержения, задаёт каждому сохранённому факту собственный TTL и сообщает, где решение вообще ни на чём не основано.

Генерирует изображения через веб-сессию ChatGPT с выполненным входом и скачивает их в локальный каталог.

Подаёт каждый промпт dsh в локальный конвейер памяти обратной связи agent-feedback-loop — фиксирует недовольство, офлайн превращает его в рефлексии и прикрепляет к ходу скомпилированный контекст правил повторяемости, никогда не блокируя промпт. Требуется среда выполнения agent-feedback-loop; запуск agent-feedback-loop install после этого автоматически подключает существующие профили dsh.