Плагины

Минимальный промпт x веб-возможности PTC: персона в одну строку, SDK run_code, субагенты, Ralph, веб-поиск/загрузка и Windows Git Bash; универсальный инструмент рабочих процессов остаётся скрытым.

Цикл оркестрации долгих задач: Codex планирует, оценивает и ревьюит, DeepSeek выполняет, а Kimi дополняет (визуальное принятие, краткое изложение, перекрёстная проверка).

Превращает iterate skill в автономный closed-loop harness: планирование, параллельный review, атомарные исправления, валидация, цикл и автоостановка — плюс dry-run режим только для ревью и meta-review, который аудирует отчёт и выдаёт итоговый review report.

Запускайте Stata через DeepSeek Harness: нативный сервис Stata AI Skill запускается автоматически вместе с DSH (бинарники macOS/Windows включены), так что регрессии, do-файлы и эконометрические рабочие процессы работают без ручной настройки.

Линтер утечек chain-of-thought: CLI без зависимостей, который находит следы AI-сессий в документации и комментариях (устаревшие ссылки на дизайн, точку зрения PR, повествование об изменениях, хореографию ревью) и поставляет skill исправления cot-trim как устанавливаемый bundle.

Спецификационно-ориентированная дисциплина разработки для dsh: пять keel-навыков (anchor/spec/probe/build/audit), три инструмента ревью и шесть шаблонов spec обеспечивают приоритет спецификаций над кодом, проверку предположений и контроль объёма.

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.

Мост вложений-изображений в чате с инструментом view_image для любой OpenAI-совместимой VLM (локальная Ollama или облако): вставленные/перетащенные изображения становятся маркерами путей view_image, прежде чем достичь текстовых моделей DeepSeek.

Нативное расширение возможностей зрения, использующее либо Zhipu (бесплатно), либо Qwen-VL (локально).

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.

Переиспользует встроенный режим зрения DeepSeek web для текстовых моделей: инструмент deepseek_vision управляет локальной браузерной автоматизацией deepseek-vision-cli (помощник ручного входа, включённый deep-think, автозакрытие браузера) и возвращает описания изображений текстом.

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.

Вызываемый моделью инструмент `vision` для DeepSeek Harness: описывает и распознаёт текст на файлах изображений, напрямую вызывая бесплатный Zhipu GLM vision API (цепочка fallback glm-4v-flash), без внешнего CLI.

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.

CDP-мост к уже запущенному Chrome/Edge для DSH: скриншоты, попиксельные проверки, проверки DOM/CSS и выполнение JS на странице через HTTP + WebSocket, без дочерних процессов, без зависимостей npm и без подтверждений при каждом использовании.

Инструменты HTTP-запросов с защитой от антибота, закалённые производственным стеком скрапинга SXS (миллионы запросов в день): ротация пула UA, повтор с экспоненциальной задержкой, обнаружение антибот-стен (капча / проверочные задания) и адаптивное ограничение скорости — инструменты: `sxs_fetch` / `sxs_fetch_json` / `sxs_rate_status`.

Независимое браузерное приемочное тестирование результатов агента: на вход JSON-спецификация, на выходе вердикт из реального Chromium.

Предоставляет инструмент bili_summary: метаданные видео Bilibili, таймлайн субтитров и захват кадров на основе sharp со встроенной обработкой ошибок и плавной деградацией.

Курирование вывода инструментов на этапе приёма: сохраняет строки ошибок и предупреждений плюс начало и конец, а полный текст выгружает на диск с указателем, который модель может прочитать; охватывает все текстовые инструменты, а небольшие результаты проходят без изменений.

Профессиональный перевод для DSH: 18 целевых языков, 4 стиля (formal/casual/technical/literal), терминология под управлением глоссария и перевод целых файлов (README/docs/subtitles) с сохранением формата Markdown/блоков кода; работает на DeepSeek через SiliconFlow.

Проверка .uasset в Unreal Engine (resolve/registry/load) и ограниченное редактирование узлов Blueprint через встроенный UE Python.

Набор для отладки HTTP/API: полноуправляемые HTTP-запросы (метод/заголовки/тело/аутентификация), разбор и одношаговое выполнение команды curl, история запросов в рамках сессии со сравнением ответов рядом, поддержка Link-заголовков с пагинацией и карточки UI в фирменном стиле DeepSeek (опционально dsh-http-tools-ui).

Нативное управление desktop dsh через stdio JSON-RPC bridge на Python core: захват экрана, ввод мышью/клавиатурой, действия через accessibility tree; для рискованных операций обязательно подтверждение.