Плагины

Multi-round deep research in the DSH sidebar: each round fans sub-questions out to parallel sub-agents, then continues from where the last round stopped and writes a cited report.

Drive the NI Multisim 14.3 install on a Windows machine through nine msim_* tools: open and save .ms14 designs, read and edit component values and circuit parameters, run DC operating point, AC sweep, single-frequency AC and transient analyses, export schematics, BOM and netlists. A Win32 channel drives the visible window to run the Analyses dialog and capture Multisim's own schematic view and waveform plot; a SPICE command-file engine handles designs that expose no probes; an offline reader unpacks the .ms14 container without starting Multisim at all. Requires Windows, NI Multisim 14.3, and a 32-bit Python 3.11-3.13 with pywin32.

Publishes and reads QQ Zone posts through SnowLuma's OneBot qzone_* actions (SnowLuma 2.2+ signed in to QQ), and lets the agent understand images with a local vision model (OpenAI-compatible gateway) or Windows OCR.

Whole-disk file search on Windows: ask for files or folders by name, path, extension, size or modified date and get matches from the local voidtools Everything index in milliseconds, with full paths, sizes and modified times. A second card reports whether Everything is reachable and how many items it indexes. Ships the official Everything SDK, so no es.exe or HTTP server is needed; Everything 1.4+ must be installed and running (the plugin can start it).

Indexes public AI-company job boards (Greenhouse, Ashby, Lever, Workable, SmartRecruiters), scores postings for AI relevance, extracts the requirements from each job description, and produces a scheduled daily Markdown digest.

Disk cleanup for Mac (macOS) and Windows: a risk-tier audit and space breakdown, then moves caches, leftovers and similar photos to the Trash or a quarantine folder, with undo. Space is freed only after a batch is permanently deleted.

Создаёт озвученное обучающее видео по сценарию. По умолчанию — быстрые и точные текстовые слайды для уроков или сгенерированные ИИ кадры для каждого фрагмента (нужен AGNES_API_KEY). Включает 14 онлайн китайских нейроголосов и 3 офлайн-голоса Windows; пакет примеров для выбора голоса создаётся одной командой. Нужен ffmpeg. Для онлайн-голосов скопируйте включённый skill video-remix в `<workspace>/.dsh/skills/video-remix` и выполните там npm install.

Одна панель для MCP-серверов, навыков и плагинов Claude Code в глобальной области, профиле и проекте: текущий статус, импорт/экспорт, корзина и резервные копии, а также установка, обновление и удаление из официального каталога claude-plugins-official.

Компилирует LaTeX с установленным на компьютере TeX Live. Инструмент `latex` набирает формулы в SVG, PNG или PDF, а целый документ — в PDF (для китайского текста переключается на xelatex с ctexart), сохраняет файл в рабочем пространстве и возвращает ссылку Markdown. Системный промпт просит модель писать `$...$` и `$$...$$`, а не блоки кода. Если TeX Live не найден, над полем ввода появляется баннер установки BasicTeX или TinyTeX в один клик.

Управляет Siemens NX 2406 и 2506, а также NX 12 из DeepSeek Harness. Включает 16 типизированных инструментов для постоянно работающего batch NX и исполнитель, который оценивает запуск журнала по логу, а не коду выхода (NX может вернуть 0 после скрытой ошибки или 0xC0000409 после успешного запуска), а также пробник, различающий три выпуска. Только Windows; эталон — NX 2406, ожидается 2506. Нужны локальная установка Siemens NX и доступная лицензия; один раз выполните `dsh-nx install`. 16 инструментов MCP отключены до установки `NX_ENABLE_MCP=1` (маршрут skill работает и без неё).

Шлюз знаний только для чтения над локальным Markdown-хранилищем, четыре инструмента. `wiki_recall` возвращает весь подходящий раздел, ссылки по страницам, состояние хранилища и каркас ответа. `wiki_context` даёт выдержки по страницам, оценку подтверждения и явные пробелы; `wiki_verify` проверяет черновик на неподтверждённые утверждения, включая числа; `wiki_observe` считает исправления. Настройки и боковая панель используют тот же путь запросов, что и модель, поэтому ручной поиск совпадает с её контекстом. Трём инструментам (`wiki_context`, `wiki_verify`, `wiki_observe`) нужен локальный мост Python 3: `bridge.python` и `bridge.toolsRoot` с `wiki_bridge.py`, иначе `E_PYTHON_UNAVAILABLE`.

Самоописывающаяся память из пяти сегментов с лимитом (800 символов, не полный контекст): заметка модели о себе от первого лица, профиль пользователя из одобренных фактов, сведения о среде отдельно от личности, выводы по степени важности и привычки. Каждый добавленный факт можно отследить по ID и удалить; профиль редактируется вручную, заметки — обычные строки, которые можно очистить. Факты тускнеют со временем и использованием, не меняя достоверности. Предполагаемые предпочтения лишь автоматически отмечаются как кандидаты, без одобрения; конфликты сохраняются рядом. Есть воспоминания о прошлых диалогах с цитатами, инкрементальный индекс только новых кадров, тёплый слой с обязательным указателем, doctor для поиска неисправностей, heartbeat активности внедрения и перенос через export/import.

Единый центр долговременной памяти: сохраняет ходы как свидетельства L0 и в фоне преобразует их в факты L1, сцены L2 и профиль L3 (глубина настраивается). Гибридный поиск BM25+fuzzy, 13 инструментов memory_*, прослеживаемая связь с исходными ходами, необязательный backend Hindsight и встроенная панель памяти с тремя точками входа.

Долговременная память для dsh с эшелонированной защитой. Два уровня: проектный `.dsh-memory/` и пользовательский `$DSH_HOME/memory/`; каждый — редактируемый вручную JSON с ограничениями на записи и теги. Атомарная запись (уникальный временный файл и rename), ограниченный архив `history/`, блокировки по уровням между процессами с восстановлением после устаревших блокировок. Несовпадение версии на диске отклоняется, чтобы не терять изменения. Текст помечается как недоверенный; ложные границы удаляются при записи, пределы проверяются при загрузке, выход по symlink блокируется с MEMORY_STORE_ESCAPE. Фильтрации по содержимому и подтверждения нет, поэтому работает автоматическое объединение без интерфейса. Установка: `dsh plugin --profile web add github:RocoFish/deepseek-memory`.

Lingshu (灵枢) — вдохновлённая мозгом система долговременной памяти, персоны и развития для ИИ-агентов программирования. Только стандартная библиотека Python, без зависимостей, локальная работа по умолчанию; требуется Python 3.9+. Есть слоистая память гиппокамп/кора, кривые забывания, консолидация снов, нечёткое ассоциативное извлечение, система эмоций, защита персоны от дрейфа, база знаний, самостоятельно созданные навыки и локальная веб-панель. Поставляется как встроенный навык DSH. Отдельно устанавливаемый плагин cordis для внедрения при запуске автоматически добавляет сессии только если (Lingshu находится в ~/.dsh/skills/lingshu или настроен brainPy) и доступен Python 3. Необязательная проверка обновлений обращается к GitHub/Gitee.

Загружает настройки ИИ VSCode/Copilot рабочего пространства во все сессии DSH. .github/copilot-instructions.md добавляется как постоянная инструкция; .github/instructions/**/*.instructions.md применяется по applyTo из frontmatter и подключается один раз при обращении к подходящему файлу; .github/skills/*/SKILL.md регистрируется как навык DSH. Также читает каталоги вне пространства, по умолчанию ~/.copilot; список путей редактируется в настройках.

Память чата архивирует сообщения по времени и извлекает их за указанный период. Если не находит, дважды расширяет диапазон, прежде чем признать, что забыла.

Постоянная память, совместимая с Claude Code: в начале сессии хост добавляет индекс MEMORY.md, а модель управляет файлами памяти обычными инструментами чтения, записи и редактирования. На странице настроек перечислены сохранённые воспоминания. Формат на диске такой же, как у Claude Code; режим claude использует ту же папку памяти.

Долговременная память для DeepSeek Harness: после каждого хода извлекает устойчивые предпочтения пользователя и факты проекта, добавляет сводку памяти в последующие сессии и ежедневно ведёт дневник привычек. Добавляет инструменты memory_search, memory_save и memory_forget.

Позволяет редактировать обычный текстовый запрос пользователя прямо в сообщении и отправлять его заново в новой ветке диалога DSH.

Добавляет время для каждой сессии и сохраняет интервалы бездействия. Сообщает агенту, сколько прошло с последнего сообщения именно в этом диалоге; контекст времени хоста учитывает только последнее сообщение.

Навсегда удаляет сессии из интерфейса DeepSeek Harness: добавляет кнопку корзины в заголовке и пункт меню боковой панели после диалога согласия с риском, а также регистрирует инструмент агента workbench_session_delete. Создан на основе lsz-asd/dsh-plugin-session-delete и независимо поддерживается с v0.4.0. Не устанавливайте вместе с тем плагином: оба регистрируют один инструмент workbench_session_delete.

Распределяет диалоги рабочего пространства по категориям, позволяет менять порядок перетаскиванием, сворачивать группы, показывает активность и регистрирует пространство по пути к каталогу.

Связь между уже открытыми окнами DSH. Без команд и новых сессий — только одноранговые сообщения с ограничением числа переходов.