Плагины

Полноэкранная фоновая статусная сетка для сессий DeepSeek Harness с графиками токенов и скорости, а также push-уведомлениями и сигналами ntfy при завершении хода, ошибке или ожидании подтверждения.

Отправляет напоминания от агента DSH по электронной почте, когда вас нет: при достижении цели, блокировке, перед запросом решения у пользователя и на этапах долгих задач. Использует встроенный Node SMTP-отправитель без зависимостей.

Короткие сигналы Web Audio, когда сессии нужно внимание (подтверждение, вопрос, проверка плана) и при завершении задачи. Звук синтезируется в странице; доступны два стиля и громкость. Без всплывающих окон, уведомлений ОС, аудиофайлов и сети. Один пакет для DSH 0.1.7+ (desktop и web) и 0.1.0-rc.6.

Экспортирует события DSH (только метаданные) — ходы, модели, инструменты, подтверждения, повторы и ошибки — в Tuning Engines для контролируемых трасс, оценки политик, анализа затрат и обзора Work Session, с очередью повторов на диске.

Самая полная интеграция с GitHub для dsh: обзор репозитория, релизы, issues, pull request'ы, участники, поиск и подробный отчёт по репозиторию с TTL-кэшированием — API-ключ не требуется.

Состязательное ревью кода: параллельные анализаторы проверяют diff с разных сторон (корректность, жизненный цикл, контракт, безопасность), затем независимые проверяющие пытаются опровергнуть каждую находку; опровержение удаляет ее.

Добавляет в контекст агента разрешенные метаданные запусков GitHub Actions и GitLab CI, не читая журналы, учетные данные или API провайдеров.

MCP-сервер GitHub workbench (dsh bundle): 23 MCP-инструмента для репозиториев, issues, PR, ревью кода и поиска; без зависимостей времени выполнения, с авторизацией PAT/OAuth.

Состязательное ревью кода с разных точек зрения: параллельные проверки корректности, безопасности и сопровождаемости анализируют diff; есть детерминированная оценка серьезности, правила подавления и инкрементальная история.

Синхронизация настроек и профилей DSH через Git по политикам: проекции с учетом секретов, проверка конфликтов и управление применением по строкам.

Планирование выполнения DSH с хранением на диске: конечные автоматы этапов/шагов, контроль зависимостей и поток событий аудита; детерминированная проверка завершения через инструменты dsh, CLI или skill.

Пакет skill для подготовки документации: четыре Agent Skills только на prompt, превращающие кодовую базу в README, описания PR, changelog и ревью кода. Устанавливается в dsh через запись плагина dsh.bundle.

Шаблон scaffold-проекта DSH: строгая инструкция инициализации из 5 этапов, инженерные стандарты и шесть запускаемых стартовых шаблонов (node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo).

Публикует HTML-документ как ссылку для обмена, которая открывается одним касанием и показывается карточкой в чат-приложениях; публикация, обновление и экспорт в PNG/PDF/Word.

Голосовой ввод для Web UI: кнопка микрофона в поле ввода преобразует речь в текст черновика через Web Speech API; автоматическую отправку можно включить отдельно.

Добавляет зрение текстовым моделям: инструмент describe_image передает изображения vision-модели из списка моделей dsh через собственную среду LLM harness.

Позволяет текстовому агенту DeepSeek читать изображения в той же сессии через делегирование vision-subagent; при отправке изображение преобразуется в путь.

Чистый HTTP-клиент, передающий повторяющиеся задачи с текстом и изображениями (OCR, анализ, сравнение) уже работающему серверу Unsloth Desktop (Unsloth Studio) через unsloth_run и unsloth_vision. Никогда не запускает процессы и не управляет ими.

Передает повторяющиеся задачи с текстом и изображениями (OCR, анализ, сравнение) локальному серверу KoboldCpp (llama.cpp) через koboldcpp_run и koboldcpp_vision; по запросу управляет жизненным циклом сервера.

Локальное распознавание текста для прикреплённых изображений через встроенный движок Windows (Windows.Media.Ocr): модели отправляется только распознанный текст, а не байты изображения; сквозная передача изображения включается по желанию (opt-in).

Локальный OCR для прикреплённых изображений через Tesseract: в модель отправляется только распознанный текст, а не байты изображения; vision passthrough включается только по желанию.

Добавляет зрение текстовым моделям: vision-модель автоматически описывает изображения в чате по стандартному prompt и повторно анализирует их с prompt, созданными моделью, если деталей не хватает. Есть режимы system/custom, панель GUI, безопасная обработка ключей и небольшой патч хоста для DSH 0.1.0-rc.6.

Двухуровневое чтение изображений для текстовых моделей: сначала быстрый локальный офлайн-OCR через RapidOCR, затем резервная vision-модель через modlens.

Прозрачная защита изображений для текстовых маршрутов: предотвращает зависание сессии с ошибкой 400 при вставке изображений и добавляет инструмент vision_analyze для OCR/PDF/docx/pptx/видео.