Плагины

Прозрачные рейтинги и рекомендации для экосистемы плагинов DSH: ежедневно автособираемые данные по topic, открытая модель оценки и инструменты ранжирования/поиска/рекомендаций с таблицей лидеров на странице настроек.

Единый инструмент оболочки для PowerShell / Git Bash / WSL в Windows плюс интерактивный PTY-терминал; терминал по умолчанию выбирается пользователем в настройках DSH.

Минималистичный вид «focus chat», показывающий только финальные результаты.

Управление MCP-серверами (stdio / streamable-http) для dsh web; инструменты доступны только через четыре middleware-инструмента. Менеджер MCP в DSH: вход «MCP» в боковой панели Web, панель группирует MCP-серверы по состоянию (работает / подключается / настроен / ошибка), поддерживает быстрое подключение (формы stdio / streamable-http) и импорт вставкой JSON mcpServers. Инструменты подключённых серверов идут исключительно через инструменты-прослойки (ws_mcp_…)

Плагин слоя принятия решений на базе Jev для DeepSeek Harness

Сообщает, какие навыки вызывались на каждом ходу (загружены моделью, введены как /name или ни одного) и управляет локальным каталогом навыков: установка из вставленной ссылки на репозиторий, папку, SKILL.md или zip-адрес, задание китайского отображаемого имени в meta.yaml навыка и удаление навыка с сохранением резервной копии.

Добавляет /pua, побуждая агента попробовать другой подход и проверить результаты, прежде чем объявить завершение; включает 15 корпоративных стилей, режимы персон, глобальные и поконверсационные настройки, а также необязательный цикл, который продолжается, пока проверочная команда не пройдёт, не будет достигнут предел итераций или пользователь не отменит выполнение.

Вкладка Execution graph показывает промпты, ответы и вызовы/результаты инструментов по ходам в сворачиваемой шкале, с подробностями и экспортом PNG.

Подключите подписки ChatGPT Codex, xAI Grok, Zhipu GLM, AWS Kiro, Google Antigravity и Cursor к DeepSeek Harness через OAuth и локальный прокси.

Подключает частные чаты WeChat к DeepSeek Harness как внутрипроцессный плагин по протоколу бота iLink от Tencent, с двусторонней передачей текста, изображений, файлов и голосовых сообщений, слэш-командами в WeChat, разрешаемыми через собственный реестр команд, обработкой одобрений и вопросов агента на стороне WeChat, а также проактивной отправкой через инструмент send_wechat.

Нативный терминальный TUI-фронтенд для DeepSeek Harness, отображающий сессии, модели, плагины, задания, подагентов, задачи и настройки провайдера через возможности Harness с сохранением реальной прокрутки терминала.

Память проекта для dsh с нативной интеграцией с task-system: session todos и чтения файлов автоматически сворачиваются в кросс-сессионные записи задач (связи task↔file), так что рабочие процессы можно переключать и возобновлять без повторного контекстуального прогрева. Память на чтении (без предварительного скана): извлекает code symbols, суммирует docs и связывает docs↔symbols; опциональное семантическое усиление TS (включается автоматически при наличии TS). Experience notes автоматически дедуплицируются. Каждый recall содержит отслеживаемую цитату. Pure JS, одна зависимость, работает сразу, тихо, без накладных расходов.

Провайдер Ollama для DeepSeek Harness с управлением моделями, проверками здоровья, локальной маршрутизацией на основе правил и облачным резервом.

Читает любую страницу как чистый основной контент: автоопределение кодировки (GBK/GB2312/UTF-8/Big5), удаление шума, компактный текст/Markdown, продолжение по смещению, опциональный рендеринг SPA, пакетное чтение и обход сайта.

Превращает локальные документы в формате markdown и текстовые документы в запрашиваемую базу знаний с гибридным семантическим и ключевым поиском, проверкой цитат и внедрением источников.

Выбор провайдера/модели LLM для каждого подагента с шаблонами ролей.

Тема VTuber с двумя нарядами для Joi: «Flowers» и «Library» — отдельные системы токенов для светлого и тёмного режима, с портретом в полный рост и китёнком-девочкой, дремлющей на заголовке страницы новой сессии, двумя чиби-компаньонами над композером, следящими за состоянием хода, парной меткой в боковой панели и индикатором контекста в форме созревающего мандарина; третья карточка возвращает стандартный вид DeepSeek с оставленным установленным плагином.

Основанные на ролях стратегии повторных попыток и резервных LLM.

Находит потенциальные проблемы UX в вашем проекте: автоматически проверяет код React/TypeScript, точно указывает на каждую проблему и даёт конкретные рекомендации.

Подключите вторую модель, которая пассивно проверяет каждый ход и добавляет заметки.

Кроссплатформенный drag-and-drop файлов с вставкой сырого пути, без копирования файлов.

Показывает видео при запуске DSH и растворяется за 0,3 секунды после его окончания. Видео по умолчанию входит в комплект; путь можно изменить или очистить в настройках плагина.

Плагин управления системным промптом DeepSeek Harness по умолчанию: просмотр, поиск и переопределение итогового промпта, собираемого в каждом раунде сессии в разделе «Settings» Web GUI.

Автоматическая маршрутизация усилия мышления для dsh: локально дообученный классификатор на 7 вопросов (ModernBERT, 842 МБ, <1 с на CPU) выбирает low/high/max для сообщений без явного намерения; внутрисессионные повторы повышают уровень (low→high→max) при ограничениях исключения; сервис-judge безопасно откатывается на low при недоступности. Чип уровня в строке ввода показывает текущий уровень и последние 20 решений. Все вычисления локальны — текст задачи никогда не покидает машину.