Плагины

Набор инструментов отладки ROS2 и визуального анализа состояния робота для DeepSeek Harness: перечисление узлов/топиков/сервисов/действий/интерфейсов/TF, JSON-топология всего графа, проверки rosdep, одобряемые сборки и скаффолдинг пользовательских сообщений, скриншоты GUI и мультимодальное визуальное наблюдение, а также внеэкранный рендеринг headless RViz2 (low-poly меши, прямое чтение пикселей, сквозной GPU — рендеринг движения на 30 Гц) с параллельным VLM-анализом в реальном времени.

Иерархическое дерево рабочих пространств для боковой панели DSH: каждый слэш в названии становится виртуальной папкой (произвольной глубины), в поток добавления рабочего пространства добавлено всплывающее окно родительской группы, переименования мгновенно перестраивают дерево, сессии вкладываются по тому же правилу с отдельным визуальным стилем, а каждая строка получает действия по правому клику и настройку внешнего вида (цвет, свечение текста, насыщенность шрифта, иконка семейства primitives).

Ролевые диалоги с карточками персонажей, создание и редактирование карточек персонажей прямо в чате, а также генерация изображений через настраиваемые бэкенды.

Импортируйте карточки персонажей и мирокниги SillyTavern/TavernAI, сохраняйте их как локальные документы истории мира в Markdown и генерируйте прозу романа по вашим промптам, используя настройки мира как референс.

Пакет DeepSeek Harness, превращающий выпуск больших текстов (научные статьи, отраслевой анализ, деловые комментарии) в конвейер из 9 ролей. В 6 фазах параллельно работают T1 поиск литературы, T2 данных и T3 кейсов; затем T4 аналитик, T5 автор, T6 критический напарник, T7 аудитор, T8 финализатор (выполняет координатор) и T9 рецензент. Есть треугольная проверка доказательств; M-gate из 26 проверок (25 скриптовых + 1 человеческая); аудит G0-G16 с проверкой следов ИИ в китайских текстах; оценка рецензирования с подбором журнала; 4 ручных чекпоинта. Установка: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` и запись `lib/index.js` регистрируют skill). Включены карточки ролей T1-T9, шаблоны, 36 проверочных скриптов без зависимостей и README на пяти языках.

Навык написания китайских полнометражных сценариев: два входных блока (контекст + библия персонажей), питающие движок причинно-следственных ценностей, проверку на «привкус ИИ» и журнал непрерывности; работает в Codex / Claude Code / dsh / zcode.

Долговременная память для DSH: разговоры автоматически дистиллируются в атомарные факты, сводки сцен и профиль персоны, а релевантные воспоминания внедряются перед каждым шагом модели. Работает без настройки — гибридный поиск BM25 + векторный, опциональные офлайн-локальные эмбеддинги, разделение семейств чат/работа.

Устанавливает Herta как агента DeepSeek Harness: шаблон личности и разделов промпта памяти, шесть инструментов памяти и голоса, повествовательный слой, разделяющий мысли и речь, 80 встроенных голосовых клипов, офлайн-синтез речи и MiniMax, а также два представления диалога с собственными компонентами сессии.

dsh · dsh-plugin · deepseek · deepseek-harness · deepseek-harness-plugin · ai-companion · desktop-pet · character-card · local-first · privacy · jingling · 鲸灵

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.

Улучшает работу с моделями: разные способы заполнения параметров, совместимость, запоминание усилия рассуждения; субагенты в реальном времени следуют модели и усилию родителя, а ИИ может самостоятельно менять усилие.

Защита кодировки файлов: побайтово точное чтение/запись/редактирование файлов GBK, Big5, Shift-JIS, EUC-KR, Windows-125x, UTF-16 и UTF-32, так что редактирование старого файла оставляет его в исходной кодировке вместо тихой перезаписи в UTF-8; BOM UTF-8 сохраняется в точности как был, окончания строк (CRLF/LF/CR) сохраняются, символы, которые кодировка не может представить, отклоняются вместо записи как «?», а файлы не в UTF-8 перечисляются с кодировками-кандидатами, чтобы модель могла явно перечитать их.

Генератор галгеймов: передайте ему документ сценария и ресурсы персонажей/фона/BGM/анимации в рабочей области (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/), и он создаст играбельную веб-страницу визуальной новеллы с настраиваемыми слотами сохранения ([存档 N], по умолчанию 9), спрайтами, следующими за говорящим, с переключением многопозных вариантов ([表情]), анимациями открытия/концовки/CG ([op]/[ed]/[cg]), управлением воспроизведением/остановкой/громкостью BGM и ветвлением по строкам if.

Преобразует требование в одну строку в проверенную поставку. TeamFlow выполняет этапы: разбор, PRD, дизайн, технический план, параллельная разработка, QA с исправлением дефектов и приёмка. Включает 12 инструментов `teamflow_*` и рабочую панель с графом конвейера в реальном времени и канбаном бэклога. Для каждого требования создаётся папка с PRD, дизайном, планом, отчётом QA и записью приёмки.

Мультиплатформенный конвейер исследований и глубокого поиска: harvest_scout для параллельного обнаружения по GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili и YouTube; harvest_deep_research для автоматических подробных исследовательских отчётов; а также извлечение, перекрёстная проверка источников и аудит достоверности.

Анализ использования по моделям, провайдерам, пространствам и периодам — с произвольными датами по всей истории — с видимостью cache-hit и разбивкой по моделям и провайдерам. Включает почасовые/дневные тренды, 53-недельную тепловую карту в стиле GitHub, серии, кольца квот токенов по моделям и пространствам (токены, стоимость, %), комбинируемые фильтры, эффективность кэша, баланс DeepSeek, псевдонимы пространств, экспорт CSV и долговечный журнал, сохраняющий использование после удаления сессии или пространства (строка Deleted) и перестраиваемый инкрементально. Реестр пространств обновляется через зонд DSH domain/changed; учитываются только зарегистрированные пространства. Отдельный учёт: вход, кэш, рассуждения. Китайский: местное время; английский: UTC; API только loopback.

Устанавливает Herta в качестве агента DeepSeek Harness: пресет с разделами промпта её персоны и памяти, шесть инструментов памяти и голоса, нарративный слой, отделяющий её размышления от того, что она говорит, 80 встроенных голосовых клипов, офлайн- и MiniMax-синтез речи, а также два вида беседы, отображающих сессию с помощью её собственных компонентов.

Слой исправления tool-output для DeepSeek Harness — enforcement схемы JSON, сопоставление параметров и repair JSON для tool calls.

Неофициальная тема интерфейса для DSH Web по мотивам Arknights P.R.T.S. с пресетами оформления, настройками доступности и навигацией по диалогам.

Перерисовка на стороне клиента карточек инструментов edit/write с почти линейным diff на уровне строк, который убирает дублирующиеся неизмененные строки и подчеркивает фактически измененные символы внутри замененных строк.

Покруговой контроль уровня мышления (reasoning_effort) для DeepSeek Harness: Auto планирует low/high/max по недавней истории tool calls, либо позволяет вручную задать wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), с пользовательским отображением wire, защитой возможностей с учётом модели и пресетами окна контекста (64K–1M); карточка возможностей модели работает с [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (устанавливается из dsh-market), чтобы OpenAI-совместимые шлюзы (vLLM / LM Studio / self-hosted) могли пробовать reasoning. Card записывает возможности llm-pi-ai, адаптер ведёт wire (compat.thinkingFormat), а плагин поддерживает список takeover.

Межсессионная Markdown-память LLM-Wiki/SOUL.md. По умолчанию вводится после первого сообщения лишь в активной сессии. remember/recall/consolidate/forget, skill, миграция pack/unpack, личные воспоминания в простое. Лимит файла защищает индекс от обрезки; last_access обеспечивает спад значимости. Только чтение: размер/свежесть/lint. Индекс summary:, граф страниц/тегов с перетаскиванием и масштабом, фильтры tag/type/salience/hot/stale, рекомендации связей, checkup с приоритетными действиями. Skill по запросу сокращает стартовый payload ~23%. Свой значок и отзыв в репозиторий. Нужен формат DSH v4, официальный DeepSeek Harness 0.1.7+; источник сообщений plugin:memory.

Страница настроек возможностей по моделям: уровни усилия рассуждения с их точной формулировкой, входные модальности и лимиты токенов, оформленные как декларации или разреженные переопределения каталога.

Плагин на ранней стадии, соединяющий DeepSeek Harness с отдельно развёрнутым самохостируемым сервером OwnDsh для идентификации команды, управления доступом к моделям, квот и аудита использования.