Плагины

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.

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

🌊 Постоянная закреплённая и полностью настраиваемая панель баланса/использования для DeepSeek Harness — тепловая карта активности, сравнение по двум каналам, работает только локально и ориентирована на приватность.

Оптимизация сырой инструкции в профессиональный промпт в один клик: три стиля вывода, ситуативно-осведомлённое профилирование роли/задачи/цели, самоитеративное обучение (память сессии + умные значения по умолчанию + пользовательские переопределения), /template для 22 подсцен с нулевыми вызовами модели, ✨ оптимизация/отмена в один клик в поле ввода, инструмент prompt_optimize, хук автооптимизации и автоопределяемые документы zh/en.

Навык Smart Charts: превращает файлы данных CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON в автономный интерактивный HTML на ECharts — 32 типа диаграмм, включая офлайн-карты, 3 темы, без CDN. Профиль данных --profile (тип столбца, кардинальность, пропуски, примеры, статистика, гранулярность сущностей, сигналы инсайтов) позволяет агенту самому прочитать данные и выбрать диаграмму; каждая диаграмма содержит лист фактов (plot_stats + data_preview), числа из которого — единственные цитируемые значения. Код преобразования от LLM выполняется в ограниченной песочнице (чёрный список + белый список AST + безопасные встроенные функции); --doctor проверяет окружение Python. Полностью офлайн, ECharts в комплекте.

Мост к устройствам HarmonyOS: цикл автоматизации hdc — скриншот/установка/лог/крэш/UI-автоматизация — с read_image, официально-приоритетными версионированными знаниями API (SDK .d.ts + офлайн-документация в комплекте) и линией сборки/подписи/линтинга через DevEco CLI.

Баланс аккаунта DeepSeek и стоимость сессии в панели composer, с автоматически подгружаемыми официальными тарифами и поддержкой пиковых/непиковых цен.

Сопоставляйте модели и token budgets с каждой ролью, а затем позволяйте DSH делегировать специализированные subagents по типу задачи. Охватывает архитектурный анализ, UI/UX, реализацию кода, изучение codebase и исследование документации, с автоматической настройкой плюс reasoning effort и правами на инструменты для каждой роли.

Независимый от поставщика разбор документов DSH на базе MinerU, с нативными фоновыми задачами, неизменяемыми результатами и безопасным объединением запросов.

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.

Недорогой инструмент понимания видео: video_understand преобразует ссылку Bilibili / BV / локальное видео в информационный слой AVIS (ASR + структура сцен + отслеживание объектов + YOLO-метки) и возвращает summary + Q&A. Есть динамическая маршрутизация между слоями, управляемая вопросами (L0 ASR / L1 отслеживание объектов / L2 VLM по ключевым кадрам), повторное использование семантического слоя для повторяющихся вопросов и лимит бюджета на каждый вопрос. Python-движок: для базового слоя нужны faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); опциональный семантический слой добавляет ~2GB torch / transformers / ultralytics. Встроенный doctor --fix настраивает venv и устанавливает оба набора.

Офисное трио! Инструменты для офисных документов для DeepSeek Harness (dsh): создание, чтение и редактирование электронных таблиц (.xlsx), PDF и презентаций (.pptx).

Многомерная оценка качества для плагинов DeepSeek Harness, которая оценивает репозиторий или npm-пакет по успешности установки, активности сопровождения, полноте документации, проверке безопасности и соответствию протоколу на основе реальных CLI-доказательств и формирует отчёт таблицы лидеров в JSON или Markdown.

Навык и инструменты для презентаций: превращает одно предложение или один документ в HTML-слайдшоу и редактируемый PPTX, с семью макетами (включая цитаты и нативные таблицы PPTX), заметками докладчика (HTML-панель по клавише S и нативные слайды заметок), пятью встроенными темами, настройкой темы/языка по умолчанию и двуязычной поддержкой.

Баланс аккаунта DeepSeek API в реальном времени в панели композитора с ручным или автоматическим обновлением через заданный интервал.

Интеграционный слой DSH для механизма памяти Minta: компонует официальную строку dsh-mcp-client, регистрирует skill minta-memory-governance плюс предварительный прогрев памяти при старте сессии и поставляет пресет агента Minta; требует отдельно развёрнутый механизм Minta (Python/Docker) для предоставления 19 инструментов MCP — без него непригоден.

Сделайте любой проект готовым к работе с AI-агентами одной командой. Адаптивное определение стека технологий (7 языков × 14 фреймворков × 61 компонент), автогенерация AGENTS.md, каркаса документации, CI/CD и инфраструктуры тестирования.

Использование подписки OpenCode Go (скользящее/недельное/месячное окно с обратным отсчётом до сброса) в панели composer, со встроенным редактором учётных данных.

Офлайн-проверка схем для EasyEDA Pro, доступная dsh в виде четырёх инструментов: разовые отчёты о проверке, скелеты архитектуры, диагностика установки и мост к живому редактору, предпочитающий действия только для чтения — всё на базе локального CLI boardwise.

FormatForge: куёт 30+ форматов файлов (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EML, EPUB, TOML, архивы) в читаемый для ИИ текст через входящий ящик с перетаскиванием, инструменты ff_translate/ff_formats/ff_result и CLI; отсканированные PDF переключаются на локальный OCR или подсказку улучшения для модели сессии.

Локальный интеллектуальный анализ документов PDF, Office, изображений и OCR для DeepSeek Harness.

Питомец ikun (баскетбольный мем), заполняющий док под строкой состояния «Deep diving...» во время ответов: спрайтовый питомец идёт по полосе прогресса от 0 до 100%, меняя анимацию и текст каждые 20%, и воспроизводит системную голосовую реплику «nǐ gàn ma~» по завершении.

Панель использования OpenCode Go в доке композера: кольца квоты (скользящей/недельной/месячной), статистика токенов и стоимости сессии DSH по актуальным официальным тарифам, разбивка по моделям и по текущей сессии с обновлением в реальном времени для каждой сессии, копирование API-ключа в один клик.

Привратник для написания патентов в dsh: сначала проверяет идею на соответствие китайскому уровню техники, затем проводит согласительные интервью пяти сторон, составление раскрытия из восьми глав, подготовку чертежей и прогоны симуляций, проверку по семи измерениям и экспорт в docx/PDF. Навыки работают сразу; инструменты поиска, экспорта и экспериментов предоставляет встроенный MCP-сервис на Python, который поставляется отключённым — одна строка в ~/.dsh/patent-services.yaml включает его, а uvx загружает wheel из PyPI.