Плагины

Управление плагинами: новые/обновлённые плагины сначала попадают в зону кандидатов, затем горячо монтируются после запуска — успех продвигает, сбой автоматически отключает, повторные сбои замораживают, безопасный режим в один клик, панель диагностики в боковой панели (npm: dsh-my-guardian).

Уведомления браузера и звуковой сигнал, когда ход сессии завершается, агент задаёт вопрос или ожидается одобрение; клик по уведомлению открывает сессию; эндпоинт удалённого триггера и канал SSE (npm: dsh-my-notify).

Надёжность задач: авто-повтор при тайм-аутах/сбоях модели, автопродолжение незавершённых задач, проверка завершения, прерывание циклов размышления, возобновление после сна или перезапуска, режим автопилота и удалённая точка запуска (npm: `dsh-task-reliability`).

От чата к холсту и к произведению: управляйте ComfyUI как визуальной IDE процессов в DSH. Встройте ComfyUI (локальный или облачный) как разделённый холст в DSH Web: агент пишет промпты и скрипты в чате, применяет их вживую и создаёт изображения, музыку, видео и 3D. Операции: сборка пайплайнов, чтение/запись workflow, правка узлов, соединение связей, запуск, настройка и отладка. Производство: пакетные переборы параметров (batch_run) и авто-возврат результатов в чат (get_outputs). Обслуживание: запуск и обновление ComfyUI, ядра и кастомных узлов в один клик. Этот пакет — плагин стороны DSH и поставляет мостовой узел стороны ComfyUI.

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.

Вкладка активности файлов на боковой панели DSH: фиксирует чтение/создание/изменение файлов агентом и боковой панелью (включая файловые операции, скрытые внутри bash-команд), изоляция по сессиям, сохранение после перезапусков, предпросмотр во всплывающем окне по клику на файл (npm: `dsh-file-activity`).

Отображает блоки кода mermaid/mmd в переписке как карточки-диаграммы с переключением «предпросмотр/код»; движок встроен, поэтому всё работает полностью офлайн, без CDN (npm: `dsh-mermaid-render`).

Думать по-китайски: внедряет системный промпт, чтобы мысли и ответы оставались на китайском, по умолчанию разворачивает блок рассуждений (с интерактивным сворачиванием) и локализует подписи интерфейса (npm: `dsh-think-zh-expand`).

Сворачивает завершённые ходы к их итоговым выводам, отделяет размышления от текста разделителем и позволяет переходить между ходами через закрепляемую слева или справа панель с линиями или точками, опциональным кольцом и сводками при наведении; может скрывать TurnNavigator у правого края хоста, загружать более раннюю историю и открывать заранее заполненное диагностическое issue.

Кнут для DeepSeek V4 Pro: он отслеживает отпечаток рассуждений каждого блока мышления и возвращает модель, когда она соскальзывает из сфокусированного режима «We will / I will» в разбросанный режим «let me».

Двусторонний мост WeChat (iLink): push-уведомления по завершении хода и запросам подтверждения, одобрение/отклонение и вставка сообщений прямо в чате, устойчивая дедупликация и сходящаяся разбивка длинных ответов; уровень каналов расширяем на другие мессенджеры.

Оптимизатор reasoning_effort по раундам для dsh — автоматически снижает уровень рассуждений для простых вызовов инструментов и повышает его для тяжёлых задач, сокращая время размышлений между вызовами инструментов.

Визуальные round-table встречи для DeepSeek Harness — узлы экспертов на кольце с направленными рёбрами, агрегирующий шлюз, proxy thinking для black-box worker models и adversarial review (red-team) утверждённых планов с endorse/reject по каждому взгляду.

Связывает статус сессии DSH с пузырём десктопного питомца cc-pet, показывая thinking, tool calls и завершение в реальном времени. Публикуется в npm как `dsh-pet-bridge`.

Защищённое сжатие контекста для DeepSeek Harness (dsh): LLM предлагает, deterministic стражи решают — упреждающее сжатие по атомам (extract/summary/false под стражами verbatim) + ленивое вытеснение reference-graph (0-LLM) + побайтово точное восстановление из append-only журнала.

Панель Git worktree для DSH Web: заменяет боковую панель workspace на группы project → main/linked worktree → session, создаёт и удаляет worktree, переключает основную ветку и переносит настраиваемое хранилище project-local или global с защитой от dirty-tree и активных сессий.

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.

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.

Карточка настроек для движка авто-повторов DSH LLM: настраивайте число повторов, backoff и jitter прямо из Settings -> General, с настраиваемыми чипами retryableCodes — по умолчанию добавлен INVALID_REQUEST, чтобы ошибки reasoning_text в стиле OpenAI с HTTP 400 в режиме thinking автоматически повторялись.

Загружает любую http/https-страницу и возвращает заголовок, описание, основной текст, структуру заголовков и ссылки, со статистикой (количество символов/слов, время чтения, язык) и ключевыми словами; может загружать изображения контента в рабочее пространство сессии для визуального анализа и отправлять их зарегистрированным анализаторам через сервис scrape.imageAnalyzer.

Глобальный китайский режим: компактный переключатель-«таблетка» рядом с полем ввода, добавляющий требование к языку в системный промпт любого пресета (за исключением полноценных персонажей); ответ, размышления и вывод инструментов переключаются между китайским и английским по отдельности, поддерживаются закреплённые пресеты.

Автоматически переносит скины настольного питомца Codex в DSH: анимированный питомец в углу экрана, отражающий состояние агента (размышление, использование инструмента, ожидание подтверждения, ошибка, завершено), с диалогами из матового стекла для каждой сессии и полной панелью настроек.

Светлая тема Solarized, компактная раскладка, сворачиваемые капсулы для цепочек размышления/инструментов, а также дашборды баланса, стоимости сессии и использования для веб-интерфейса DSH.

Свёртка потокового транскрипта для веб-интерфейса DSH: строки размышлений и инструментов сворачиваются, а самое свежее окно размышлений раскрывается само; завершённый ход прокручивается обратно к вашему вопросу, который также остаётся закреплённым сверху, пока вы читаете; синие искры летят от края окна размышлений и от пишущей головки ответа.