Плагины

Фиксированный в углу виджет кита баланса DeepSeek для DSH web GUI: три переключаемых скина (default / bowl-on-head / bowl-in-hand), баланс с сегодняшним использованием, всплывающие окна стоимости за ход, конвертация цен peak/off-peak, звуковые эффекты на нажатие и случайные реплики. Модифицировано из MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget.

Доступ к веб-интерфейсу dsh по LAN: проброс HTTP/HTTPS/WS плюс TLS (самоподписанные или пользовательские сертификаты); адаптивное сжатие Brotli/gzip для HTTP и permessage-deflate для WebSocket; зондирование полуоткрытых WebSocket предотвращает зависание мобильных клиентов после перехода в фон; автоматическая инъекция стартового токена позволяет устройствам LAN подключаться без копирования токена; защита от DNS rebinding + список разрешённых апстримов только на loopback.

Локальный граф знаний кода для агентов программирования: 10 инструментов MCP для многослойного сжатия контекста, планирования DAG, инкрементальной индексации AST, межсессионного цикла навыков, диагностики и импорта/экспорта артефактов графа.

Канал QQ для DeepSeek Harness через OneBot 11 / NapCat: сохраняет одну и ту же личность между сессиями благодаря долговременной памяти, отвечает в групповых и личных чатах, отправляет стикеры и голосовые ответы, а также включает локальную веб-консоль с отображением действий бота. Файлы личности и памяти создаёте вы; в репозитории есть только примеры.

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

Двусторонний канал iMessage для DeepSeek Harness через Photon: белый список отправителей, команды сессии, одобрения и вопросы в чате, а также страница Настроек для авторизации устройства и настройки размещённой линии.

Дисциплинированная инженерная система процессов для ИИ-агентов программирования: планирование, TDD, циклы автоисправления, графы знаний кодовой базы и волновой запуск нескольких агентов. Нужен codebase-memory-mcp (pip install "codebase-memory-mcp>=0.10.8,<0.11.0"); без него /scan останавливается.

Бандл DSH, регистрирующий 13 нативных инструментов codegraph_*, оборачивающих CLI codegraph, чтобы агенты могли инициализировать, поддерживать и опрашивать предварительно индексированный граф знаний кода (запрос символов, исследование, след узлов, вызывающие/вызываемые, влияние, затронутые тесты) вместо grep по файлам.

Предоставляет локальные и удалённые базы знаний с поиском в области проекта и сессии, контролируемой обратной записью и встроенной веб-консолью управления.

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.

Локальный RAG по базе знаний литературы: 10 инструментов (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), гибридный поиск BM25 + вектор + реранкер, ответы на вопросы со ссылками и кликабельными DOI, полностью локальные эмбеддинги bge на однофайловом индексе SQLite. Требуется Python 3.9+ с pymupdf, faiss-cpu и sentence-transformers; установщик `npx dsh-kb-rag-install` всё это настраивает и заранее скачивает модель.

Автономный второй мозг для DeepSeek Harness — автоматически захватывает устойчивые диалоговые знания в локальное хранилище Markdown (пользовательская дедупликация, поиск CJK, совместимость с git), с графической базой знаний и интерактивным графом знаний (фильтр легенды, цветовая кодировка по временному измерению, выделение рамкой, слияние, удаление, экспорт/импорт PNG).

База знаний в виде холста в правой боковой панели: заметки — узлы, а 9 инструментов позволяют модели читать, записывать, связывать и удалять их. В узле можно хранить изображения и документы; чтение возвращает текст, файлы Office извлекаются на месте, изображения передаются как изображения.

OMK — Observe. Measure. Know. Подтверждённые доказательствами изменения знаний для приложений ИИ.

Цикл непрерывного самоусовершенствования: персистентная память, периодическое рецензирование и уточнение, общие знания между сессиями и автоматический откат через вызываемый моделью инструмент harness_refine.

Контекст бизнес-сети знаний для DeepSeek Harness: привязывает сессию к сети знаний OpenBKN, запрашивает её объекты и метрики через управляемые инструменты MCP и открывает подтверждённое источниками происхождение (факты выполнения и бизнес-граф) для каждого ответа. Поставляется с OpenBKN Runtime; для представлений происхождения нужна корпоративная лицензия OpenBKN.

Агент одного персонажа для QQ (SnowLuma/OneBot 11), Bilibili и Douyin; канал Douyin требует постоянно включённый Windows-компьютер. Есть карточки личности, индивидуальная память с затуханием Эббингауза и исправлениями, распорядок по виртуальным часам, инициативные сообщения, автоизвлечение памяти и 10 вкладок настроек. Группы QQ по умолчанию запрещены: отвечать можно группе из allowlist либо при явном включении allGroups, и всё равно нужен @ бота. В личных чатах отвечают только друзьям QQ. Автоответы Bilibili/Douyin по умолчанию выключены; Bilibili — владелец, allowlist и взаимные подписки; Douyin — владельцем и allowlist, если явно не включить ответы всем. Код MIT-лицензий dsh-qq-bridge и dsh-douyin-bridge указан в исходниках и LICENSE; отдельная установка не нужна.

Только Windows: отслеживает заголовок активного окна, распознаёт видеокурсы Bilibili, классифицирует по предметам, получает метаданные/danmaku/комментарии и создаёт карты знаний Markdown+Mermaid и учебные пособия Word. Для вывода Word нужен локально установленный Python.

Мост ShiGuang Memory Engine (SGME): общая долговременная память для нескольких агентов через HTTP — дистилляция L0/L1/L1.5/L2, внедрение по сценарию, единый поиск и проактивные сигналы заботы (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), устанавливается как `dsh-sgme`.

Навыки Research Agent, поиск литературы с отслеживанием цитат, создание базы знаний Markdown из документов и углублённое чтение в браузерной рабочей среде для DeepSeek Harness.

Приватный loopback-шлюз DSH Web для Tailscale Serve, Cloudflare Access и Headscale TCP Serve, с точными списками разрешённых участников и пошаговой настройкой в режиме fail-closed.

Навык проверки кода на основе шаблонов: пятиэтапный процесс ревью, градация серьёзности (критическая/средняя/незначительная), четырёхмерная оценка (качество, безопасность, производительность, поддерживаемость), двойной вывод отчётов в текстовом и HTML-формате и справочная база знаний по запросу.

Универсальная база знаний для DSH: импорт md/txt/json/yml/docx/pdf, управление папками, полнотекстовый поиск FTS5 (BM25) и веб-интерфейс управления.

Локальная RAG-база знаний по литературе для DSH: гибридный поиск BM25 + векторный по индексу SQLite, переранжирование кросс-энкодером, ответы со ссылками и происхождением на уровне раздела и страницы, обновление только метаданных и фоновая загрузка с опросом прогресса.