Плагины

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

Синхронизирует сессии DSH, привязки workspace, настройки и patches между устройствами через приватный GitHub repo; API keys остаются локально.

Промежуточный ввод для управления во время работы в DeepSeek Harness Web: пока агент работает, над композером появляется поле ввода, чтобы вносить запросы на изменение в следующее решение через agent.steer(), не останавливая диалог. Черновики сохраняются по сессиям, непрочитанные внедрённые сообщения можно вызвать из пузыря, поддерживается опциональный guiding prefix.

Интеллектуальный краулер на базе ИИ и платформа обратной разработки JavaScript на основе DSH, Patchright/CDP и независимой семантической среды выполнения, восстанавливающая логику генерации параметров из данных браузера и предоставляющая верифицируемый решатель.

Мобильная оболочка UI для Web GUI DSH: превращает настольный трёхколоночный макет в удобный для касаний телефонный макет (выдвижные панели, перетаскиваемая FAB, полноэкранные диалоги, история с бесконечной прокруткой) при viewport до 1024px, без влияния на настольную версию. - Полноценное мобильное PWA для DSH, построенное на dsh-mobile-gate: безопасный шлюз удалённого доступа плюс установка на главный экран (manifest + service worker), работа офлайн, сенсорные жесты (потянуть для обновления, свайп от края назад, щипок для масштабирования шрифта), push-уведомления о завершении агентом и touch-first макет — настольная версия не затронута.

Маскирование PII для DeepSeek Harness — анонимизирует имена, телефоны, email, id и ключи перед запросами и восстанавливает их на уровне отображения, не допуская plaintext в session logs.

Приводит экспертов десктопного приложения WorkBuddy в DSH: рынок на странице настроек сканирует только для чтения локальный каталог экспертов WorkBuddy (эксперты попадают туда после того, как вы вызовете их в WorkBuddy) для просмотра, поиска и фильтрации по категориям, с установкой в один клик (экспорт в ~/.dsh/experts/ как role prompt + skills + avatar), обновлением и удалением; капсула-выбиратель рядом с полем ввода переключает эксперта текущей сессии — полностью заменяя role prompt, skills и опциональный белый список инструментов, сохраняя при этом всю историю сессии, и применяется на следующей границе запроса к модели.

Составление профилей памяти: поиск сессий на китайском, гибридное извлечение, постоянные факты рабочего пространства, закреплённые пользователем правила и повторно используемые нативные навыки. Отдельный версионированный Release-бандл устанавливается одной командой dsh plugin add. Требуются Node.js 24 и pnpm в PATH.

Пресет для написания веб-романов в DeepSeek Harness. Главный агент выступает главным редактором и делегирует план, черновик, проверку, ведение лора и исследование пяти помощникам в семь этапов. Роман хранится в структурированном каталоге novel/ с Markdown/YAML (карточки персонажей, машина состояний предзнаменований, хронология, память повествования); также есть творческая панель и шесть CLI-команд без зависимостей.

Обзор ожидающих изменений для DeepSeek Harness: каждое изменение edit, write и str_replace_editor автоматически собирается в список файлов, где можно сохранить или откатить один блок изменений, блоки в выделении или весь файл, с поддержкой отмены/повтора. Импортирует изменения системы контроля версий рабочего пространства, показывает diff в одну колонку или бок о бок и предлагает Markdown-предпросмотр, в котором изменения также можно сохранить или откатить, поиск по файлу, переходы по блокам и копируемые ссылки на строки; данные diff хранятся постоянно, поэтому обзор продолжается после перезапуска.

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

Настольный питомец с персоной GPT/ChatGPT в правом нижнем углу веб-интерфейса DSH. Показывает баланс, расход за сегодня, пиковые/непиковые тарифы и стоимость хода; редактируемые облачка (текст, баланс, расход, тарифы, изображения, случайные фразы и взвешенный выбор), стиль/шрифт каждой строки, плавающий быстрый редактор, звуки, пользовательские изображения/анимацию/аудио персонажа, привязку/отражение. 54 фразы в стиле GPT в пяти группах. Пространства имён маршрутов, bundle id и файлов данных позволяют работать рядом с виджетами-китами и Xiaoke. Производный проект MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).

Прикрепляет стабильный заголовок x-opencode-session для каждой беседы к запросам поставщика OpenCode / OpenCode Go, исправляя ошибки 400 MissingSessionID и сохраняя сродство сессий и маршрутизацию кэша подсказок нетронутыми.

Плагин долговременной памяти и самоэволюции для DSH: захват L0 → извлечение памяти L1 → группировка сцен L2 → персона пользователя L3, автоматическая инъекция воспоминаний, синтез навыков, полностью локальная работа (SQLite FTS5 + jieba, опциональный векторный поиск).

Управление компьютером через внешнее USB HID-устройство: назовите цель обычным языком, модель зрения находит её в обрезанном скриншоте окна, а Raspberry Pi Pico 2 перемещает настоящую мышь и набирает текст на настоящей клавиатуре. 7 инструментов. В Windows есть список окон, обрезка по окнам и автоматическое поднятие окон; в macOS требуется pyobjc, и список окон с поднятием отсутствуют; Linux не поддерживается.

Резидентный на хосте cron-движок с веб-доской задач и инструментом timer_agent: запускает реальные сессии агента по расписанию, продолжая закреплённую сессию для контекста или начиная новые в выбранном рабочем пространстве проекта.

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.

Встраивает Copree (ранее AIsChat) в веб-интерфейс DSH панелью бокового меню. Copree — открытый фреймворк группового чата ИИ и программируемых миров: ИИ здесь жители, а не инструменты, у каждого своя память, состояние и характер, они общаются сами, можно присоединиться. Group World идёт дальше: чат привязывает живой мир (веб-страница, ИИ мира, код, часы), который ИИ мира строит и правит инструментами DSH. Плагин даёт панель (контакты, закреплённые чаты и группы), чат реального времени через same-origin HTTP/WS прокси, рендеринг Markdown/LaTeX, приглашения в группы, картинки, полноэкранные страницы и перенос миров в пространства DSH одним нажатием (папка, сессия DSH, инструменты world_*). Только фронтенд: проксирует к вашему бэкенду Copree (по умолчанию 127.0.0.1:5228, тот же репозиторий).

Расширяет DSH на WSL: файлы дистрибутива можно читать, записывать, редактировать и искать. В зависимости от задачи ИИ запускает одну команду или открывает собственный терминал для нескольких. Введите `dsh` в терминале WSL, чтобы запустить DSH (подробности: `dsh help`); каждый открытый терминал может визуально взаимодействовать с ИИ.

REST + SSE-шлюз, открывающий запущенные сессии Harness сторонним клиентам: аутентификация по API-ключу, потоковая передача токенов, группировка по workspace и подхват GUI-сессий для продолжения чата.

Вторые мнения по запросу через ask_advisor: редактируемые запросы, подтверждение человеком при каждом вызове и текстовые советы от модели, настроенной в DSH.

Ролевые ИИ-рой для DeepSeek Harness: архитектор планирует, параллельные сборщики выполняют, ревьюеры контролируют качество, а интегратор поставляет. Закрепление моделей по ролям с цепочками отката, циклы ревью, контракты доказательств, ревью с участием человека, пауза/возобновление с учётом квот, живой канбан + блок-схема в веб-интерфейсе. 40 тестов; установка из GitHub или npm.