Плагины

Ночное самоулучшение вашего агента DeepSeek Harness: офлайн-сбор прошлых сессий, повторное выполнение регулярных задач за счёт вашего API-бюджета и консолидация проверенных навыков за отложенным контрольным барьером. Добавляет в dsh движок SkillOpt-Sleep от microsoft/SkillOpt как нативные инструменты и встроенный навык — без обучения весов. Требуются Python 3.10+ и движок SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Контент-студия для официальных аккаунтов WeChat: ротационное написание против однообразия, playbook устранения низкой креативности, визуальный базовый уровень для благословляющих изображений, gpt-image конвейер с приёмкой по OCR и измеренный web API черновиков xiaolvshu.

Read-only audit of the local CLI toolchain as a sidebar panel in the DSH web GUI: lists installed versions across Homebrew, npm global, pip, Rust/Bun/uv and self-updating CLIs, flags which ones have a newer release available, and shows the dependency impact for installed packages. It reports only and never runs an upgrade, so no tool on the machine is modified. The DSH plugin ships on npm as `dsh-cli-doctor`.

Нативный плагин DeepSeek Harness: отправляет каждый prompt в локальный конвейер сбора agent-feedback-loop и добавляет скомпилированные повторяющиеся правила в контекст.

Химическая рабочая панель DSH Web. Рисуйте структуры на холсте Ketcher; скрипт скачивает сборку, которая отображается локально в браузере без backend. RDKit вычисляет текущую молекулу без вызова модели: формула, массы, logP, TPSA, доноры/акцепторы водородных связей, кольца, Fsp3, стереоцентры, проверки Lipinski/Veber, QED, предупреждения PAINS/BRENK, каркас Murcko, поиск SMARTS, сходство, конвертация форматов, стандартизация и пакетная очистка. Вкладка ретросинтеза обращается к сменному backend (по умолчанию Retro*) через процесс JSON-ввод/вывод и указывает, чего не хватает, если он не установлен, не выдумывая маршрут. Расчёты выполняет пакет Python репозитория (rdkit), который устанавливается отдельно через pip.

Регистрирует в профиле DSH stdio MCP-сервер dsh-mol на RDKit без сетевого доступа. 12 инструментов: трёхуровневая проверка SMILES с понятной диагностикой и позициями символов, свойства молекул, лекарственное сходство и структурные предупреждения, рендеринг PNG/SVG, сетки молекул, преобразование SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/формулы, стандартизация с журналом каждого шага, удаление дублей, поиск SMARTS, сходство отпечатков и пакетная очистка с отчётом о каждой отклонённой строке. Патч только регистрирует сервер; пакет Python с инструментами нужно установить отдельно. В README есть установка через `pip install` и из исходников; пока PyPI-пакета нет, работает исходный вариант.

Подготавливает точные вызовы инструментов DSH без отправки, показывает полные канонические аргументы в долговечном Batch Review Inbox, аннулирует одобрения после правок или перезапусков и выполняет только совпадающий дайджест SHA-256 с одноразовым nonce через обычный конвейер инструментов DSH.

Регистрирует шесть навыков рабочих процессов spec-driven + test-driven для DeepSeek Harness: авторство спецификаций OpenSpec, слитое с дисциплиной TDD Superpowers, в конвейер фаз 0–4 с воротами проверки. Без зависимостей во время выполнения.

Подаёт каждый промпт dsh в локальный конвейер памяти обратной связи agent-feedback-loop — фиксирует недовольство, офлайн превращает его в рефлексии и прикрепляет к ходу скомпилированный контекст правил повторяемости, никогда не блокируя промпт. Требуется среда выполнения agent-feedback-loop; запуск agent-feedback-loop install после этого автоматически подключает существующие профили dsh.

Среды выполнения для каждого проекта в DeepSeek Harness: автоматически принимает или создаёт локальный для проекта Python venv (.venv_local/python) и подключает тулчейны и переменные окружения рантаймов, которые использует проект (python venv / node / go) — python и pip всегда разрешаются в проект, никогда молча в системный Python.

Настраиваемое распознавание изображений для текстовых моделей DSH: изображения сначала транскрибируются моделью vision, совместимой с OpenAI (базовый URL, идентификатор модели и API-ключ задаются в разделе настроек), а затем передаются основной модели в виде текста, при этом заявляется поддержка ввода изображений. Схема аутентификации по API-ключу выбирается (заголовки запросов в стиле OpenAI, Anthropic, Gemini или Azure), а отсутствие ключа сообщается до отправки любого запроса.

Автоматизированный ежедневный конвейер контента для Insta360 GO 3S: удалённая BLE/WiFi-съёмка аквариумных видео, беспроводной импорт, оценка качества ffmpeg с журналом решений, автоматический монтаж (выбор сегментов, закадровый голос TTS, музыка, субтитры) и загрузка на Bilibili через biliup (по умолчанию dry-run).

Преобразует документы Office и PDF (включая отсканированные) в структурно форматированный Markdown через конвейер OCR с маршрутизацией с приоритетом CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Используйте AItelier как субагента из DeepSeek Harness: создание, редактирование, запуск, экспорт и импорт конвейеров SkillFlow. Только клиент — требуется запущенный бэкенд AItelier (Docker; см. README).

Менеджер uv-окружений на базе DSH: создание, синхронизация и запуск Python virtualenv со вкладки настроек, с резервным pip, режимом только-для-чтения conda и предпросмотром синхронизации проекта.

Готовый к Китаю голосовой ввод для композера. Требуется локальный Python-мост (pip install dashscope websockets, запуск bridge/voice-bridge.py) — сам плагин не работает. Микрофон браузера передаёт 16 кГц PCM в мост, который запускает Alibaba Cloud DashScope ASR (paraformer-realtime-v2); промежуточный текст заполняет черновик в позиции курсора, авто-остановка по тишине, опциональная авто-отправка.

Подготавливает точные вызовы инструментов DSH без отправки, представляет полные канонические аргументы в долговечном Входящем ящике пакетного ревью, делает подтверждения недействительными после изменений или перезапусков и фиксирует только совпадающий дайджест SHA-256 плюс одноразовый nonce через обычный конвейер инструментов DSH.

Живой аудит CVE/цепочки поставок для зависимостей собственного проекта вашего рабочего пространства (npm/pip/go) на базе OSV.dev, с инструментом cve_audit и опциональным автосканированием при изменении lockfile.

Строгий набор для открытых математических исследований: четыре agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) для доказательства теорем с враждебным аудитом, управлением исследовательской программой, оркестрацией пайплайна и аудитом формализации в Lean 4; тесты, проверенные CI, и механическая синхронизация с upstream.

Agent preset: one session runs a three-phase auto-development pipeline — interactive design with parallel research subagents, goal-driven development with reviewer/developer subagents and per-package budget ledgers, then an acceptance fix loop.

Local art pipeline for DSH: drives the locally installed SD WebUI and ComfyUI backends through ten image_* tools and an Art Studio sidebar panel with an embedded ComfyUI canvas, post-processes with the Python shipped with those installs (rembg cutout, Real-ESRGAN upscale, seamless tiling), and writes Godot-ready assets with res:// paths once a project root is set.

Registers one `ocr` tool for text-only models: it runs the offline script bundled in the repo over a single image or PDF and returns the recognized text — Windows native OCR first, then RapidOCR, then Tesseract. Recognition runs locally with no network request and no API key. Needs Python 3.11 on PATH plus `pip install winocr pillow` (winocr is the preferred engine; RapidOCR and Tesseract are fallbacks). Per-line results for images, per-page results for PDFs.

Bridges DSH to a local MemVault store: core memory blocks injected into the system prompt, finished turns extracted through MemVault's own pipeline, and a panel to browse, trace, review and replay what was stored.

Bring a DSH plugin repository's build and release pipeline into the app: a sidebar panel listing each repository's latest workflow run, its releases, and how far the local checkout has drifted from the last release, with buttons to trigger a build, cut a release, publish a draft, re-run, cancel, or read the failed-step log. Drives the workflows through the machine's authenticated gh CLI, so the plugin stores no credential of its own, and which repositories are tracked lives in a config file rather than the package.