Плагины

Улучшение промпта в один клик в поле ввода: переписывает черновик в структурированный промпт (роль и цель, исполнимые шаги, формат вывода, критерии приёмки, крайние случаи) с предпросмотром до/после, вставкой обратно и отменой. Никогда не меняет намерение и не выдумывает требования.

Панель-ящик для веб-интерфейса DSH со страничным списком бесплатных LLM; записывает каждый в Settings как custom model provider одним кликом или пакетно, плюс локальный multi-key rotation proxy.

Добавляет кнопку оптимизации рядом с композером, которая анализирует и переписывает черновик промпта с потоковой передачей SSE, учитывая контекст разговора (стратегии шаблона или полировки намерения), цепочку памяти непрерывности редактирования, отмену и маршрутизацию модели с резервным вариантом и тестом связности.

Устанавливает мультиагентный пресет для написания романов для DeepSeek Harness: один агент-дирижёр распределяет задачи между пятью специализированными субагентами — построение мира, сюжет, управление персонажами, написание прозы и контроль качества.

DeepTrace — детерминированные отчёты агента на основе журналов сессий (ежедневные/еженедельные/ежемесячные/ежегодные/пользовательские): разбивка стоимости и токенов, 8 правил аналитики, обзор совместной работы, актуальный баланс провайдера, экспорт в PDF/PNG/HTML; только для чтения, никогда не переписывает историю.

Редактирование документов с адресацией по блокам: MCP-сервер, предоставляющий geml_get / geml_set / geml_check и подобные функции, благодаря чему агент читает или переписывает один адресованный блок документа Markdown или GEML вместо всего файла целиком. Поставляется с навыком написания GEML и навыком графа кода, который строит и позволяет перемещаться по графу вызовов проекта в виде карт кода GEML.

Плагин управления оцениванием DSH на хосте: передаёт процессу агента переменные попытки, лимиты бюджета, корень сессии и lineage fork; направляет вызовы модели через host broker под gateway lease и записывает версионированный по схеме bundle descriptor для атрибуции доказательств.

Интеграция GitHub CI официального уровня: составной action.yml, бот ревью PR с опросом и идемпотентными встроенными комментариями с шлюзом проверки статуса, а также инструменты PR/issues, в которых каждая запись защищена человеческим одобрением.

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.

Пусть Большая Толстая Синяя Рыба просматривает Bilibili: комментирует от вашего имени, присылает интересные находки в личные сообщения, ведет дневник и хранит память для долгосрочных сводок. Фильтрует видео по вашим вкусам, создает дайджесты Markdown и может следить за комментариями и отвечать. В Circle Mode отвечает только в ветках, куда загрузивший видео автор явно пригласил в комментарии верхнего уровня; просьбы обычных зрителей не учитываются, новый комментарий верхнего уровня не создается. Комментарии, DM, автозапуск и отслеживание комментариев по умолчанию выключены. Нужны Node 22, DSH 0.1.7-rc.1+, авторизованный аккаунт Bilibili, маршрут модели и Python.

Мастерская романов 大肥鱼 — плагин DSH для создания веб-романов: 9-этапный шлюзовой процесс создания + инъекция настроек Мировой книги + импорт локальных книг + одноразовая полировка ИИ + удаление ИИ-привкуса + диагностика «золотой тройки глав» + согласованность на миллион слов + исследование рынка и копирование шаблонов.

Просмотрщик diff в стиле PiUI, заменяющий стандартный DiffBlock для вызовов инструментов записи/редактирования.

Рабочая область дизайна в правой панели DSH Web GUI: живой HTML в рамках устройств, локальный proxy сохраняет hot reload, капсула WeChat и предупреждение о перекрытии. Щелчок/перетаскивание добавляет selector/файл/стили в поле; извлекается бренд-система и настраивается CSS. Генерируется front-end код, доступно попиксельное сравнение с дизайном. Skill ui-design и шесть инструментов: preview_page; check_design (все экраны в реальном размере в скрытом локальном Chrome/Edge; перекрытия, ошибки, отсутствующие ресурсы/ссылки, проблемы CSS с файлом/строкой); look_design (снимки модели); extract_design_system; handoff_design; compare_design. Design mode добавляет persona/skill/инструменты новым сеансам с отдельными переключателями. Удалённо локальные файлы отображаются в изолированном фрейме.

Улучшение ввода: голосовой ввод, ИИ-полировка, защита от перезаписи, оптимизация промптов с предпросмотром diff и автоматическое переключение локали в соответствии с языком интерфейса DSH.

Редактирование в стиле VSCode для DeepSeek Harness: центральный файловый редактор на базе Monaco (вкладки, быстрое открытие Ctrl+P, строка состояния) и интерактивный просмотр diff результатов правок/записей агента с Keep/Undo для каждого изменения, откатом и архивированием, сохраняемый между перезапусками.

Многоуровневая память для DSH с 10 инструментами агента: привилегированная запись (memory_add, memory_delete, memory_import), управление размышлением (memory_ruminate и связанные команды) и граф памяти. Конвейер L0-L3 извлекает и добавляет релевантные воспоминания перед каждым шагом модели.

Пакет DeepSeek Harness, превращающий выпуск больших текстов (научные статьи, отраслевой анализ, деловые комментарии) в конвейер из 9 ролей. В 6 фазах параллельно работают T1 поиск литературы, T2 данных и T3 кейсов; затем T4 аналитик, T5 автор, T6 критический напарник, T7 аудитор, T8 финализатор (выполняет координатор) и T9 рецензент. Есть треугольная проверка доказательств; M-gate из 26 проверок (25 скриптовых + 1 человеческая); аудит G0-G16 с проверкой следов ИИ в китайских текстах; оценка рецензирования с подбором журнала; 4 ручных чекпоинта. Установка: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` и запись `lib/index.js` регистрируют skill). Включены карточки ролей T1-T9, шаблоны, 36 проверочных скриптов без зависимостей и README на пяти языках.

Командная панель DeepSeek Harness: лента активных сессий и список команды, доска задач с подтверждениями и действиями записи, поток активности и настольная HUD-капсула, следующая за рабочим диалогом. Только HUD-капсула предназначена для Windows.

Навык написания китайских полнометражных сценариев: два входных блока (контекст + библия персонажей), питающие движок причинно-следственных ценностей, проверку на «привкус ИИ» и журнал непрерывности; работает в Codex / Claude Code / dsh / zcode.

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

Переписывает исходящие запросы `/chat/completions` с эволюционирующим каркасом цепочки рассуждений (геном из девяти измерений, элитный отбор с фрагментным скрещиванием, одна детерминированная переоценка), оценивает ответы по фиксированной базе из 20 целей и добавляет строку на каждое переписывание в `live-requests.jsonl` в корне данных плагина (по умолчанию `<cwd>/.aecot`, настройка через `AECOT_ROOT`).

Добавляет предустановку разрешений `auto` между workspace-write и danger-full-access: классификатор один раз предоставляет рутинные повышения прав песочницы, а опасные или неоднозначные запросы по-прежнему направляются человеку.

Автосжатие сначала создаёт заметку передачи: когда сессия приближается к порогу токенов, просит модель сохранить checkpoint проекта в workspace, а затем может запустить новую сессию с инструкцией продолжить и отложить старую. Заметка должна быть записана в текущем цикле сжатия, а раздел conclusions — действительно измениться, чтобы не прошёл устаревший или лишь затронутый файл.

Тонко настроенный шлюз разрешений: рецензирование вызовов инструментов по категориям (каталоги вне рабочего пространства, команды, чтение/запись файлов, субагенты, повторяющиеся действия) с глобальными и проектными исключениями allow/deny, значениями по умолчанию для быстрых инструментов, пользовательскими правилами, двуязычным модальным окном одобрения с деталями inline diff, пользовательскими причинами отказа и потоком обновления песочницы.