Плагины

Двусторонний чат-мост Feishu (Lark) для DeepSeek Harness через официальное постоянное соединение WebSocket: сообщения идут в последнюю сессию привязанного рабочего пространства, ответы возвращаются автоматически. Данные бота и маршрутизация настраиваются в параметрах.

Короткие сигналы Web Audio, когда сессии нужно внимание (подтверждение, вопрос, проверка плана) и при завершении задачи. Звук синтезируется в странице; доступны два стиля и громкость. Без всплывающих окон, уведомлений ОС, аудиофайлов и сети. Один пакет для DSH 0.1.7+ (desktop и web) и 0.1.0-rc.6.

Запуск веб-интерфейса одним щелчком: файл Start-DSH-Web.cmd на рабочем столе Windows запускает dsh web и автоматически открывает браузер (опрашивая до готовности), плюс модельный инструмент web_launcher (install / open / status).

Открывает текущую зарегистрированную Workspace из Session Header или меню Workspace в обнаруженном либо настроенном редакторе, повторно обнаруживает его на лету и запоминает предпочтение браузера.

Мост Feishu для DeepSeek Harness (производный от dsh-im-bridge): длительное соединение WebSocket, карточки подтверждения, ответы в группах только на @упоминание, потоковые обновления карточек и команда /stop.

Состязательное ревью кода: параллельные анализаторы проверяют diff с разных сторон (корректность, жизненный цикл, контракт, безопасность), затем независимые проверяющие пытаются опровергнуть каждую находку; опровержение удаляет ее.

Добавляет в контекст агента разрешенные метаданные запусков GitHub Actions и GitLab CI, не читая журналы, учетные данные или API провайдеров.

MCP-сервер GitHub workbench (dsh bundle): 23 MCP-инструмента для репозиториев, issues, PR, ревью кода и поиска; без зависимостей времени выполнения, с авторизацией PAT/OAuth.

Состязательное ревью кода с разных точек зрения: параллельные проверки корректности, безопасности и сопровождаемости анализируют diff; есть детерминированная оценка серьезности, правила подавления и инкрементальная история.

Панель Git/GitHub для веб-профиля DSH: stage/unstage/discard/diff, ветки, commit, push/pull/sync, журнал, обозреватель файлов, доска workflow и GitHub OAuth для создания PR.

Декларативная оркестрация DAG задач для DSH: проверяет графы зависимостей, параллельно запускает топологические уровни через subagent на базе workflow и детерминированно распространяет сбои.

Инструменты workflow для локального бинарного файла aflare: создают, проверяют и запускают локально-ориентированные детерминированные YAML DAG (восстановление после сбоя WAL, компенсация Saga) через локальный бинарник. Встроено более 300 шаблонов.

Пакет skill для подготовки документации: четыре Agent Skills только на prompt, превращающие кодовую базу в README, описания PR, changelog и ревью кода. Устанавливается в dsh через запись плагина dsh.bundle.

Skill для упаковки DeepSeek Harness в настольное приложение Tauri 2 (macOS + Windows): инструкции установки для обеих платформ, bootstrap через китайское зеркало с контролем тайм-аута subagent, настройка Windows без прав администратора и VS Build Tools, а также приемочные списки для трех путей.

Шаблон scaffold-проекта DSH: строгая инструкция инициализации из 5 этапов, инженерные стандарты и шесть запускаемых стартовых шаблонов (node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo).

Стартовый набор DeepSeek Harness: приветствие, путь обучения 0→1, рекомендации плагинов по сценариям и чек-лист самопроверки вместе с китайским учебным репозиторием dsh-handbook-zh.

Публикует HTML-документ как ссылку для обмена, которая открывается одним касанием и показывается карточкой в чат-приложениях; публикация, обновление и экспорт в PNG/PDF/Word.

Чистый HTTP-клиент, передающий повторяющиеся задачи с текстом и изображениями (OCR, анализ, сравнение) уже работающему серверу Unsloth Desktop (Unsloth Studio) через unsloth_run и unsloth_vision. Никогда не запускает процессы и не управляет ими.

Передает повторяющиеся задачи с текстом и изображениями (OCR, анализ, сравнение) локальному серверу KoboldCpp (llama.cpp) через koboldcpp_run и koboldcpp_vision; по запросу управляет жизненным циклом сервера.

Двухуровневое чтение изображений для текстовых моделей: сначала быстрый локальный офлайн-OCR через RapidOCR, затем резервная vision-модель через modlens.

Прозрачная защита изображений для текстовых маршрутов: предотвращает зависание сессии с ошибкой 400 при вставке изображений и добавляет инструмент vision_analyze для OCR/PDF/docx/pptx/видео.

Преобразование изображений в текст в Web UI: вставьте или перетащите изображение, чтобы преобразовать его в структурированный текст и отправить. Это позволяет текстовым LLM принимать изображения через совместимый с OpenAI API зрения.

Инструменты проверки в headless-браузере: агент открывает только что созданную страницу, читает отрисованный DOM и вычисленные стили, проверяет консоль и делает снимок результата. В комплекте skill frontend-verify.

Управление браузером по ссылкам доступности: переходы, снимок страницы в виде дерева ссылок, действия с элементами и ожидание условий. Политика источников следует режиму подтверждений сессии и обеспечивается перехватом запросов.