Плагины

Использует подписки ChatGPT в DeepSeek Harness Desktop через официальный Sign in with ChatGPT, с динамической регистрацией Agent и нативным выбором модели и рассуждения.

Перетаскиваемый виджет-компаньон Tokyo с мониторингом квоты Codex, ручным поиском исполняемого файла и редактируемыми ответами. Требуются Codex CLI (codex app-server) и вход в ChatGPT; при входе по API key квота подписки недоступна.

Добавляет контекстное меню по правому щелчку на ссылках файлов в истории DSH: копирует абсолютный путь, показывает файл в Explorer, переиспользуя и активируя существующее окно, и предлагает все приложения, зарегистрированные для типа. Язык меню следует DSH (китайский/английский). Только Windows; Explorer и список приложений используют PowerShell.

Создаёт интерактивные карточки ответов из фиксированного каталога 31 компонента (ползунки, поля, сортируемые таблицы, графики, формулы, вкладки, списки, схемы, викторины и анимации и др.). Управление пересчитывается в браузере без нового вызова модели; модель не пишет HTML и JavaScript. Включает движок анализа (интегралы, производные, пределы, суммы, корни, многочлены Тейлора) и встроенный навык, объясняющий модели, когда использовать карточку.

После каждого хода предсказывает следующее сообщение и показывает его призрачным текстом в Composer: → принять, Ctrl+→ дополнять по словам при вводе, Esc закрыть. По умолчанию модель следует за сеансом, но её можно выбрать в карточке настроек; там же есть переключатель и тест скорости.

Связывает DeepSeek Harness с VS Code: одобрения отвечаются в нативных уведомлениях, ask_user_question — в карточке боковой панели; ide_context получает активный файл, diagnostics и выделение, его можно отправить в поле составления. В панели есть live transcript, выбор сеанса в рамках workspace и управление моделью/разрешениями.

Показывает названия и описания установленных плагинов DSH на упрощенном китайском: при запуске переводит через harness LLM service только отсутствующие в локальном JSON-кэше и передает metadata { en, zh } в resolveText(). Без изменений DOM и сторонних API.

Игра в социальную дедукцию против собственных конфигураций моделей. За столом N мест (по умолчанию шесть, одно ваше); некоторые остальные занимают агенты с разными настройками provider, model, temperature, system prompt и disguise. Задавайте вопросы и сопоставляйте ответы, чтобы определить нечеловеческие места. Личность места и конфигурация модели агента скрыты в host state до вынесения вердикта; после него раскрываются параметры disguise. Каждый раунд экспортирует JSONL диалога по каждому месту и запись вердикта. Одинаковые seed и script ходов воспроизводятся побайтно идентично, позволяя сравнивать запуски с разными моделями или уровнем disguise.

Подключает Android-клиент DSHM к сеансам DeepSeek Harness на компьютере для удаленного чата, смены модели и одобрений; поддерживает сопряжение и отзыв устройства.

Совместимый с OpenAI HTTP endpoint для сеансов DSH и панель телефона: чтение расшифровок, просмотр файлов, отправка сообщений или постановка в очередь, ответы на запросы одобрения и вопросы.

Снимок и шлюз дрейфа: сохраняет полный видимый реестр (name/description/parameters, включая MCP-инструменты) в JSON для коммита и предупреждает о добавлении, удалении или изменении инструментов.

Заменяет команды удаления агента (PowerShell Remove-Item и его псевдонимы, Bash rm/unlink/rmdir, CMD del/erase/rd/rmdir) операциями системной корзины в Windows, Linux и macOS. До запуска по возможности проверяет скрипты на такие же действия; резервного варианта безвозвратного удаления нет.

Сервис GitHub issues для DSH: превращает анализ сбоя телеметрии в единый отчет, создает предварительно заполненный URL новой issue и сокращает его при превышении заданного лимита длины; переписывает простое описание в структурированную issue с помощью модели deployment.

Диктовка push-to-talk для Web composer: удерживайте hotkey для записи, транскрипт через speech Remote DSH (локальный SenseVoice) попадает в черновик; автоотправка необязательна.

Чип периода тарификации DeepSeek API показывает peak/off-peak и обратный отсчёт до смены тарифа. По нажатию правила; в peak отправка перехватывается для подтверждения.

Прикрепляет файлы/папки через буфер, системный picker или поиск пути @mention; папки преобразуются в постраничный Markdown для чтения агентом. Только macOS (osascript).

MCP-поиск кода SQLite FTS5/BM25: code_search/code_outline/code_index/index_status. CJK-биграммы, tree-sitter-разбиение с учётом деклараций, инкрементальная индексация, трёхслойный фильтр секретов. Китайский запрос ищет английский код; vector store/embedding по умолчанию не нужен. Нужна локальная Python 3.10–3.12 engine из scripts/install.sh и CODERAG_ROOT в profile patch.

Продолжает прерванный ответ через /continue или кнопку (ручной стоп, сбой модели, лимит токенов, crash); после ответа убирает prompt из transcript.

Запрашивает баланс и цену токенов настроенных в DSH провайдеров моделей независимо от endpoint или relay. Принимает скрипты использования cc-switch и показывает баланс выбранного провайдера под composer.

Добавляет в настройки DSH страницу горячих клавиш с шестью переназначаемыми командами, включая переключение режима разрешений и уровня рассуждения, а также переходы к странице состояния и списку задач. PgUp/PgDn перемещает курсор по вводу; при желании можно переназначить Enter в поле составления.

Показывает китайские сводки в карточках skills панели dsh-skill-mcp-panel: раскрытая карточка получает краткий обзор, категорию и пункты, а английское описание скрывается за переключателем «原文». Отсутствующие в карте skills хост переводит по запросу текущей моделью по умолчанию и кэширует на диске по хешу оригинала; ручная запись не нужна. Skills с уже китайским описанием пропускаются.

Объединяет TypeSafe/Jev, Cloudflare/Clef, Nace/Drex, собственный хостинг Laya и пользовательские провайдеры решений единым интерфейсом. Классифицирует, фильтрует и оценивает агентов и плагины, а также локализует объекты на изображениях со структурированными результатами.

Проверяет полноту сценария учений по этапам, уровням реагирования, управлению и ресурсам; отмечает только расхождения, без содержательного вывода.

Видеопроцесс из четырёх этапов (brief, script, assets, compose): создаёт озвученный ролик из одной фразы с ComfyUI workflow или API изображений/видео и сборкой FFmpeg.