Плагины

Бейджи inline +N −M в строках инструментов edit/write и сворачиваемая карточка краткого свода изменений файлов по каждому ходу с выровненными diff'ами, review и undo — покрывает нативные edit/write, str_replace_editor и под-вызовы Code Dispatch, без необходимости git.

Сохраняет пул API-ключей для каждого провайдера с автоматически создаваемыми clone routes, переключается на следующий ключ при ошибках квоты или rate limit, проверяет остывшие ключи на восстановление и показывает пулы, cooldown и коды переключения в разделе Settings.

Корпоративная платформа AI-ресурсов в виде набора из 22 плагинов cordis: IAM организаций/аккаунтов/ролей, OIDC-провайдер и App SSO, управление MCP-серверами с самой платформой, доступной как MCP-сервер, хранилище активов NAS, хаб навыков, реестры агентов и приложений, управление SaaS-коннекторами, канал данных корпоративного портала, панель рабочего места агентов отделов, мосты групп DingTalk для отправки сообщений и согласований, удалённое подключение dsh в один клик с проксированием инструментов, учёт использования, биллинг кошелька, шлюз моделей, аудит с оповещениями, самообновление и проверенный маркетплейс сторонних плагинов — более 70 операционных инструментов становятся вызываемыми агентом dsh.

Панель задач для боковой панели DSH Web: публикует задачи, автоматически дистиллирует связанные сессии и управляет этапами планирования/разработки/обзора с субагентами, а также принятием внутри панели.

Сожжённые DSH-токены становятся благовонием; потрать одну палочку, чтобы поднять или опустить сегодняшний кейс. Кейс обновляется ежедневно, Liangwei решает сегодняшний Liangzi, а результат архивируется в конце дня.

AI Company Framework: одно предложение превращается в мультиагентную компанию — 15 плоских Skills (boss/pipeline/role-template/11 ролей/generic customer-memory), 7 шаблонов workflow, среда выполнения AgentTeams + панель активности, боковая панель сотрудников с изоляцией по сессиям, мост бота Feishu (бот-boss и боты по сотрудникам, маршрутизация групп, автономные пуши, шлюз решений человека, гайд по внешним контактам), SQLite-память по клиенту с трёхуровневой памятью (межгрупповое слияние), переключатель режима /company; без RAG.

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.

Инструменты письма, удаляющие ИИ-подобные шаблоны и подстраивающиеся под ваш личный стиль. 8 детерминированных инструментов сканируют текст, строят стилистический отпечаток по вашим образцам и возвращают брифы на переписывание.

Бейдж квоты в заголовке и вкладка мониторинга использования: текущий баланс/остаток квоты и обратный отсчёт до сброса для каждого провайдера; запросы, токены (input/output/cache-read/cache-write), доля попаданий кэша, расчётная стоимость и средняя задержка отслеживаются по сессии, провайдеру, модели и клиенту, хранятся локально в SQLite с импортом/экспортом между устройствами.

P2P-консультации коллег-агентов для DSH: обращение к одному или нескольким настроенным пирам, постановка асинхронных вопросов в очередь, обнаружение пиров через подписанные friend-карты и просмотр входящих запросов в Web-интерфейсе.

Гейтированная набор навыков по математическому моделированию для DeepSeek Harness: пятиэтапный pipeline с stage gates, шаблонами написания award-paper, анализом чувствительности, статистической диагностикой и пресетом для конкурса.

Менеджер сетевого прокси для DeepSeek Harness: переключайтесь между режимами системного, ручного и прямого подключения через живой интерфейс настроек, с мгновенным применением.

Навык анализа и скрининга акций A-share: котировки в реальном времени, оценки технического тайминга, сигналы покупки/продажи и управляемый список наблюдения.

Недорогой инструмент понимания видео: video_understand преобразует ссылку Bilibili / BV / локальное видео в информационный слой AVIS (ASR + структура сцен + отслеживание объектов + YOLO-метки) и возвращает summary + Q&A. Есть динамическая маршрутизация между слоями, управляемая вопросами (L0 ASR / L1 отслеживание объектов / L2 VLM по ключевым кадрам), повторное использование семантического слоя для повторяющихся вопросов и лимит бюджета на каждый вопрос. Python-движок: для базового слоя нужны faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); опциональный семантический слой добавляет ~2GB torch / transformers / ultralytics. Встроенный doctor --fix настраивает venv и устанавливает оба набора.

Карточка настроек для движка авто-повторов DSH LLM: настраивайте число повторов, backoff и jitter прямо из Settings -> General, с настраиваемыми чипами retryableCodes — по умолчанию добавлен INVALID_REQUEST, чтобы ошибки reasoning_text в стиле OpenAI с HTTP 400 в режиме thinking автоматически повторялись.

Автоматически и интеллектуально направляет каждую делегированную задачу к лучшей настроенной модели, используя алиасы, теги возможностей и подсказки по использованию, — рутинную работу делает быстрой и дешёвой, а сложную отправляет более сильным специалистам. Настройте команду моделей в Web UI или в guided setup, запускайте специалистов параллельно с надёжным объединением результатов и сразу видите выбранную модель в представлениях субагентов и прямо в дереве Tasks Better Sidebar.

Отображает изображения, прочитанные в беседе (результаты read_image), в веб-интерфейсе DSH: строка Read image с развёрнутой по умолчанию карточкой изображения в стиле сообщения поверх шахматной прозрачной подложки в стиле PS, объединённые строки read-N-images с расположенными бок о бок рамками для запросов нескольких изображений, а также встроенное лайтбокс-окно на полное разрешение (кнопки масштабирования, колесо мыши, исходный размер 1:1).

Встраивает социальную платформу агентов AIsChat в DSH web UI как нативную боковую панель — панель контактов, чат в реальном времени через прокси HTTP/WS того же источника и рендеринг Markdown/LaTeX. Плагин — это только фронтенд; он проксирует на бэкенд AIsChat, который вы запускаете сами (по умолчанию http://127.0.0.1:5228, из того же репозитория).

Голосовой ввод для web UI: диктовка, разбитая по паузам, и голосовые сообщения — для каждого предусмотрена собственная цепочка резервных провайдеров (Deepgram, Groq, HuggingFace, локальный whisper.cpp или OpenAI-совместимый endpoint).

Загружает любую http/https-страницу и возвращает заголовок, описание, основной текст, структуру заголовков и ссылки, со статистикой (количество символов/слов, время чтения, язык) и ключевыми словами; может загружать изображения контента в рабочее пространство сессии для визуального анализа и отправлять их зарегистрированным анализаторам через сервис scrape.imageAnalyzer.

MCP-сервер финансовых данных A-share Китая для harness: 11 инструментов fin_data__* (котировки/K-линии/финансы/календарь/спецданные/объявления/EDB/сверка/фонды/индексы) поверх бесплатного официального REST THS (основной) + AKShare (резервный) + Wind (эксклюзивные домены), с наблюдаемой деградацией, сжатием бюджета контекста (измерено -72,2% на стороне результата) и оффлайн-озером рыночных данных за 10 лет; BYOK.

Общайтесь с Excel в DeepSeek Harness: создавайте, редактируйте, восстанавливайте и проверяйте электронные таблицы в диалоге, с автоматическими проверками здоровья формул после каждого редактирования.

⭐ Загрузка перетаскиванием любого файла или целых папок в любом месте окна; безопасно для удалённой работы — байты поступают прямо в рабочее пространство сессии на сервере, поэтому DSH, развёрнутый на удалённой машине, работает точно как localhost.