Плагины

Магазин плагинов для DSH Web UI: просмотр каталога, поиск, установка в один клик, значки совместимости и список установленных плагинов.

Шлюз входа для веб-интерфейса dsh: аутентификация по паролю или общему токену, сессионные куки, ограничение скорости, CLI управления пользователями (манифест dsh.bundle с версии 0.4.1, подключение одной командой `dsh plugin add`).

Голосовая AI-девушка для Web UI: микрофонный ввод через FunASR, голосовые ответы Qwen3-TTS, окно анимации компаньона и двусторонний QQ-чат (текст/голос/изображение push) через NapCat.

Уведомления браузера и звуковой сигнал, когда ход сессии завершается, агент задаёт вопрос или ожидается одобрение; клик по уведомлению открывает сессию; эндпоинт удалённого триггера и канал SSE (npm: dsh-my-notify).

Надёжность задач: авто-повтор при тайм-аутах/сбоях модели, автопродолжение незавершённых задач, проверка завершения, прерывание циклов размышления, возобновление после сна или перезапуска, режим автопилота и удалённая точка запуска (npm: `dsh-task-reliability`).

Каузальный ограждающий механизм white-box для dsh: каждый вызов инструмента разбирается перед выполнением по детерминированной каузальной цепочке логики — блокирует разрушительные операции и операции с файлами учётных данных, эскалирует повторные нарушения границ, отключает сбойные звенья до подтверждённого исправления и выдаёт вердикты риска для неаудируемого выполнения; работает полностью локально без затрат на API, плюс 6 white-box инструментов самопроверки.

Плагин DSH Prompt Library: CRUD для промптов, теги и категории, импорт/экспорт, AI-редактура, клип выбранного текста в один клик, напоминания в боковой панели и пузыре ассистента.

Мультиплатформенный конвейер исследований и глубокого поиска: harvest_scout для параллельного обнаружения по GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili и YouTube; harvest_deep_research для автоматических подробных исследовательских отчётов; а также извлечение, перекрёстная проверка источников и аудит достоверности.

Шлюз многопользовательской авторизации для веб-интерфейса DSH: при первом посещении создаётся аккаунт администратора; администраторы добавляют пользователей и управляют ими в панели настроек GUI; обычные пользователи видят только свои разговоры, а неавторизованные посетители перенаправляются на /login.

Объединяет все локально авторизованные аккаунты WorkBuddy в DeepSeek Harness в один пул моделей с автоматическим фейловером (ротация мультиаккаунтов, живые кредиты и каталог моделей с множителями кредитов по моделям и метками бесплатно/ночная скидка).

Управление компьютером через внешнее USB HID-устройство: назовите цель обычным языком, модель зрения находит её в обрезанном скриншоте окна, а Raspberry Pi Pico 2 перемещает настоящую мышь и набирает текст на настоящей клавиатуре. 7 инструментов. В Windows есть список окон, обрезка по окнам и автоматическое поднятие окон; в macOS требуется pyobjc, и список окон с поднятием отсутствуют; Linux не поддерживается.

Бандл DeepSeek Harness регистрирует навык, превращающий длинный формат (академические статьи, отраслевой анализ, бизнес-комментарии) в конвейер из 9 ролей: параллельные скауты T1 литература / T2 данные / T3 кейсы, запускаемые координатором T4 аналитик, T5 писатель, T6 критический компаньон, T7 аудитор, T8 финализатор, T9 рецензент. На 6 фазах с треугольной проверкой доказательств, M-гейтом из 23 проверок, аудитом G0-G14 включая китайский шлюз ИИ-следа, оценкой peer-review с подбором журналов и 4 человеческими контрольными точками. Установка через `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch плюс запись lib/index.js регистрирующая навык); карточки ролей T1-T9, шаблоны и 11 скриптов проверки без зависимостей, README на пяти языках.

Звуковые уведомления по событиям: завершение хода, одобрение, вопрос, ревью плана, блокировка цели и сбой задачи — у каждого свой звук и громкость, настраиваемые в Web UI (встроенный синтезатор, отключение или локальный аудиофайл).

Выделенные маршруты моделей, инструменты и системные рекомендации для зрения, уплотнения, обзоров, подагентов, заголовков и генерации изображений.

Инструмент оболочки Git Bash для Windows: выполняет команды через bash, поставляемый с Git for Windows, с тайм-аутом, песочницей, усечением вывода и фоновыми заданиями, заменяя медленный инструмент pwsh и инструмент bash только для WSL.

Страница настроек возможностей по моделям: уровни усилия рассуждения с их точной формулировкой, входные модальности и лимиты токенов, оформленные как декларации или разреженные переопределения каталога.

Единый анкерный пресет агента для DeepSeek V4 Pro/Flash на официальном API и opencode-go: минимально-точный бутстрап первого запроса с двумя инструментами, зависящие от модели пути Pro/Flash и управление каталогом с учётом эпох для стабильности долгих сессий.

Перерисовка на стороне клиента карточек инструментов edit/write с почти линейным diff на уровне строк, который убирает дублирующиеся неизмененные строки и подчеркивает фактически измененные символы внутри замененных строк.

Навык исследовательского рабочего процесса AI-for-Science для DeepSeek Harness, для исследователей и аспирантов, использующих агентский ИИ: многоугольный обзор литературы с файлами по углам, дизайн экспериментов со списком оговорок, чтение рисунков и статей; каждое задание возвращает файлы плюс бриф кросс-проверки для второй модели. Ноль зависимостей, MIT.

🔔 Межоконные уведомления о завершении и одобрении для DeepSeek Harness — всплывающие напоминания, которые возвращают вас к DSH, в стиле Codex/WorkBuddy.

Пакет прокси-аутентификации по паролю с отказом в доступе по умолчанию (fail-closed) для веб-профиля DeepSeek Harness

Набор веб-приложения iKanban с управлением с клавиатуры для DeepSeek Harness

Единый привязанный пресет агента для DeepSeek V4 Pro/Flash в официальном API и opencode-go: минимально точный двухинструментальный бутстрап первого запроса, пути Pro/Flash с учётом модели и управление каталогом с учётом эпох для стабильности длинных сессий.

Пресет экспертного режима DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): координатор + 17 субагентов-экспертов с автоделегированием. Функции: taskboard (автомат pending/ready/running/done/failed, DAG зависимостей, атомарный захват, повтор, восстановление), контроль качества (конвейер 5 этапов: требования, реализация, проверка, рецензия, интеграция; 2 доработки), Five-Anchor (рецензия/сходимость/анти-дрейф/сотрудничество/ресурсы), Near-distance (шаблон идентичность/задача/вывод), прогрессивное раскрытие (~28% экономии токенов), персистентность, P2P-шина, перекрёстная рецензия, пул опыта, быстрый путь, авто-повтор. 17 экспертов: данные, копирайтинг, юрист, PM, frontend, UI/UX, архитектор, соцсети, growth, квант. финансы, backend, DevOps, БД, QA, безопасность.