Плагины

Межсессионный движок памяти для DeepSeek Harness: хранилище SQLite + редактируемое человеком зеркало в Markdown, консолидация autoDream, офлайн-семантический поиск (локальная векторизация/переранжирование/кластеризация), временная шкала сущность-атрибут, режим Sleep Mode, autoSummarize с пользовательской моделью и 7 инструментов памяти.

Плавающий DSH-десктоп-питомец с 12 авторскими анимациями состояний для запросов, инструментов, compaction, архивирования и улучшения промптов; живая заполненность контекста; постоянный Сквозной Журнал между сессиями; итоги по провайдеру/модели, почасовые тренды и виды на 7/30 дней; переключение тёмной/светлой темы; опциональные оценки стоимости (по умолчанию выключены) с визуальным редактором цен и оповещением месячного бюджета; клиентский импорт скинов ZIP; экспорт использования в JSON/CSV; панельные чтения только снимков с фоновой инкрементной индексацией; и подключаемое по запросу улучшение промптов с редактируемым предпросмотром и отправкой в композер DSH.

Настройка уровней усилия рассуждения и значений по умолчанию субагента для пользовательских моделей DSH.

Использует веб-чаты Qwen, DeepSeek, Kimi и Z.ai как провайдеры моделей DeepSeek Harness, со входом через ваш аккаунт браузера.

Разработка для DSH в стиле VSCode Remote-SSH — подключение к HPC и серверам по SSH, чтение и редактирование удалённых файлов во встроенной вкладке Files, терминал с авто-SSH, удалённые рабочие пространства с чтением за один проход и кэшированием результатов, а также 12 session-aware инструментов модели remote_ssh_*.

Нижняя информационная панель для Web UI DSH: провайдер/модель, баланс в реальном времени, цены пик/вне пик с обратным отсчётом и реальные сохраняемые расходы по сессии в одной строке.

Озвучивает ответы ассистента через бесплатный Edge TTS или собственные голосовые модели RVC: кнопки озвучивания + автоозвучивание, адаптивное поблочное прогрессивное воспроизведение (длинные тексты без пауз), установка голосовых пакетов из реестра в один клик и портативная среда выполнения RVC.

Даёт модели доступ к инструментам разбора документов MineRU.

Связывает личные чаты WeChat с DSH: двусторонние сообщения с текстом, изображениями, файлами, аудио и видео, а также slash-команды для сессий, рабочих пространств, моделей и разрешений. Цель — нативный опыт DSH внутри WeChat.

Покруговой биллинг кэша во всплывающем окне счётчика контекста композитора: сколько текущий вызов тратит на попадания в кэш, промахи и вывод в CNY, с автоматической официальной тарификацией пик/вне-пик и по моделям; скрыт на неофициальных маршрутах DeepSeek.

Закрепляет язык рассуждений модели на уровне из Settings - General - Thinking language (упрощённый китайский или уровень по умолчанию, ограничивающий только ответы и оставляющий рассуждение модели). Добавляет секцию системного промпта с порядком -1000000 и повторно поднимает её на первое место в конце сборки; необязательная копия ставится перед каждым сообщением пользователя для моделей, слабо соблюдающих статичные секции.

Провайдер моделей Tencent CodeBuddy для DeepSeek Harness, выполняющий вход через OAuth в браузере вместо API-ключа: выводит каталог моделей CodeBuddy с возможностями контекста, вывода, вызова инструментов, reasoning и изображений каждой модели, хранит несколько аккаунтов с автоматическим переключением на следующий рабочий, показывает в композере остаток квоты с панелью использования token и кредитов и выполняет по каждому аккаунту автоматизируемые задания роста CodeBuddy с журналом выполнения. Установка из npm командой `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Вход с аккаунтом ChatGPT в DeepSeek Harness через OAuth-поток в браузере Codex без API-ключа и без выбора workspace: подписывает логин на провайдер Codex от pi-ai, позволяет задать глобальные Codex-модель и reasoning effort по умолчанию для новых сессий, обновляет список моделей из собственного catalog-endpoint вошедшего аккаунта и показывает в композере окна использования за пять часов и за неделю.

Командная коллаборация мультиагентов для DeepSeek Harness с моделями, навыками и MCP-серверами для каждого ассистента, независимыми контекстами, общими рабочими пространствами, координацией задач и управлением диалогами.

DSH Knit сортирует Markdown/код/изображения/видео по диалогу в sidebar; Context Pack через knit_docs. BM25/IDF по умолчанию локально сравнивает недавние сообщения с title/summary/body: без модели/сети, данные не уходят; индекс сохраняется между рестартами/сессиями. Есть evidence/preview; атрибуция фиксируется при чтении, pin/exclude до поиска обратимы. v0.23: опциональный hybrid OFF; нужны embeddings Ollama/OpenAI-compatible, настроенные пользователем. Передаются только query+title/summary (Markdown: первый абзац ≤60 символов; код: относительная папка; медиа: имя), не полный текст/absolute path; loopback = локально. v0.24 связывает незакоммиченные изменения через read-only git status (fixed argv, без shell, env allowlist), OFF. Реального теста нет; улучшение не заявлено.

Синяя стеклянная тема океанской фантазии для DeepSeek Harness Web: чёткий океанский фон, стеклянные пузыри, океанская боковая панель с золотым градиентом надписи HARNESS и нижним мультяшным персонажем, кнопка настроек в виде кита и градиентный текст модели.

Визуально настраивает промпт агента, инструменты, видимые навыки, субагентов и резервные модели, а также собирает нескольких агентов в команду. Он никогда не пишет и не редактирует файлы пресетов хоста.

Магазин и менеджер навыков: управляйте на одной странице навыками всех локальных кодинг-агентов (10+ исполнителей, включая Claude Code и Codex) и импортируйте их в библиотеку навыков DSH; встроенный магазин с 6600+ навыками, статистика накладных расходов токенов на навык и управление видимостью моделей.

Управляет авторизованным Chrome/Edge, разрешённым локальным HTML и приложениями Windows через поисковую панель или @. Есть ограниченные снимки, пакетные действия, скриншоты, WebMCP, разрешённые загрузки и перетаскивание; сетевые метаданные — только opt-in. Сохраняет доказательства ошибок; явная область наблюдения после действия проверяет одно финальное условие видимого текста/значения/URL без повтора эффектов. Аннотации в очереди сеанса (правка/удаление/восстановление) добавляются только в черновик. Для приложений сначала совместимый установленный/одобренный MCP, затем Cua Driver (текст, горячие клавиши, постраничные элементы). Фоновый ввод зависит от приложения. Нужны Chrome/Edge 125+ и вручную загруженное сопряжённое расширение MV3; плагин его не устанавливает.

QA по соответствию дизайну для текстовых моделей: инструмент `deepseek_vision` заимствует «глаз» из любого OpenAI-compatible vision route, чтобы модель могла определить, соответствует ли реализация макету; вместе с бенчмарком, стоящим за этим суждением (четыре fixture, 23 внедренных дефекта, raw transcripts) и дисциплиной вопросов, на которой это основано.

Часть Fish Buddy для DSH: передаёт в привязанную сессию отдельный виджет-кита для Windows (.exe со страницы Releases проекта). Виджет слушает, говорит, выводит живые субтитры, выборочные кадры и игровой чат; при первом запуске скачивает модель распознавания речи (по умолчанию 228 MB).

Плавающая панель для управления MCP-серверами и skills в веб-интерфейсе DSH: отложенная загрузка инструментов для каждого сервера (ToolSearch, по умолчанию выключена) исключает инструменты сервера из контекста каждого хода. Сначала в промпте перечислены только имена; полная схема добавляется после того, как модель находит её встроенным tool_search, чтобы не расходовать контекст на неиспользуемые схемы. MCP-серверы доступны глобально или в .dsh/mcp.json проекта; есть включение по серверам, каталог из 47 сервисов и импорт из десяти других клиентов. Skills автоматически обнаруживаются в своих реальных областях с учётом перекрытий; для каждой skill задаётся автоматический вызов моделью или только ручной.

Управляет научным построением графиков OriginLab Origin из ИИ-чата через MCP: 62 инструмента. Сторож модальных диалогов, предохранитель LabTalk, release/reconnect, подгонка с начальными/фиксированными/взвешенными параметрами, детальная правка графиков и листов, матричные инструменты, декларативный FigureSpec YAML (сравнимый по diff и воспроизводимый), снимок MCP Resources только для чтения, мост matplotlib-figure, сборка PowerPoint с подписями панелей, поиск шаблонов в Graph Gallery, экспорт в EPS, белый список доступа к файлам, базовая линия визуальной регрессии и редактируемый результат OPJU с детерминированной проверкой обратного чтения.

SkillRoute от JEStats: маршрутизация навыков для агентов DeepSeek Harness.