Плагины

Канал Feishu/Lark, который управляет агентами DeepSeek Harness из чатов: потоковые насыщенные карточки с живым размышлением и шагами инструментов, учёт стоимости за ход по тарифам DeepSeek в часы пик/вне пика, карточки одобрения в один тап, приём изображений с проверкой моделью и подключение по QR-коду без публичного эндпоинта.

Регистрирует /wrapped, который читает собственную статистику сессии и отрисовывает доступную для публикации тёмную SVG-карточку-сводку — время инструментов против времени размышления, скорость декодирования и вердикт по соотношению инструментов и размышления.

Плагин компьютерного зрения DeepSeek Harness: 8 режимов анализа (описание, OCR, данные с графиков, обзор интерфейса, обнаружение объектов, сравнение, генерация кода, отладка), любой OpenAI- или Anthropic-совместимый API зрения, со встроенной бесплатной моделью зрения и автоматическим переключением при ограничении частоты запросов.

Генерация изображений из текста и изображений из изображений внутри DSH через OpenAI-совместимые эндпоинты, с инструментом агента, резервированием между несколькими провайдерами и рабочим пространством в боковой панели с историей.

Набор для мониторинга финансовых рынков для dsh: котировки в реальном времени, локальный список наблюдения, пороговые оповещения с задержками, периодический опрос и графики ASCII/mermaid в чате для акций/индексов A-share и криптовалют (Tencent + CoinGecko).

Посмотрите, как вы использовали ИИ: `/session-insights` анализирует ваши сессии DSH во времени, показывает, что сработало, какие проблемы возвращались снова и снова и какие результаты были реально получены, а затем создаёт ретроспективный отчёт на вашей машине.

Баланс аккаунта DeepSeek в реальном времени в нижней части боковой панели с графиком расходов за 5 дней.

Панель статистики сессии справа, показывающая средний процент попаданий в кэш, стоимость сессии, время работы, число запросов, суммарные токены и баланс аккаунта.

Переводит видимый китайский интерфейс и контент в DeepSeek Harness Web, используя локальную для браузера модель OPUS-MT для названий сессий, имён рабочих пространств, сообщений, результатов поиска и текстов плагинов, для которых дано согласие, при этом удалённый перевод ограничен только элементами интерфейса из белого списка.

Рейка карты диалога вдоль левого края транскрипта: одна отметка на каждый ход пользователя, считываемая из полного журнала сессии на хосте, а не из отрисованной страницы, поэтому длинные сессии покрываются целиком. При наведении соседние отметки раскрываются веером по пиксельному расстоянию и всплывает прокручиваемое превью подсказки этого хода и последнего ответа на неё; клик прокручивает к этому ходу, сначала подгружая более старую историю, если она ещё не отрисована; отметка видимого хода остаётся подсвеченной во время прокрутки.

Автоматически повторяет неудачные API-запросы, чтобы диалоги DSH не прерывались. Поддерживает настраиваемые коды состояния и коды ошибок.

Детектор качества компактификации / галлюцинаций: когда фрагмент разговора компактифицируется, проверяет по двум осям, что ключевая информация сохранилась — ТОЧНОСТЬ (утверждения в сводке должны дословно встречаться в исходных листовых событиях, иначе помечаются как сфабрикованные) и C

Плагин DeepSeek Harness (двусторонний хост + браузер) для отслеживания баланса вашего аккаунта DeepSeek и оценки стоимости на основе токенов, с ценами, настроенными онлайн по модели × периоду пик/внепик. Всё живёт в едином модальном окне (открывается из кнопки Баланс в подвале боковой панели); кнопка в заголовке сессии показывает живое «Сессия ≈xx CNY». Текст UI двуязычный (китайский / английский, в зависимости от языка хоста).

Приватные локальные вложения файлов для DeepSeek Harness с нативными изображениями и ограниченным чтением документов.

Навигация по временной шкале сообщений в стиле Codex для веб-клиентов DSH: наведите для предпросмотра сообщения, нажмите для перехода к нему, текущий читаемый ход остаётся выделенным.

Плагин DeepSeek Harness (dsh) для @tabilo/ai-code-review: регистрирует инструмент ai_code_review (review | context), который переиспользует движок на Node.js для сбора диффов, запуска тестов/покрытия, анализа влияния и подачи пакетных навыков модели.

Унифицированная среда исполнения редактора для DeepSeek Harness на базе MCP Apps.

Маршрутизация бесплатных моделей для DeepSeek Harness (dsh) — обнаруживайте бесплатные модели OpenRouter, применяйте лучшую бесплатную модель как агентскую по умолчанию, автоматически ротируйте при ограничениях скорости; платная конфигурация не затрагивается, пока не попросят.

Отладочная консоль LLM для DeepSeek Harness: захватывает полное содержимое каждого вызова модели на водопаде llm/stream (опции, фрагменты потока, использование, проводной протокол) и отображает это в пристыкованной панели в стиле DevTools, с дифференцированием контекста по общему префиксу, реконструкцией проводного JSON, экспортом в JSON и настраиваемой во время выполнения политикой захвата.

Настольный питомец macOS, форкнутый из anneheartrecord/dsh-desk-pet, в реальном окне поверх всего, покрывающем фуллскрин-Spaces: поза следует за тем, что делает локальный DSH, в шести состояниях, контекстное меню — настоящее AppKit-меню с тихим режимом и списком сессий, семь скинов в комплекте. Два из семи нарисованы из геометрии скриптом в репозитории, а не сгенерированы, поэтому для создания скина не нужна модель изображений и API-кредиты; встроенный навык по-прежнему разворачивает одно фото во все восемнадцать поз на вашем собственном инструменте изображений с вашими учётными данными. Нет Electron и ничего не нужно устанавливать рядом: окно управляется через ctypes на Python, поставляемом с macOS.

Инструменты изображений для поля ввода чата (собственная разработка): загрузка изображений (≤10MB для защиты токенов) + скриншот пользовательской области (Electron desktopCapturer), инъекция в черновую дорожку изображений DSH. Ноль внешних зависимостей.

Добавляет карточку настроек, которая показывает системное уведомление и опциональный звуковой сигнал при завершении хода беседы.

Готовый к Китаю голосовой ввод для композера. Требуется локальный Python-мост (pip install dashscope websockets, запуск bridge/voice-bridge.py) — сам плагин не работает. Микрофон браузера передаёт 16 кГц PCM в мост, который запускает Alibaba Cloud DashScope ASR (paraformer-realtime-v2); промежуточный текст заполняет черновик в позиции курсора, авто-остановка по тишине, опциональная авто-отправка.

Захват экрана и внешнее распознавание изображений: инструменты take_screenshot, list_windows, analyze_image и view_image с настраиваемым каналом GPT vision (gpt-5.5 / gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra), API-ключ через сервис учётных данных и карточка настроек; view_image показывает скриншот в веб-интерфейсе, в то время как контекст модели хранит только текст.