Плагины

Фильтрация skills по tag: назначьте их навыкам и передавайте каждому workspace или диалогу только подмножество, выбранное булевым выражением (например, `pdf + docx` или `aegis * plugin`). Исключенные skills блокируются из каталога модели через deny-shadow, а не просто скрываются в настройках; навыки вне выражения можно добавить вручную или принудительно отключить. Встроенный `tagging-skills` учит агента выводить набор tag по используемой машине.

Показывает OpenWiki workspace в правой боковой панели DSH Web: обнаруживает каталог wiki, запускает официальный reader `openwiki visualize` на loopback-порту и встраивает его в отдельную вкладку. Сравнивает версии openwiki и DSH с настраиваемыми минимальными версиями и проверяет registry на обновления самого плагина.

Читает и записывает облачные документы WPS 365 (smart documents и .docx/.xlsx/.pptx) через локально установленный wps365-cli, проверяя конфликты перед записью. Требуется корпоративный аккаунт WPS 365.

База знаний и конвертер DocChain: поиск по имени файла, содержимому и metadata; поиск по doc_id/имени с чтением; список тем; пакетная загрузка; конвертация в Markdown; поиск похожих изображений и описания изображений по документам в sidecar Markdown; глубокое исследование. Каждая функция скрипта также доступна как нативный DSH tool in-process: doc search/content search/filename search/topic info/metadata search/upload/image search/image describe/doc2markdown. Настройки поддерживают несколько сред с отдельными адресами/учетными данными, переключение в один клик и выбор тем для каждой среды. Нужны URL сервиса docchain и API key, кроме doc2markdown. Описания изображений требуют также OpenAI-совместимый мультимодальный endpoint (настраиваемая внутренняя gateway-модель по умолчанию).

Регистрирует два инструмента для DeepSeek Harness. `doc_ocr` обрабатывает сканированные PDF и изображения в локальном RapidOCR или облачном Zhipu GLM-OCR и возвращает текст по страницам, финансовые таблицы с проверкой баланса и найденные пункты договоров. `doc_preprocess` превращает каталог исходных файлов в базу Obsidian с семиэтапным pipeline, маршрутизацией backend и инкрементальным пропуском по sha256. Несошедшиеся числа отмечаются, а не выдумываются. Для локального engine нужен Python с rapidocr-onnxruntime, pypdfium2, Pillow (`pip install -r requirements.txt`); GLM требует ZHIPU_API_KEY.

Позволяет модели действительно видеть видео: локальный ffmpeg берет кадры с временными метками, а faster-whisper расшифровывает аудиодорожку, поэтому агент читает реальные пиксели покадрово, а не доверяет текстовому резюме. Полностью локально, без загрузки; честно сообщает, если в аудио нет речи. Только Windows; нужны Python 3.10+ и ffmpeg. Первый video_eyes_setup загружает около 700 МБ (faster-whisper и его модель).

Добавляет видимый preset Agent visible-browser (persona и tools для навигации, заполнения форм, кликов и скриншотов через Playwright MCP) и блокировку всех вызовов browser tool в других preset до одобрения пользователем этой Session через browser_access. Bundle также подключает сам Playwright MCP provider. Страница настроек Plugins и инструмент browser_source переключают во время работы Microsoft Edge (по умолчанию), Chromium из Playwright или CDP endpoint. Нужна общая регистрационная строка browser-use в профиле (один provider на процесс).

Устанавливает skill codex-cua, чтобы DeepSeek Harness мог использовать Codex computer use: управлять Chrome и нативными приложениями macOS через runtime настольного ChatGPT/Codex. Включает постоянный клиент сессии и самопроверку doctor. Нужны настольное приложение ChatGPT/Codex с расширением Chrome, Python 3.9+ и macOS.

Регистрирует инструмент `office_audit` для DeepSeek Harness: пересчитывает формулы встроенным LibreOffice Kit и проверяет значения — ошибки формул, битые ссылки на листы, согласованность формул, жестко заданные константы, форматы чисел и единицы, баланс, движение нераспределенной прибыли, сверку денежных средств, промежуточные итоги cash flow, правила таблиц коэффициентов и очистку данных. Сортирует замечания по серьезности и ячейке; по желанию записывает лист замечаний в копию. Исходная книга не меняется. Нужны Python с openpyxl и встроенный LibreOffice Kit.

Регистрирует один инструмент `context_extract` для DeepSeek Harness. Сжимает длинный исходный документ (финансовый отчет, контракт, бухгалтерский ledger) в плотный структурированный Markdown и JSON: ключевые показатели, таблицы, нумерованные пункты, сущности и сигналы сверки, чтобы последующая обработка не перечитывала оригинал. Отдельно распознает финансовую отчетность, юридические контракты и бизнес-ledger; сверяет баланс и денежные средства, а расхождения помечает, не исправляя молча. Только чтение, исходный файл не меняет. Нужен Python с openpyxl и python-docx.

Требует установить Claude Code и войти в него на этой машине. Передает задачи программирования локальному агенту Claude Code через Claude Agent SDK, сообщает измененные файлы, позволяет отменить результат одной командой и добавляет переключатель Claude Mode в композер.

Включает и выключает сервер rea-mcp из заголовка сессии DSH Web UI или через agent tool rea_mcp_toggle. При отключенном REA 170 схем инструментов mcp__rea__* не отправляются с каждым запросом (payload tools уменьшается примерно с 722 KB до 95 KB), а дочерний процесс REA завершается. Выбор хранится в профиле и восстанавливается при запуске выражением row-level disabled.

Создает обложку или анимацию Blender из сохранения Minecraft Java. Ищет ровную открытую местность в region-файлах .mca, экспортирует рельеф в OBJ и запускает Blender headless с материалами MCprep, ригом персонажа BPS и трехточечным освещением. После рендера OpenCV проверяет ориентацию, контакт с землей, экспозицию, свет и композицию; при сбое рендер повторяется с измененными параметрами. Нужны Blender 4.2 LTS или новее и Python 3.10+ с opencv-python и numpy; при первом запуске встроенная команда подготавливает assets Minecraft.

Создаёт motion graphics из сеанса DSH через движок Miran Fann по MCP; есть настройки и навыки motion design. Движок устанавливается отдельно (npx miran-fann setup) и должен быть авторизован.

Управление FPGA-toolchain Gowin (高云) 1.9 для dsh, 15 инструментов: проверка среды/лицензии, аудит .gprj/.cst по реальной распиновке GW1N, пакетный synthesis/place-and-route через gw_sh, разбор PnR-отчётов, JTAG/flash programmer_cli, произвольный gw_sh Tcl и захват GAO-анализатора. В комплекте skill gowin-fpga и три заметки. Чистый JS без runtime-зависимостей.

Инструменты Genspark для DeepSeek Harness через @genspark/cli: веб-поиск и crawl, генерация изображений/видео/аудио, анализ медиа, поиск X/Instagram/Reddit и список моделей. 17 типизированных инструментов и 18 команд /genspark-*. Нужен установленный и авторизованный @genspark/cli (gsk login) либо GSK_API_KEY.

Подключает MCP-сервер Cua Driver к DSH: устанавливает cua-driver при отсутствии, запускает через stdio встроенным MCP-клиентом и регистрирует 60 инструментов для окон, ввода, меню и браузера с приоритетом доступности, плюс workflow skill и однократную подсказку разрешений macOS.

Читает установленные плагины, MCP-серверы и навыки, группирует по возможностям и сообщает подходящий preset; по запросу регистрирует один preset на категорию.

Читает, редактирует, экспортирует и проверяет VBA-проекты через реальный COM-экземпляр Excel: модули, код UserForm, список процедур, .frm/.frx. Только Windows; нужны настольный Excel, Python 3.10+, pywin32 и AccessVBOM=1.

Подключает DeepSeek Harness по OAuth к официальному MCP-серверу Vercel: загрузка инструментов по запросу каждого Agent, упрощённые схемы, разбиение длинных результатов на страницы и 34 встроенных навыка Vercel.

Объединяет пять production-инструментов DSH в одном плагине (8 слотов): поиск регрессий Git (внесший изменение, недавние правки, bisect, возраст blame), разбор stack trace с локальным контекстом, проверка YAML/ENV/properties с подсказками, экранирование shell для POSIX/PowerShell/cmd и статический аудит MyBatis Plus SQL (N+1, нет @Transactional, LIKE с %, SELECT *, нет WHERE). Без npm-зависимостей, всё офлайн; параллельная работа безопасна, кроме bisect. Можно установить отдельно: dsh-when-broke, dsh-stackdecoder, dsh-config-guard, dsh-cmd-shield, dsh-mp-auditor.

Слой надёжности автоматизации Windows GUI: проверяет, свёрнуто ли окно, активно ли оно и масштабируется ли DPI, затем учитывает координаты и порядок активации для щелчков и ввода. Без зависимостей, только локально.

Добавляет download_file: загрузка URL через 16 соединений aria2c с переходом на один поток при отсутствии aria2. aria2c устанавливается отдельно; канал aria2 не проверяет TLS-сертификаты.

Локальная память DeepSeek Harness: записи группируются по темам и связываются с похожими; поиск ранжируется по сходству эмбеддингов, а без установленной модели — по совпадению слов. Данные в локальной SQLite.