Плагины

Использует API key PackyCode (PackyAPI) в DeepSeek Harness через встроенный мультипротокольный маршрут модели, с ротацией ключей и отображением баланса.

Windows toast-уведомления на уровне host DeepSeek Harness: завершение/ошибка/прерывание хода agent, завершение subagent или фоновой задачи, вопрос модели и ожидающее подтверждение инструмента. Логика работает в процессе DSH host, поэтому уведомления приходят при закрытой вкладке или браузере; проверка foreground через Win32 скрывает их, пока DSH на переднем плане. Только Windows.

LLM-адаптер DeepSeek Harness для подписок Qoder CN на официальном `@qodercn-ai/qodercn-agent-sdk`. Повторно использует локальный вход `qoderclicn` и предлагает настраиваемую страницу с окном контекста модели, пулом сессий и тайм-аутами.

Защита подтверждений DeepSeek Harness: модель-рецензент решает запросы разрешений до их отправки вам. Backend decision API System One (TypeSafe Jev, SiliconFlow, Laya на собственном хостинге), настраиваемая политика низкой уверенности и whitelist разрешающих правил.

Запускатель multi-agent команды для DeepSeek Harness с порядком по зависимостям: роли со своими моделью, persona и инструментами, граф узлов с независимым шлюзом проверки и ограниченной доработкой, просмотр прогресса в Web UI.

Читает поток событий сессии без дополнительных вызовов модели и превращает исправления, сбои и решения в ожидающие кандидаты для обучения. Каждый кандидат оценивается по письменным критериям с объяснением принятия или отказа. Только после подтверждения skill записывает единственный проверенный writer `learn_skill_manage`. Куратор, работающий в простое, помечает неиспользуемые skills как устаревшие и архивирует переносом, не удалением; загружаемые skills сохраняются. Регистрирует пять инструментов (`learn`, `learn_review`, `learn_curator`, `learn_skill_manage`, `learn_skills`), раздел prompt с критериями и защиту, запрещающую прямое редактирование файлов skills в обход writer.

Пресеты интенсивности рассуждений для сторонних моделей: 16 профилей поставщик/модель с собственными wire-значениями для каждого режима записываются в dsh-llm-pi-ai после предварительной проверки и с отклонением отдельных правил. Для каждой модели можно выбрать OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses или Anthropic Messages с автоматической перегруппировкой маршрутов. Кнопка Optimize в поле ввода и раздел Settings переписывают текст выбранной моделью.

Аниме-компаньон для Windows: показывает баланс DeepSeek и квоты Codex, поддерживает OAuth нескольких аккаунтов Codex, управление квотами/моделями по аккаунтам, компактный режим и автосохранение настроек. Переключение аккаунтов в панели необязательно. Ежедневный warm-up требует отдельного явного разрешения. Триггеры multi-account startup/5h-full пока недоступны.

Позволяет модели DSH просматривать и управлять приложениями Windows через установленную среду Codex Computer Use; одобрение приложения требуется для каждой сессии.

Мультидвижковый веб-поиск для DeepSeek Harness: агрегированный провайдер ctx.web с автоматической маршрутизацией и последовательным резервным поиском (бесплатные движки поддерживают поиск), плюс web_search_pro с выбором движка для каждого запроса, fan-out, пакетным и вертикальным поиском. Поддерживается Brave.

Выделите текст ответа и добавьте в поле ввода как цельный reference-chip: одним нажатием удаляется весь элемент; клик прокручивает к цитируемому ходу и подсвечивает его. При отправке он разворачивается в ограниченный блок ссылки, чтобы модель отличала цитату от текста пользователя. Фрагмент также можно открыть в боковом чате или скопировать.

Форк zhu1090093659/dsh-pet (Apache-2.0) добавляет питомца для каждого диалога: образы whale-girl, MIKU и делового синего кита, цвета моделей, анимацию скорости токенов, напоминания о завершении, общее кормление и уровень близости.

Оборачивает Python-библиотеку Scrapling в до 19 инструментов модели, регистрируемых по проверенным возможностям: настоящий браузер для страниц только с JS; CSS/XPath-извлечение данных, а не Markdown; самовосстанавливающиеся селекторы; повторно используемые сессии авторизации; захват XHR; скриншоты страниц; контролируемые действия браузера; ограниченный доменом crawler с режимами content/sitemap/feed/Shopify на официальном backend заданий. Может заменить web_fetch / web_search и отдавать ту же таблицу инструментов через MCP. Нужны Python 3.14+ и Scrapling. Для браузерных инструментов также нужен Chromium для patchright; необязательная CLI устанавливает его только на macOS arm64.

Англоязычный форк dsh-model-router. Направляет каждый шаг агента в настраиваемый пул моделей и регулирует интенсивность рассуждений с учетом сложности задачи, сбоев инструментов и стоимости.

Управляет экземпляром DSH с другого устройства: host-плагин открывает TCP-порт с проверкой токена, а однофайловая Python CLI позволяет перечислять и создавать сессии, отправлять запросы с изображениями, передавать ответы потоком и менять модели, разрешения и workspace.

Alibaba Open Code Review для DSH: делегирование хост-модели с нативными инструментами предпросмотра/правил и skill проверки; обзоры под управлением OCR необязательны.

Создание музыки в диалоге: модель пишет партитуру по встроенному composing skill, а инструмент `play_score` отображает её во встроенной карточке с piano roll, воспроизведением Web Audio и экспортом WAV/JSON.

Регистрирует внешние базы данных и документные корпуса как вызываемые моделью инструменты. Есть граница доступа для каждого источника, реестр ссылок на учётные данные без самих значений и журнал fetch только с fingerprint и хешами содержимого, без payload.

Показывает в веб-интерфейсе пиковые/непиковые часы DeepSeek API, цену вывода текущей модели и баланс аккаунта.

Показывает модель подключённых часов COROS и накопленные дни активности; при нажатии раскрывает краткий обзор и совет.

Рабочая среда из трёх окон для dsh web: чат, конструирование и проверка только для чтения рядом для каждого workspace, с hooks для каждого окна. Анонимная проверка несколькими моделями спрашивает перед запуском, группирует замечания по проблемам и выдаёт Markdown-отчёт.

MCP-серверы проекта: задаются в его документах (по умолчанию `.dsh/mcp.json`; список локальных/глобальных файлов — в Settings), подключаются только сессиям этого проекта с первого хода и отключаются в простое. Боковая панель/Settings показывают активные проекты, статус серверов и сессию каждого mount; доступны `Sync`/`Retry`/`Release`, `enabled` и редактирование существующей записи. Политика инструментов (`disclosure`/`direct`/`off`), pins и `mcp_search_tools` задают видимость модели. `${VAR}` берутся из проектных `.env` и файла credentials; счётчики вызовов сервера переживают сессии.

Откат диалога в стиле TRAE, пересобранный для DSH 0.1.7-rc.2: контрольные точки каждого хода восстанавливают затронутые файлы и обрезают контекст модели в той же session id. /rollback doctor проверяет framework-contract; diff затронутых файлов строится относительно текущего состояния диска и остается актуальным после перезапуска. Есть отмена последнего действия по Ctrl+Shift+Z, настройка скрытия отмененных сообщений и английский интерфейс.

Добавляет в DeepSeek Harness управление ходами в стиле Google AI Studio: редактирование и повторный запуск prompt, повтор ответа на месте, удаление хода из контекста модели и отображение отправленных prompt в Markdown. Плагин самодостаточен; в списке он занимает одну строку.