Плагины

Инструменты разработки plugin: пометка прочитанных shell файлов, синхронизация кода в профиль, mock backend, preview frontend, проверка загрузки, изолированный тестовый экземпляр, именованные shell shortcuts и список инструментов.

Уведомления по приоритету: main-line сразу сообщает о завершении/сбое, завершения side-line можно объединять, вопросы/разрешения приходят сразу. Несколько маркеров main-line; без отметок balanced mode считает main-line все сессии.

Три встроенных чиби-компаньона с облачными пузырями и лёгким покачиванием напоминают о перерывах, воде, долгой работе и позднем времени. В странице без загрузок; необязательное окно macOS требует отдельно скачанный Electron-helper.

Голосовое и браузерное уведомление при завершении хода, запросе ввода или сбое; по желанию отправляет ту же сводку карточкой через webhook Feishu-бота.

Создаёт из реальной истории git два черновика китайского changelog (краткий для пользователей, подробный для разработчиков). У записи есть SHA и подтверждённая отметка verified/unverified; темы commit не переводятся.

По умолчанию командную задачу нельзя завершить без успешной независимой проверки с commit, совпадающим с HEAD worktree. Добавлены DAG зависимостей и настройки.

Продолжает работу unattended-сессии DeepSeek Harness, если никто не отвечает на ask_user_question: показывает варианты и не меняет ответ человека. По истечении настраиваемого времени (по умолчанию 120 с) отправляет вариант с отметкой (Recommended)/（推荐） либо заданный первый/последний fallback. Проверка плана остается за человеком, если ее явно не включили.

OCR сканированных PDF, состоящих из изображений, с выводом в Markdown. Поскольку обработка книги занимает около часа, для каждой страницы создается checkpoint и прерванный запуск можно продолжить; журнал показывает прогресс, отчет о качестве отмечает пустые страницы и строки с низкой уверенностью. Нужны Python 3.10+ и `pip install -r requirements`; при первом запуске загружается OCR-модель.

Предоставляет агентам контракт создания плагинов DSH (Cordis) и процедуру подачи в dsh plugin market: от bundle manifest и entry module до pull request.

Форк официальных skills Microsoft для AI coding-агентов на .NET/C#, дополнительно упакованный как плагин DeepSeek Harness. Охватывает разработку, тестирование, диагностику, миграцию и интеграцию ИИ.

Извлекает платформенные/AI-субтитры Bilibili или использует внешние/встроенные субтитры, ASR/OCR как fallback и создает Markdown, Word, PDF, TXT, SRT или JSON с временными метками, двуязычным выравниванием и отчетом качества. Нужен Python 3.10+. Для платформенных/AI-субтитров требуется cookie SESSDATA Bilibili; для OCR/ASR/PDF нужны ffmpeg, faster-whisper и LibreOffice или reportlab.

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).

Сохраняет диалоги, на сохранение которых пользователь явно согласился, как структурированные учебные заметки Markdown с папками по темам и поддерживаемым индексом.

Управляет блогом GitHub Pages из панели DSH: показывает статьи Markdown по tag, редактирует их в разделенном редакторе с формой front matter и публикует изменения одним commit через GitHub REST API.

Написание, проверка и публикация китайской книги Quarto: главы в девять этапов, проверка структуры/ссылок/рисунков, единая тема и приемка рендера. Загружается только в репозиториях с `type: book`; нужны Quarto CLI и Python 3.

Заметки о встречах для dsh: одна встреча на диалог, локальная расшифровка с разделением говорящих, пункты, задачи, рукописные заметки, ревью и месячные оценки на одной панели. Экспорт SRT/Markdown/Word и переносимый zip для импорта в другой dsh. Подтвержденные задачи одним нажатием отправляются в DingTalk/WeCom согласно настройкам робота. Модели распознавания сменные; усиленную локальную модель можно импортировать из файла. Облачное распознавание по умолчанию выключено и не делает запросов без согласия. Для Word нужны Python и python-docx; при первом запуске загружается модель на 28 или 77 МБ.

Ищет произведения общественного достояния в Project Gutenberg, Wikisource, Internet Archive и Standard Ebooks по названию, автору, персонажу или смутно запомнившемуся сюжету либо импортирует EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdown для прослушивания в боковой панели. Голоса Microsoft Edge neural, offline Kokoro или голоса устройства; сохраняет позицию, добавляет голосовые заметки к только что прослушанному фрагменту и обсуждает книгу с моделью DSH.

Использует Decodo Web Data API как fetch-провайдера встроенного инструмента web_fetch: по умолчанию возвращает Markdown, закрепляет fetchProvider за decodo и задает настраиваемый лимит fetch на процесс. Нужен Decodo API key; web_search не меняется.

Регистрирует один инструмент `valuation_service`: читает workpaper tree с JSON 01/02/04 и возвращает единую schema — шесть групп коэффициентов, прогнозные коэффициенты, поля DCF с явными маркерами отсутствующих значений, сравнимые PS/PE и IRR. Работа детерминированная и локальная: отсутствующие WACC, рост, capex, D&A или оборотный капитал остаются пустыми, а не угадываются; различия предположений отмечаются для проверки.

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.

Нужен Python 3.12+; чтение Xiaohongshu требует backend xiaohongshu-mcp и вход по QR (ffmpeg/OCR необязательны). Пакетно читает заметки Xiaohongshu и статьи публичных аккаунтов WeChat: текст, OCR изображений локально, текст видеокадров, образцы комментариев, структурированный JSON/Markdown и исходный URL каждого результата. Только чтение: не публикует, не ставит лайки, не подписывается и не комментирует.

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.

Инструментарий ИИ-исследований DSH: радар релизов моделей, бенчмарки и отчёты сообщества по 13 структурированным таблицам и китайским/английским обсуждениям, новостной радар по 46 лентам и 22 официальным аккаунтам X. Регистрирует 4 инструмента и 3 навыка; отчёты Markdown с оглавлением.

Создаёт из учебного запроса и локальных материалов структурированный курс ИИ с планом, уроками, схемами и прогрессом обучения, сохраняя его локально.