Плагины

Информация о химической безопасности через размещенный endpoint MSDS Chain MCP: 23 инструмента для совместимости и порядка смешивания, опасностей GHS, PPE, хранения, утилизации, пределов воздействия, транспортной классификации, норм разных регионов, поиска SDS и различий версий, подписанных аудиторских отчетов. Каждый ответ ссылается на SDS поставщика и дату редакции, на которых основан.

Разворачивает сокращение #tag в текст библиотеки фрагментов перед отправкой сообщения; поддерживает несколько библиотек, псевдонимы, переменные и защиту от рекурсии.

Длительные фоновые задачи терминала для dsh: запуск процессов в PTY, ввод данных (включая Ctrl+C), просмотр вывода из кольцевого буфера и штатная или принудительная остановка задач.

Paddock: ограниченный локальный MCP-сервер файловой системы для агентов. Чтение/запись текста, операции с каталогами и поиск имени/содержимого в настраиваемых зонах. Без runtime-зависимостей; входит dsh-бандл.

Doctrove: MCP-сервер поиска версионной документации библиотек для агентов кодирования: каталог, выбор версии и извлечение документов с ранжированием по фокусу. Без runtime-зависимостей; входит dsh-бандл.

Находит объявленные в проекте команды сборки — цели Makefile, скрипты package.json, рецепты just и задачи deno — и предоставляет их как готовые к запуску инструменты агента.

Консоль slash-команд для dsh: /web start|stop|restart|status, управление SSH-перенаправлением через /tunnel, разовый /ask и запуск TUI консоли.

Постоянный регистратор вызовов инструментов модели: каждый вызов записывается в JSONL-файл, сохраняющийся после перезапуска, и доступен через структурированный инструмент call_trace и сервис callTraceHistory. Есть ротация по размеру и необязательное дополнение с плавающей canvas-панелью.

Управляет удаленными сайтами и рабочими пространствами SSH/SFTP: соединениями и удаленными каталогами можно распоряжаться как локальными рабочими пространствами.

Преобразует Markdown в черновик официального аккаунта WeChat (微信公众号). Встраивает каждое правило CSS в элемент, поскольку редактор удаляет блоки <style> и имена классов; загружает локальные изображения через собственный endpoint WeChat, чтобы их не фильтровали, и создает черновик. Рассылку не выполняет.

Подключает DeepSeek Harness к AsimovBox через инструменты с аутентификацией API-ключом для создания, обновления, рендеринга и завершения видео.

Синхронизирует манифест установленных плагинов DeepSeek Harness с GitHub Gist (вход через OAuth, экспорт/импорт в один клик и автоматическая установка зависимостей).

Набор повседневных инструментов для агентов DSH: планирование бюджета, разделение счетов, расчет цены за единицу и скидок, обычные преобразования единиц (jin/li/chi, C/F, L/галлон) и списки для поездок.

Образовательный набор для агентов DSH: шаблоны планов уроков по классам, структура викторин и проверка ключей ответов, аналитические рубрики, карточки Anki/Markdown и уровни читабельности.

Записывает заметки и мемо в flomo (浮墨笔记) из любого агента через flomo_send; один раз настраивается URL API flomo или API Key.

Память проекта для coding-агентов DeepSeek Harness: показывает похожие прошлые правки как прецеденты, блокирует изменения вне области и сохраняется между сессиями. Включает 47 исправлений, проверенных upstream, и прогон 20 задач без gold.

На каждой сборке выводит PLUR-память в system prompt, а не через вызов инструмента: заменяет блок, не дописывая его, поэтому контекст остается стабильным. Полностью локальный гибридный поиск (BM25 + BGE с RRF), редактируемый YAML, область workspace и браузер /plur-memory.

Подключает заметки Trilium к агенту DSH через ETAPI: 20 инструментов для долговременной памяти (remember/recall и автоинъекция индекса), управления заметками (CRUD/клонирование/атрибуты/версии), полнотекстового поиска, недельных отчетов, вложений, календарных заметок, backup/import и карточки настроек.

Память remember/forget под управлением LLM: после каждого хода модель (MemoryDirector) решает, что сохранить; подходящие записи внедряются перед каждым шагом, дедуплицируются и хранятся между сессиями.

Backend сжатия заменяет LLM-сводку детерминированным семантическим извлечением: сохраняет код/пути/команды, убирает болтовню и учитывает KV-сжатие 28,4x.

Разбор контекста длинных сессий DeepSeek Harness: детерминированные фильтры сокращают устаревшее, дублирующееся, неудачное и слишком объемное содержимое через официальный seam ctx.compaction.

Долговременная память агентов DSH на PostgreSQL: MCP-инструменты памяти и Web-панель для просмотра сохраненных данных и кандидатов.

Создаваемое моделью сокращение контекста для DeepSeek Harness через официальный API компактификации.