Плагины

Защищённый паролем публичный доступ к DSH Web GUI через быстрые или именованные туннели Cloudflare, с HTTP/WebSocket-проксированием и встроенным выбором каталогов.

Проверяет сторонние плагины перед тем, как доверять им: статическое сканирование на вредоносные паттерны (эксфильтрация, доступ к учётным данным, обфускация, персистентность) и чрезмерно привилегированное использование путей, покрытие транзитивных зависимостей, базовая линия хешей официальных пакетов для обнаружения подделки цепочки поставок и опциональный шлюз вызовов инструментов плагина.

Мост Feishu (Lark) для DeepSeek Harness: установка одной командой, потоковые карточки прогресса с панелью инструментов, карточки кнопок ask/approval, вложения и проактивные push-уведомления feishu_send.

Мост многоканальных IM для DeepSeek Harness: направляет сообщения WeChat (ClawBot/iLink), QQ и Feishu (Lark) агенту DSH и передаёт его ответы обратно, с сессиями для каждого канала и устранением дубликатов ответов.

Мост IM-каналов: WeChat (ilinkai) / QQ / Feishu с проактивным push — пробуждает бота канала из запланированных задач и доставляет ответы ИИ на ваш телефон.

Регистрирует набор навыков SpecWorkflow для уточнения требований, спецификаций реализации, выполнения, проверки сдачи, планирования исправлений, диагностики ошибок и исследований с опорой на исходники.

Swarm в стиле Kimi-Code: пакетно-параллельная диспетчеризация субагентов с адаптивным планированием, команда /swarm и живые строки прогресса в чате.

25 навыков Matt Pocock полностью переведены на китайский (технические термины оставлены на английском с пояснениями).

Полнодуплексный голосовой режим для веб-интерфейса: диктовка касанием для переключения или удержанием (клавиша отправки или `Ctrl`) с живыми субтитрами, хостовая SenseVoice ASR через sherpa-onnx, ответы вслух предложение за предложением, а речь прерывает воспроизведение и текущий ход (истинное перебивание). Ключ API не требуется.

Бесплатный голосовой замкнутый цикл для веб-интерфейса: ввод с микрофона через SpeechRecognition браузера с промежуточными результатами в реальном времени, плюс кнопки динамика для озвучивания и автоматическое чтение ответов ассистента, без настройки и без API-ключа.

Единый маршрутизатор генерации изображений для DeepSeek Harness (DSH): автоматически обнаруживает модели изображений на любом OpenAI-совместимом endpoint, предоставляет инструменты draw_image и draw_list_sources, поддерживает SenseNova, StepFun, Agnes, Qwen, Flux, SD, Imagen и другие.

Полностью локальное понимание изображений и OCR через Vision Framework macOS: `ocr_image` (текст, макет таблицы + координаты) и `view_image` (сцена, лица, QR) — вставьте несколько изображений в поле ввода в веб-интерфейсе или передайте путь/URL/base64; изображения никогда не покидают ваш Mac.

Vision MCP и бандл DSH для текстового DeepSeek: инструменты analyze_image, analyze_clipboard, compare_images и vision_status, страница визуальных настроек, бесплатный GLM-4.6V-Flash по умолчанию, кэширование результатов и устойчивость к ограничению скорости; ключи не попадают в логи.

Нативные инструменты браузера на базе CloakBrowser с изолированными сессиями по агентам, ограниченными снимками, взаимодействием по ссылкам, скриншотами и безопасной маршрутизацией.

Удалённый Typert на стороне хоста для dsh-tool-writing: обслуживает тома проекта, статус глав, библиотеку корпуса, полнотекстовый поиск, записи эволюции и данные графа потоков для клиентской панели письма.

Инструменты подписки RSS/Atom (list/add/remove/fetch/check/search/opml_import/opml_export/health) с кросс-ленточным поиском по ключевым словам, инкрементальной выборкой на основе курсора и импортом/экспортом OPML, сохраняемые в настройках.

Десять видеоинструментов (probe/cut/concat/encode/subtitle/extract/gif/frames/adjust/health) на официальном subprocess service: сводки probe, пакетное извлечение кадров, настройка speed/volume/mute/rotate, argv без shell и нулевые runtime dependencies.

Подключение OAuth (PKCE) в один клик к сервисам MCP Qichacha (qcc.com) в DeepSeek Harness: динамическая регистрация клиента, автоматическое обновление токенов и динамическая конфигурация mcp-client.

Пресет агента Learning Mode: кодирующий агент, который обучает во время кодирования — конкретные сценарные объяснения, сократическое руководство и TODO(你) практические пропуски, смоделированные по стилю вывода Learning Claude Code; устанавливается через dsh plugin add (dsh-learning-mode в npm).

Отслеживает состояние агента как ментальные факторы Yogācāra в устойчивом хранилище сидов и возвращает его в промпт как склонность от первого лица.

Читаемая человеком Markdown-память для DeepSeek Harness: память уровня пользователя (~/.deepseek-harness/MEMORY.md) + память уровня workspace, внедряемая в каждом ходе, автоматическая запись ежедневных логов с дистилляцией, мост к существующим каталогам памяти WorkBuddy/CodeBuddy, инструменты memory_note / memory_note_user / memory_read со встроенной дедупликацией и двуязычная страница настроек. Хранение в простом тексте, без базы данных.

Архив между сессиями: workbench, свернутая timeline, родословная subagents, полнотекстовый поиск, сводки rule+LLM, экспорт ZIP и live tracking. На странице сессии есть turn rail, закреплённая правая панель (live mode, при переключении закрепляется за исходной сессией), официальное переименование, итоговое summary и постоянный статус-чип (idle / active / tool-wait / stalled). В dsh v0.1.2+ это сливается с TurnNavigatorRail: векторные info chips для duration, tool calls, errors и thinking, плюс отложенная выдача tool в preview card. Правый клик открывает workbench; piano-key strip включена по умолчанию, передаёт прыжки к не загруженным turns официальному auto-load и rail можно полностью скрыть. Диалог с 10 настройками поведения.

Дополнения к меню строки сессии для DeepSeek Harness: закрепление сессий, копирование id сессии, экспорт структурированного Markdown и безвозвратное удаление сессий.