Плагины

Git-среда в стиле IDEA для Web UI: граф коммитов с дорожками и метками ref, фильтры журнала, подробности коммитов, раздельный/единый diff с добавлением отдельных hunk, точный режим без контекста, локальные изменения с amend и sign-off, история файлов с отслеживанием переименований, построчные аннотации, stash, операции с ветками, сравнение, теги, планировщик интерактивного rebase и разрешение конфликтов. Записывает модель текущей сессии в trailer Assisted-by и показывает существующие trailers как метки, сохраняя трассируемость истории, созданной ИИ.

Проверяет журнал квалификаций безопасности на объекте: часы обучения, четыре обязательных элемента записи и срок действия сертификатов специальных работ с учетом дат работы сотрудника.

Трехслойная память для DeepSeek Harness: небольшой постоянно активный базовый блок и тематические файлы по запросу (profile, preferences, decisions, lessons). Записи содержат пометки источника и сохраняют историю через замену, а не перезапись, чтобы предпочтения и ограничения проекта не менялись между сессиями. Локальная работа: без векторной БД, сервера и исходящих вызовов.

Оценивает сложность текущего сообщения и до отправки показывает над компоновщиком самую дешевую подходящую модель и интенсивность рассуждений.

Дерево источников данных и консоли SQL/Redis в стиле JetBrains Database для DeepSeek Harness, 15 инструментов агента. Для SQL нужна Java 8 или новее, для Redis — нет.

Просмотрщик графа связей в форме мозга для DeepSeek Harness и конвейер базы знаний Markdown, который импортирует документы и строит граф. В просмотрщике есть демонстрационные данные, Python не нужен. Для перестроения графа по собственным заметкам требуются Node.js 20+ и Python 3.8+; запуск выполняется из командной строки.

Китайский multi-agent симулятор дебатов: 8 участников, обсуждение в двух колонках и черновые заметки, судьи/табло, часы одной стороны, ZIP каждой серии. Учебная сторона завершается по порогу побед или фиксированному числу раундов. Есть Word-пакет подготовки.

Понятная панель dsh trust: объединяет 9 каналов (перехват injection, запрет записи, блокировка egress, проверка custody-chain, drift tool-surface/prompt, поиск остатков, забытые ограничения compaction, состав profile) в индикатор статуса и карточки с действиями. Read/egress engines используют свои npm deps и работают без sibling plugins; отсутствующие помечены not installed.

Целостность compaction: сверяет directive-строки из сжатого диапазона (маркеры never/must/必须) с summary дословно или по покрытию ключевых слов. Сообщает о забытых ограничениях и пишет их в JSONL ledger; закреплённые в config проверяет при каждом compaction.

Локальная панель скалярных данных TensorBoard: выбор метрик, явное направление улучшения, необязательное сглаживание EMA, UI китайский/английский. Нужны Python-среда и TensorBoard.

Голосовой вывод GPT-SoVITS для DSH: инструмент speak и команда /voice, кнопка озвучивания под каждым ответом, вкладка настроек для выбора голосов, настройки синтеза, управления локальным сервисом и установки voice pack одним нажатием. Только Windows; нужен локальный checkout GPT-SoVITS с обученными весами и окружением Python.

Структурированное распознавание изображений: локальные измерения sharp и облачная vision-модель за один вызов возвращают описание, OCR с координатами, расположение объектов и подробные атрибуты. Кэш отпечатков возвращает повторные изображения за миллисекунды без расхода квоты модели.

Закрепляет в system prompt требование думать и отвечать на китайском (zh-CN) и регистрирует runtime-напоминание на каждом шаге, чтобы после вывода инструмента агент не переходил обратно на английский. Один файл, без runtime-зависимостей. При изменении host API используется второй способ регистрации, выводится только предупреждение.

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.

Превращает философский способ мышления в исполняемый: диалектика и практическая проверка сдерживают галлюцинации и дрейф длинных сеансов, чтобы завершение было проверяемым фактом, а не заявлением.

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.

Плавающая панель подсвечивает семантические примитивы HowNet, затронутые текущим ответом: граф узлов в форме мозга, канальные трассы в стиле EEG и карточка композиции.

Две игры в DeepSeek Harness: модель задает намерение, правила выполняет локальный движок. Змея с двумя мозгами периодически получает карту стратегии; в китайских шахматах модель только комментирует ход, выбранный из локально сгенерированных допустимых вариантов. Игры продолжают работать при медленной модели, offline или исчерпанной квоте.

Устанавливает саморазвивающуюся библиотеку правил ограничений разработки, предоставляет ее агенту через инструмент constraints и одно напоминание за сеанс, а также учитывает стоимость токенов ИИ и использование контекста.

Цикл самоулучшения с тремя ролями: Data-RSI ежедневно очищает срезы (winsorize→стандартизация→median fill) и извлекает опыт; Harness-RSI развивает prompt/memory/skills; Model-RSI — alpha-рецепты через нативный walk-forward с gap 2 дня и multi-seed. Офлайн одной командой, GPU auto-detect, один skill.

Раскрашивает строки сеансов в боковой панели DSH по официальному статусу в палитре Evangelion: синяя полоса для ожидания взаимодействия, красный — сеанс открыт в основном окне, фиолетовый — завершён, но не просмотрен, статичный радужный заголовок — закреплённая строка. Цвета зависят от режима: в тёмном остаются яркими, в светлом используется более тёмный вариант с контрастностью 4,5:1. Читает собственный dark marker DSH и обращается только к официальным Client services; не хранит состояние, не опрашивает и не содержит host-части.

Управляет постоянной информацией и ограничениями проекта агента: обзор/область проекта, жизненный цикл информации и документов, постоянные изменения workspace — через дополнительный раздел system prompt и детерминированные проверки runtime.

Показывает квоту OpenCode Go внизу боковой панели под списком рабочих пространств. В одной ячейке отображается самое ограниченное окно; при наведении — проценты за скользящие 5 часов, неделю и месяц, полосы использования, отметка прошедшего времени, остаток и обратный отсчёт сброса. Обновляется каждые 60 секунд через официальный API OpenCode, используя ключ из хранилища учётных данных DSH.

Повышает читаемость DSH Web GUI с учётом обоев: усиливает три малоконтрастных токена вторичного текста с помощью `color-mix` и настраиваемого ореола. Только для Markdown диалога действуют правила жирного текста, постоянно подчёркнутых/перекрашенных ссылок, тонированных заголовков и основного текста. Есть настраиваемые радужная окантовка и градиентная заливка, загрузка шрифтов из папки плагина или DSH home и перетаскиваемый WYSIWYG-просмотр с индикатором контраста WCAG.