Плагины

Рабочая среда для длинных китайских романов в DeepSeek Harness. Позволяет читать, редактировать и комментировать рукопись на месте. ИИ сообщает о проблемах и предлагает готовые варианты правок; текст меняется только после принятия. Реестр персонажей, фактов и сюжетных зацепок вместе с картой мира поддерживает связность; ИИ может продолжать, расширять и переписывать главы.

Личный помощник WeChat для Apple Calendar и Reminders: перед записью запрашивает подтверждение и отправляет сообщения WeChat по расписанию. Требуются macOS 14+ и Apple Silicon.

Наборы настроек для Codex, Grok Build, Cursor, Pi и ZCode: нативные диалоги, проверка кода, преобразование документов и управление рабочими процессами.

Считает шаги агента и каждые N шагов добавляет в отправляемый пакет инструкцию сообщить о ходе работы: что выполняется, завершено и будет дальше; затем агент продолжает без остановки. В настройках редактируются интервал, текст prompt и ограничение по умолчанию только главным агентом.

Локальная долговременная память в Markdown для DSH: хранилище, совместимое с Obsidian, страница управления в боковой панели, четыре инструмента памяти и вызов воспоминаний с бюджетом на каждый ход.

Статистика TPS и TTFT по ходам DeepSeek Harness: время модели, время инструментов, задержка до первого токена и скорость вывода в каждом ходе.

Показывает ход загрузки, установки, получения данных и поиска во всплывающем окне или компактной плашке над полем ввода; также перечисляет фоновые задачи без отображаемого прогресса.

Встраивает chat.deepseek.com непосредственно в настольное приложение DeepSeek Harness, сохраняет сеансы входа и предоставляет чат-панели из двух мест.

Русский язык для веб-интерфейса DSH: вся оболочка и меню 520 сторонних плагинов — 584 раздела, 67,666 строк.

Добавляет расширяемое меню Functions в верхнюю панель DSH, где плагины регистрируют действия одним нажатием с поэтапным подтверждением и подменю. Начиная с 0.4.0 встроено действие "Restart DSH", поэтому отдельный плагин перезапуска не нужен.

Рабочее пространство для коротких AI-драм в DeepSeek Harness: отдельный preset агента, 35 инструментов и 10 встроенных skills для плана, персонажей, сценария, раскадровки и экспорта.

Продолжает нумерованные и маркированные списки в поле DSH: Shift+Enter после «1. item» начинает следующую строку со следующим маркером.

Превращает другой компьютер в удалённого напарника Agent. Worker локально запускает собственный DSH и полный цикл Agent, поэтому задачи продолжаются при разрыве связи, а учётные данные модели не покидают машину. Hub отправляет задания через 8 инструментов remote_*, получает только сводку передачи и манифест артефактов, а готовые результаты забирает по запросу; промежуточные файлы остаются у worker. Подключение по коду сопряжения, прямое или ретрансляционное соединение через NAT, веб-панели с обеих сторон.

Показывает сведения Git для текущей рабочей области в панели только для чтения: ветку, изменённые файлы, diff и сравнение изображений до и после. Над composer расположены три индикатора: состояние Git, активность инструментов и навыков, время работы сеанса. Также отображаются авторство изменений и ход проверки для каждого сеанса.

Многоагентный круглый стол: каждый участник по очереди выступает как субагент на собственной модели, ведущий подводит итог каждого раунда, а при завершении создаётся протокол в Markdown.

Процесс глубокого чтения книг: импорт EPUB/Markdown/TXT/PDF по главам; каждую читает отдельный субагент, поэтому исходный текст не попадает в главный сеанс. Сохраняет заметки по главам с якорями \[n] для продолжения между сеансами и экспортирует заметки или EPUB.

Интервью по требованиям до начала работы: проверяет ясность запроса и задаёт точные вопросы, если он неясен. В режиме strict блокирует инструменты редактирования, пока пользователь не подтвердит в чате сводку из четырёх пунктов. Подтверждённые предпочтения хранятся в двухслойной памяти.

Выполняет задания 头歌 (EduCoder) через JSON API платформы без автоматизации браузера. `educoder_sweep` просматривает курсы, но пропускает завершённые задания, не читая их задачи; полный обход аккаунта не расходует токены модели. Тесты с выбором ответа также не требуют токенов: платформа возвращает ключ ответов в любом ответе на отправку. Код для задач генерирует модель, он отправляется с `evaluate:0` и проверяется один раз на задачу; повтор использует полученный отчёт об ошибке. Инструменты: `educoder_sweep`, `educoder_homework`, `educoder_account`.

Хранит решения проекта в Markdown, а не в истории чата: основной документ и документы по модулям, каждая запись с цитатой file:line. Агент задаёт вопросы, чтобы закрыть нерешённые пункты, и рассчитывает оценку по пяти критериям (сложность, расширяемость, сопровождаемость, качество кода, повторное использование), показываемую у выбора модели. Сессия может связать несколько проектов; размер small/medium/large расширяет лимиты записей. По триггерным словам внедряется переиспользуемый раздел pipeline из основного документа.

Иерархическое дерево рабочих пространств и вкладки сессий для боковой панели DSH. Символ `/` в названии создаёт виртуальную папку; доступны разделы, закрепление, временные группы, сортировка перетаскиванием, единые точки статуса 6px, оформление каждой строки и полнотекстовый поиск по названиям и сообщениям. Сброс настройки возвращает default host. Маршрут host удаляет сессии навсегда (DSH умеет только архивировать). Форк KannaKuron/dsh-better-workspace.

Тренировка heads-up (1 на 1) в Техасском холдеме с независимым ИИ-соперником, постоянной памятью публичных действий и разбором решений.

Объединяет несколько плагинов DSH в один код для вставки и обмена; QR-код передаёт его на телефон, затем плагины устанавливаются по одному.

Находит файлы правил всех соглашений, поддерживаемых OMP, и добавляет их в системный промпт как постоянно применяемый слой и индекс справочника. Потоковые правила могут прервать нарушающий вывод в ходе ответа, запретить вызов инструмента, добавить напоминание к его результату или запросить оценку готового ответа у модели-судьи. Тем же инструментом модель может создавать правила; панель аудита на странице Plugins объясняет применение каждого правила.

Выделяет важные факты и компромиссы текущей задачи, по запросу поясняет их и позволяет при желании обсудить в основном сеансе.