Плагины

Официальный плагин DeepSeek с трехмерным китом из частиц для DeepSeek Harness / DSH Desktop (Three.js WebGL).

Открывает DSH Web GUI из WSL2 по IPv6 или IPv4 через reverse proxy Lucky. /wan up настраивает socat relay, Windows portproxy, firewall и фильтр доверенных хостов; есть карточка настроек и команды для домена/портов.

Скин Person of Interest для DeepSeek Harness: тема наблюдательного HUD «THE MACHINE» (темный фон, циан на черном), слой переопределения токенов, оформление HUD и панель телеметрии в реальном времени для dsh Web UI.

Плагин DeepSeek Harness выполняет вызовы LLM с OAuth-токенами, уже хранящимися в локальных Codex CLI и Claude Code, вместо отдельной настройки ключа API.

Плагин-мост клиента Anthropic Model Context Protocol (MCP) для DeepSeek Harness (dsh).

搞定看板 (gdkanban) — доска задач DSH Web GUI с категориями, workspace для каждой задачи и списочным/kanban-режимом. Задачи реально выполняются через сессии dsh (session.prompt). Подключается горячо, исходники dsh менять не нужно.

Облачный мост Browser Use для dsh: выполняйте реальные веб-задачи — открытие страниц, клики, ввод текста, заполнение форм и извлечение данных — через API Browser Use.

Отключает подсказки менеджеров паролей Chrome/iCloud для API-ключей DeepSeek Harness: заменяет секретные поля типа password на маскированные текстовые, чтобы браузер не считал ключи DSH паролями учетной записи.

Инструменты автоматизации браузера DeepSeek Harness: Chromium через playwright-core с политикой навигации, ориентированной на безопасность и перепроверяемой при каждом действии.

Skill учит агента создавать качественные SKILL.md по стандарту agentskills.io: frontmatter, постепенное раскрытие и описание триггера. Адаптация официального skill-creator Anthropic (Apache-2.0).

Skill по дизайну фронтенда: помогает агенту создавать качественные веб-интерфейсы, охватывая визуальную иерархию, цвета, типографику, компоненты, адаптивность и доступность. Адаптация официального frontend-design Anthropic (Apache-2.0).

Плагин инструментов DSH для генерации изображений через асинхронный API ToAPIs GPT-Image-2 (отправить задачу, опросить, скачать).

Режим RLM для dsh: рекурсивные subagent через единую функцию rlm(), с spawn/await/chain как первоклассными вызовами Python. Добавляет постоянное ядро IPython с привязками tools.* и context-as-variable.

Состязательное ревью кода: параллельные анализаторы проверяют diff с разных сторон (корректность, жизненный цикл, контракт, безопасность), затем независимые проверяющие пытаются опровергнуть каждую находку; опровержение удаляет ее.

Декларативная оркестрация DAG задач для DSH: проверяет графы зависимостей, параллельно запускает топологические уровни через subagent на базе workflow и детерминированно распространяет сбои.

Инструменты workflow для локального бинарного файла aflare: создают, проверяют и запускают локально-ориентированные детерминированные YAML DAG (восстановление после сбоя WAL, компенсация Saga) через локальный бинарник. Встроено более 300 шаблонов.

Skill для упаковки DeepSeek Harness в настольное приложение Tauri 2 (macOS + Windows): инструкции установки для обеих платформ, bootstrap через китайское зеркало с контролем тайм-аута subagent, настройка Windows без прав администратора и VS Build Tools, а также приемочные списки для трех путей.

Чистый HTTP-клиент, передающий повторяющиеся задачи с текстом и изображениями (OCR, анализ, сравнение) уже работающему серверу Unsloth Desktop (Unsloth Studio) через unsloth_run и unsloth_vision. Никогда не запускает процессы и не управляет ими.

Передает повторяющиеся задачи с текстом и изображениями (OCR, анализ, сравнение) локальному серверу KoboldCpp (llama.cpp) через koboldcpp_run и koboldcpp_vision; по запросу управляет жизненным циклом сервера.

Локальное распознавание текста для прикреплённых изображений через встроенный движок Windows (Windows.Media.Ocr): модели отправляется только распознанный текст, а не байты изображения; сквозная передача изображения включается по желанию (opt-in).

Локальный OCR для прикреплённых изображений через Tesseract: в модель отправляется только распознанный текст, а не байты изображения; vision passthrough включается только по желанию.

Добавляет зрение текстовым моделям: vision-модель автоматически описывает изображения в чате по стандартному prompt и повторно анализирует их с prompt, созданными моделью, если деталей не хватает. Есть режимы system/custom, панель GUI, безопасная обработка ключей и небольшой патч хоста для DSH 0.1.0-rc.6.

Заметки и задачи — обычные Markdown-файлы в рабочей области: введите /ml и фразу, чтобы добавить запись в журнал за сегодня. Три вида задач: со сроком, отложенные до даты (автоматически активируются в срок) и на любое время. /ml view открывает файл нечетким поиском за несколько нажатий. Всегда ноль токенов: модель не задействуется, заметки остаются обычными локальными файлами, читаемыми Git и любым редактором.

Наблюдаемый откат изменений файлов для инструментов fs: состояния до записи/редактирования сохраняются как Git blobs или снимки, а восстановление выполняется инструментом rollback_files для модели или командой /rollback.