Плагины

Инструменты генерации изображений и видео Agnes AI для DeepSeek Harness; длительные видеозадачи можно продолжить при следующем вызове. Нужен ключ API Agnes (AGNES_API_KEY).

Биомедицинский Research Graph на основе литературы и результатов экспериментов: ветвление гипотез, связывание доказательств и развитие исследования.

Douyin subagent просматривает видео и комментарии в тихие часы и отправляет отчёт; инструменты `dy_*` также публикуют и отвечают. Ответы отправляются со страницы с текущим входом и собственной подписью запроса, без IM ticket. Есть дневной таймер квоты и Settings → Douyin (главный переключатель, auto mode, тихие окна, число запусков/день, глубина отчёта). Ориентирован на Windows; нужны отдельный бинарник `douyin-mcp` (релизы yunsur/douyin-mcp, путь через `dy_config mcpExe`) и вход Edge/Chromium. Для ответа нужен вошедший браузер на CDP port; для публикации — дополнительные credentials, которых нет у большинства аккаунтов.

Генерация изображений через API восьми провайдеров (Labnana, OpenAI, Gemini, Seedream, DashScope, xAI, Zhipu, ComfyUI), с несколькими сохранёнными профилями, галереей по беседам и учётом кредитов Labnana.

Оркестрация локальной 3D-студии: при каждом запуске обнаруживает Blender, COLMAP и ComfyUI и выбирает поддерживаемый маршрут. Резервный Three.js строит модели из примитивов, редактирует/масштабирует GLB, создает offline viewer и рендерит PNG с нескольких видов без Blender.

Инструментарий поиска и планирования для сайта уроков моддинга Minecraft BeiShan Besson: 7 инструментов ищут среди 194 индексированных уроков, планируют обучение, сравнивают версии окружения и получают текст статьи.

Оставляет большие результаты вне беседы: `ctk_execute`, `ctk_execute_file`, `ctk_batch_execute` запускают код в дочернем процессе и возвращают только вывод. `ctk_index`/`ctk_search` индексируют длинный материал в локальной FTS5-базе на `node:sqlite`; routing gate блокирует curl/wget до выполнения. Есть `ctk_stats`, `ctk_doctor` и Settings с live-занятостью контекста. Нет сторонних runtime-зависимостей.

Загружает видео Bilibili через yt-dlp, извлекает ключевые кадры и расшифровывает по субтитрам сайта или локальному faster-whisper, если их нет. Регистрирует skill сводки; запускается только когда сообщение пользователя содержит одну лишь ссылку на видео. Нужны yt-dlp и ffmpeg в PATH, а без субтитров — faster-whisper.

Local-first memory/persona-плагин для DeepSeek Harness: четыре файловых слоя (pinned, memory, facts, experience), редактируемая persona SOUL/MOOD, запись сессий без LLM, поиск BM25 и тематическая mood card. Не нужны отдельная web-панель, Python-сервис, векторная база или API key.

Поиск ключевых слов в чате и между сессиями, подсветка контекста, навигация с клавиатуры и мгновенный переход к сообщению.

Перезапускает DeepSeek Harness без потери работы: ждёт простоя всех разговоров и продолжает прерванное. Если хостом управляет supervisor, обращается к нему; второй хост рядом с активным не запускает. Перед перезапуском очищает старые cookie, способные переполнить заголовок запроса и помешать запуску. Сохраняет снимки настроек и плагинов (по умолчанию 2, максимум 10; старые/неполные удаляются). Не применяет и не восстанавливает их автоматически, не следит за хостом: только просмотр или ручной откат. В конце отсчитывает время и выключает компьютер. Работает в Windows desktop и размещённом dsh web, проверенном на WSL с systemd. Web на Windows, WSL без systemd и нативный Linux не тестировались.

Двухуровневый органайзер боковой панели: группы workspace и вложенные папки сессий, перетаскивание, live-точки статуса, обзор ожидающих сессий и ручные отметки непрочитанного.

Персонажи, связанные с model, и общий мир для DeepSeek Harness: редактируемые persona/memory, необязательные AI-дневники и консолидация сна, китайские/английские настройки, desktop-питомцы по задачам, темы и статистика; обновления сохраняют настройки. Windows/Linux/macOS; требования ОС — в guide. Дневники/консолидация расходуют токены. Рекомендуется закрыть видимых desktop-питомцев/bubbles перед установкой/обновлением (открытые файлы могут помешать). Запросы аккаунтов Codex/OpenAI API проверены пользователями; прочие источники ждут проверки/feedback.

Каналы между диалогами одного уровня: разрешение пользователя, симметричное и сохраняется после перезапуска; серия сообщений объединяется в одну упорядоченную доставку.

Добавляет раздел system prompt, который исключает личные слова из официальных материалов и периодически оставляет короткую заметку в конце.

Добавляет параметры в запросы моделей dsh: маршрутизация/fallback OpenRouter, рассуждение, сэмплирование, поля body и headers для OpenRouter и других шлюзов. Группировка по каналам dsh, предпросмотр запроса и журнал отправленного/ответа шлюза.

Нужен установленный и авторизованный ZCode CLI. Передаёт его агента в DSH как провайдера модели. Постоянная сессия app-server транслирует ходы; каталог моделей читается из CLI во время работы, поэтому контекст, изображения и маршруты следуют CLI и аккаунту. Stable 0.6.0 поддерживает DSH 0.2.2-rc.1, улучшает поиск CLI и включает Retry по желанию. Разрешения инструментов по умолчанию отклоняются; неизвестные методы подтверждения/разрешений — всегда; full-auto требует явного opt-in. UI подтверждений DSH не посредничает в отдельном app-server; это не песочница ОС. Производный от kyle123740/dsh-zcode-cli-proxy (AGPL-3.0); тот же provider id `zcode-cli`, несовместим с оригиналом.

Добавляет веб-вход/выход по device code для встроенного GitHub Copilot provider в DSH, заранее настраивает готовый маршрут Copilot и хранит учётные данные во встроенном хранилище. Каталог моделей служит fallback при первом входе и не перезаписывает пользовательские записи.

Подключает локально авторизованный Cursor Desktop к DSH как нативный LlmAdapter: читает токен из state.vscdb или auth.json, использует закрытый двунаправленный HTTP/2-поток agent.v1.AgentService/Run и преобразует дельты InteractionUpdate в DSH StreamChunks. Без loopback-прокси. macOS, Windows, Linux.

Использует квоту моделей аккаунта TRAE в dsh: несколько аккаунтов, ежедневный check-in, ротация, статистика использования, уровни reasoning и видимость моделей. Требуется Python 3.10+; при первом запуске загружаются зависимости Python.

Форк dsh-reasoning-effort. Добавляет в композитор двухуровневый выбор модели (список провайдеров, выдвижная панель моделей, поиск, компактные строки), ползунок рассуждений и эффекты максимального уровня.

Автодополнение model channel в DeepSeek Harness: после добавления provider channel не нужно вручную задавать для каждой модели contextWindow, maxTokens, мультимодальный ввод [text, image] и уровни reasoning effort {low, high, max}. Автозаполнение при сохранении, страница Settings UI и резервные копии с временной меткой.

Добавляет приглушенное зацикленное видео за workspace Harness и делает composer полупрозрачным после boot splash.

Панель расхода токенов в боковой панели DeepSeek Harness: дневные итоги из session log, heatmap за 12 месяцев, разбивка по provider (сегодня/7d/30d/всё; сегодня по часам, со средней скоростью вывода для каждого route) и рейтинг сессий, включая архивные и удалённые, с включением расхода subagent в родительскую сессию.