Плагины

Радар плагинов DSH по звездам. Показывает от 3 000 звезд GitHub или 100k загрузок npm за 30 дней; после падения ранга оставляет плагин в списке по умолчанию на 180 дней.

Локальная цветокоррекция видео с DJI Log LUT под камеру, отдельными светами и тенями, необязательными настройками кожи/выборочного цвета, предпросмотром кадров и экспортом 10-bit HEVC. В указанный универсальный tarball runtime не входит: при первом запуске «configure environment» загружает по HTTPS закреплённый runtime (Python 3.12 + FFmpeg 9, около 100 МБ) либо можно указать свой Python 3.10+ и FFmpeg/ffprobe 8+. Платформенные релизы включают runtime.

Инструменты Agent скачивают видео Bilibili, транскрибируют локальным whisper.cpp и создают структурированную Markdown-заметку через собственную LLM DSH; PDF необязателен. Только Windows. При отсутствии зависимости загружаются в каталог данных: yt-dlp.exe, сборка ffmpeg.exe с GitHub/gyan.dev, бинарник whisper.cpp x64 с GitHub и модель около 547 МБ с hf-mirror. Экспорт PDF запускает установленный локально Edge/Chrome. Два инструмента: video_to_notes и note_to_pdf. Чистый JS, дополнительный API-ключ не нужен.

Перевод PDF в DeepSeek Harness через аккаунт connector yiyide.cc. 12 инструментов: авторизация, загрузка с предварительной проверкой страниц, предпросмотр 3 страниц, расчет цены, подтверждение блокировки баллов/кредита перевода, опрос задачи, подтверждение качества и локальная загрузка переведенного/двуязычного PDF.

Добавляет кнопку Download PNG рядом с кнопкой копирования сообщения ассистента в веб-интерфейсе DSH.

Меню из трёх точек в заголовке сессии: скачать журнал, переключать transcript каждого чата между Normal и Verbose, выбирать раскрываемые элементы Verbose (блоки рассуждений, вызовы инструментов, вывод терминала).

Skill для DSH: пакетно скачивает полные PDF по списку DOI/названий через настоящий браузер, используя институциональный доступ пользователя (CARSI/кампусный SSO/VPN) и открытый доступ. Устанавливаемый dsh-бандл доставляет skill всем агентам.

Прокси загрузки для DeepSeek Harness: регистрирует инструменты вроде dsh_download; зарубежные файлы загружаются через встроенный прокси-модуль (самодостаточная подписка или явно заданный proxyUrl), местные — напрямую. Есть sha256, лимит размера, обнаружение зависания и автоматический переход при сбое прямого соединения, а также панель Настройки → Прокси загрузки.

Ранжирует плагины DSH по реальным месячным загрузкам npm, а не звездам GitHub, и указывает недооцененные звездным рейтингом. Показывает расхождение двух списков, не вынося единую оценку качества. Каждое число считывается при вызове с публичного endpoint загрузок npm, а не из снимка. Дополнительно сверяет версию tools из peerDependencies с текущей и сообщает о популярных плагинах, несовместимых с этим Host, вместо рекомендации. Только GET для чтения, собственного HTTP-маршрута нет.

Панель передачи в боковой панели DSH: индексирует все отправленные harness изображения и файлы (вложения по содержимому и локальные пути с @), восстанавливает историю Taildrop для каждого устройства по вызовам `tailscale file cp` в журнале, показывает входящие файлы (почтовый ящик Tailscale и немаркированные файлы в `~/Downloads`) и отправляет новые с отображением доступности и прогресса.

Постоянно поверх окон отображается шар 44x44 для DSH, отражающий реальные действия агента (размышление, поиск, веб-запрос, ошибка, ожидание ввода) и показывающий ! или ? при завершении задачи либо ожидании ответа, пока вас нет. Только Windows; при первом использовании загружает собственную среду Electron.

Переписывает команды инструментов pwsh и bash через `rtk rewrite` и запускает компактный эквивалент; если rtk отсутствует или эквивалента нет, выполняется исходная команда. В комплекте загрузчик `/rtk install` с проверкой контрольной суммы.

38 инструментов для управления встроенным браузером правой панели DSH из агента: открыть/перейти, читать текст страницы, интерактивные элементы и дерево доступности; щелчки, ввод, выбор, отметки, клавиши, прокрутка; изменение размера рамки перетаскиванием угла (узкая рамка перестраивает страницу и показывает мобильный макет); снимки экрана/полной страницы/PDF/Markdown, извлечение JSON, загрузка, cookies, пошаговые записи с воспроизведением и белым списком действий. Встроенный `web_search` предоставляет self-hosted SearXNG через SSH-туннель, с Tavily и реальным браузером как запасными вариантами. Fetch повторяет заблокированные GitHub URL через проверенные зеркала и определяет charset из заголовка для декодирования GBK/GB2312.

Библиографический поиск CNKI для DSH только для чтения. Четыре инструмента MCP (search/detail/export/status) управляют вашим Edge/Chrome через мост нативных сообщений. PDF не скачиваются; интервал не менее 3 секунд и лимит 300 действий в день. Чтобы появились инструменты, нужны `pip install wensu`, `wensu setup` и загрузка расширения браузера.

При запуске постепенно и идемпотентно импортирует в DSH wallpaper engine новые обои, загруженные приложением Hao Wallpaper. Нужны Hao Wallpaper, Python 3.8+ и заранее установленный `dsh-plugin-wallpaper-engine` (elysia395/dsh-wallpaper-engine). Поддерживаются macOS и Windows.

Плагин DeepSeek Harness для контейнеров без доступа к локальной файловой системе: через браузер вместо «Show file location» предлагает кнопки загрузки, ярлык «Show files» и редактор файлов Monaco в боковой панели.

Защита до выполнения: predicate tools.guard по permission preset решает allow/ask/refuse для опасных shell-команд (обход git hook, разрушительный rm, download-and-run, переписывание истории git), а также правок credential-путей и файлов, не читавшихся в этом ходе; передаёт модели причину и рабочую альтернативу.

Пул исходящих маршрутов DSH: 15 seed + 20 кандидатов, 7 типов целей. Проверка до использования — TLS handshake с полной цепочкой (одна проверка TCP может принять мёртвый IP за рабочий); cooldown 2/5/15 мин, для типа выбирает самую быструю рабочую route. Переписывает URL по 4 правилам (prefix/registry/index/host-replace) для git/pip/npm/pnpm/gh/curl/wget через bash (только download-команды модели; не pwsh/host/renderer), tools line_pool_status/line_pool_run или child-process spawn. Сохраняет переносы, меняет только сегмент download. Не переписывает user:token@host, не передаёт tokens mirrors и не меняет global config. Панель: latency/error/cooldown, retest/toggle, TUN/proxy по network-adapter/loopback. Проверка кандидатов каждые 24 ч.

Три встроенных чиби-компаньона с облачными пузырями и лёгким покачиванием напоминают о перерывах, воде, долгой работе и позднем времени. В странице без загрузок; необязательное окно macOS требует отдельно скачанный Electron-helper.

OCR сканированных PDF, состоящих из изображений, с выводом в Markdown. Поскольку обработка книги занимает около часа, для каждой страницы создается checkpoint и прерванный запуск можно продолжить; журнал показывает прогресс, отчет о качестве отмечает пустые страницы и строки с низкой уверенностью. Нужны Python 3.10+ и `pip install -r requirements`; при первом запуске загружается OCR-модель.

Заметки о встречах для dsh: одна встреча на диалог, локальная расшифровка с разделением говорящих, пункты, задачи, рукописные заметки, ревью и месячные оценки на одной панели. Экспорт SRT/Markdown/Word и переносимый zip для импорта в другой dsh. Подтвержденные задачи одним нажатием отправляются в DingTalk/WeCom согласно настройкам робота. Модели распознавания сменные; усиленную локальную модель можно импортировать из файла. Облачное распознавание по умолчанию выключено и не делает запросов без согласия. Для Word нужны Python и python-docx; при первом запуске загружается модель на 28 или 77 МБ.

Позволяет модели действительно видеть видео: локальный ffmpeg берет кадры с временными метками, а faster-whisper расшифровывает аудиодорожку, поэтому агент читает реальные пиксели покадрово, а не доверяет текстовому резюме. Полностью локально, без загрузки; честно сообщает, если в аудио нет речи. Только Windows; нужны Python 3.10+ и ffmpeg. Первый video_eyes_setup загружает около 700 МБ (faster-whisper и его модель).

Поиск и загрузка изображений из нескольких источников (14 движков + 7 псевдонимов: Baidu, Bing, 360, Duitang, Huaban, Iconify, DuckDuckGo, Yandex, Openverse, Wikimedia, Pixiv, Wallhaven, Konachan, Safebooru). Сохраняет выбранное в workspace сеанса с meta.json для каждого файла и показывает в диалоге; есть отдельный CLI.

Превращает англоязычные MP3-аудиокниги и документы в аудиоуроки. Локально расшифровывает предложения моделью речи, уже загруженной DSH Voice Input (около 241 МБ; при отсутствии загрузится при первом использовании; нужен ffmpeg), а модель DSH проверяет и объясняет. Практика слепого/интенсивного аудирования и интервальные повторения; экспорт китайской озвучки. Голоса Kokoro офлайн, боковая панель и 4 инструмента ИИ.