Плагины

Шлюз состязательной проверки вызовов инструментов. Подключается к tools/pre-execute и сначала без задержки применяет локальное regex к разрушительным командам (rm -rf, git push --force, git reset --hard, DROP TABLE, format, запись на диск) и чувствительным путям (.env, id_rsa, .ssh, .git/, $DSH_HOME). Только при совпадении один раз вызывается модель проверки, возвращающая allow или deny. Обычное чтение и запись не попадают в этот маршрут и не добавляют задержки. Каждый вердикт отображается в Web GUI в реальном времени.

Добавляет к каждому запросу DSH на повышение прав пояснение модели: действие команды, намерение модели, риск и его причину, значение каждого варианта. Историю одобрений можно искать на /dsh-approval/history; страница диагностики — /dsh-approval/diag.

Сервис GitHub issues для DSH: превращает анализ сбоя телеметрии в единый отчет, создает предварительно заполненный URL новой issue и сокращает его при превышении заданного лимита длины; переписывает простое описание в структурированную issue с помощью модели deployment.

Перенаправляет подходящие bash-команды через rtk (Rust Token Killer), сжимая вывод инструмента до передачи модели: установленный rtk переписывает каждую команду, и используется его вывод. Если rtk отсутствует, исполнитель работает точно как стандартный.

Записывает каждый сеанс в виде читаемой временной шкалы Markdown в его workspace: полный запрос модели (включая system prompt и внедрения плагинов), ввод пользователя, ответы, рассуждения, вызовы инструментов и результаты, чтение/запись файлов, веб-поиск, загрузку skills, команды и расход токенов. Есть страница проверки, вкладка на сеанс и настраиваемый объем записи.

Agent Studio для DSH Web: настройка моделей, промптов, привязок инструментов по плагинам и Skills; пробный запуск с редактируемыми результатами инструментов и история запусков. Сохраняет снимки возможностей сеанса, экспортирует автономные пресеты и создает черновики Agents с помощью пошагового пресета.

Интеграция Jenkins CI: панель прогресса сборки справа, настройки нескольких экземпляров и пять инструментов для моделей (list jobs, build status, console log, workspace, trigger build). Если отслеживаемая сборка завершается ошибкой, пробуждается отслеживавший ее диалог, которому передается неудачная сборка.

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.

Обнаружение долгих задач на host для локальных моделей с малым контекстом: длинный вывод делится на parts skeleton (одна часть на ответ, затем сборка), многошаговая работа — PLAN.md ledger и notes/ (сначала план, шаг на ответ). Эвристика host-side, не полагается на оценку моделью своих пределов.

Постоянные Bots и групповые комнаты в DSH: каждый Bot сохраняет свою модель, preset прав, workspace и сессию после рестартов; каждый ответ записывается как run в ledger для воспроизведения боковой панелью.

Постоянный помощник DSH, не чат: независимые плавающее окно и основная беседа. Heartbeat ограничен четырьмя gates (разрешение, дневной бюджет, тихие часы, cooldown) и lease переживает перезапуск. При каждом wake модель выбирает SKIP или короткое сообщение — молчание тоже решение. Показывает реальный поток из host store или локального лога и может писать в эту беседу. Объём доступа как у представляемого человека, но read-only: может читать все сессии, машину и каналы вроде GitHub, но не пишет/отправляет/публикует, не спрашивает разрешений и не блокирует tools других сессий. `npm run digest:github` раскладывает уведомления и собственные PR по трём китайским разделам и создаёт явно неотправленные черновики.

Ежедневные/недельные задачи: напоминание при запуске, бегущая строка над composer, отметка одним нажатием, редактируемые карточки, воскресная ИИ-сводка. Виджет API: баланс, токены/стоимость сегодня и всего, по моделям и график за 7 дней. JSON в $DSH_HOME.

Отвечает на сложный вопрос одностраничным визуальным HTML: модель пишет краткий Markdown, встроенный CLI am без зависимостей строит layout/CSS/координаты схемы. DSH bundle только со skill, upstream включён дословно, Host-кода нет.

Omni-modal настройки DeepSeek Harness для любых OpenAI-совместимых image/video endpoint. Переключаемые профили отдельно задают endpoint, API key, model, path и size для изображения и видео, допускают произвольные дополнительные параметры. Тест соединения не тратит квоту генерации. Три инструмента модели: generate_image, generate_video, check_video. Асинхронные видеозадачи сохраняются после перезапуска.

Снимает блокировку image prompts: патчит результаты llm.resolveModelInfo и таблицы adapter, объявляя image input, чтобы маршруты без заданной модальности могли отправлять/читать изображения. Не меняет app.asar/config-tree.

Пиксельное сравнение двух локальных PNG: первая машиночитаемая строка `PIXEL_CHANGED=true|false`, далее доля различий, bbox областей, макс. delta канала, MAE и автономная HTML-страница. Ignore-регионы по абсолютным/дробным координатам исключают часы/курсор. Не распознаёт содержание, детерминированно отвечает только «изменилось ли». Локально, без модели/сети/upload.

Правая панель сравнивает выбранные изображения workspace: 1/2/3/4/6 на страницу, zoom/pan, синхронизация масштаба/позиции, изменение порядка ленты. Изображения загружает браузер, модели не передаются.

OpenAI-совместимый провайдер для встроенного web_search: одна настройка baseURL/apiKey/model для Qwen Token Plan, OpenAI и любого Responses API gateway.

Мост DSH–WorkBuddy в четырёх частях: чтение/поиск/добавление memory, skills, plans, daily logs; запуск локального CodeBuddy CLI с 4 профилями разрешений; управление WorkBuddy через CDP (открыть беседу, читать очищенный rich HTML, вводить/отправлять, переключать модель с оплатой аккаунтом, перезапускать с debug port при отсутствии); панель беседы в DSH. 25 tools, 15 HTTP routes.

Переводит китайский↔английский в DSH настроенными моделями без дополнительного API key; потоковый вывод, настраиваемый prompt и локальная история для повторного просмотра/перевода.

MCP-поиск кода SQLite FTS5/BM25: code_search/code_outline/code_index/index_status. CJK-биграммы, tree-sitter-разбиение с учётом деклараций, инкрементальная индексация, трёхслойный фильтр секретов. Китайский запрос ищет английский код; vector store/embedding по умолчанию не нужен. Нужна локальная Python 3.10–3.12 engine из scripts/install.sh и CODERAG_ROOT в profile patch.

Откат файлов за ход: снимок до записи; модельный undo tool, человек через /undo или кнопка отменяют все файлы, изменённые ходом. Снимки внутри процесса, без shell, поэтому при workspace-write не нужны дополнительные sandbox-права.

Подключает semantic service tsm-core-dlr (векторы и граф LanceDB) как MCP tools, включает независимый от сценария skill DLR/TSM, статус и правила. Обязательная зависимость: сервис должен работать до активации bundle.