Плагины

Менеджер правил, команд и навыков для dsh: слэш-команда /rules, панель настроек с визуальным редактированием правил (добавить/изменить/отключить/удалить, поддержка свободных зон), пользовательские команды с аргументами {input}, управление навыками и автоматическое резервное копирование с восстановлением AGENTS.md в один клик.

Кнопка запуска/остановки в один клик, закреплённая в правом нижнем углу окна: перезапускает DeepSeek Harness на месте через отсоединённый помощник, который заново запускает точную команду загрузки (защита loopback same-origin), с дополнительным действием только остановки.

Компилятор плагинов с реестром blueprints (scaffold → validate → deploy), доступный как runtime-сервис, три инструмента модели и страница настроек галереи blueprints.

Объединяет все точки расширения DSH за единой декларативной DSL: сервис выполнения `fabric`, инструменты `fabric_extend`/`fabric_inspect` и страницу настроек графа возможностей.

Ярлык рабочего стола Windows для dsh web: запускает сервер, автоматически открывает браузер по готовности и останавливает службу при закрытии окна Harness.

Страница Skill Manager в панели настроек DSH: просмотр системных / пользовательских / workspace / preset skills, раскрытие дерева файлов навыка, просмотр и редактирование файлов, импорт навыков из zip, экспорт или удаление (системные навыки доступны только для чтения).

Канал DingTalk через WebSocket в режиме Stream: каждый чат ведёт своего агента с инструментами; ответы приходят потоком как сообщения, публичный URL обратного вызова не нужен.

Цикл оркестрации долгих задач: Codex планирует, оценивает и ревьюит, DeepSeek выполняет, а Kimi дополняет (визуальное принятие, краткое изложение, перекрёстная проверка).

Превращает iterate skill в автономный closed-loop harness: планирование, параллельный review, атомарные исправления, валидация, цикл и автоостановка — плюс dry-run режим только для ревью и meta-review, который аудирует отчёт и выдаёт итоговый review report.

Запускайте Stata через DeepSeek Harness: нативный сервис Stata AI Skill запускается автоматически вместе с DSH (бинарники macOS/Windows включены), так что регрессии, do-файлы и эконометрические рабочие процессы работают без ручной настройки.

Линтер утечек chain-of-thought: CLI без зависимостей, который находит следы AI-сессий в документации и комментариях (устаревшие ссылки на дизайн, точку зрения PR, повествование об изменениях, хореографию ревью) и поставляет skill исправления cot-trim как устанавливаемый bundle.

Спецификационно-ориентированная дисциплина разработки для dsh: пять keel-навыков (anchor/spec/probe/build/audit), три инструмента ревью и шесть шаблонов spec обеспечивают приоритет спецификаций над кодом, проверку предположений и контроль объёма.

Озвучивает ответы ассистента только через Fish Audio API (ключ нужен свой): чтение по каждому сообщению, переключатель автопрочтения и страница настроек для модели, voice reference_id, зашифрованного API-ключа и прокси.

Мост вложений-изображений в чате с инструментом view_image для любой OpenAI-совместимой VLM (локальная Ollama или облако): вставленные/перетащенные изображения становятся маркерами путей view_image, прежде чем достичь текстовых моделей DeepSeek.

Нативное расширение возможностей зрения, использующее либо Zhipu (бесплатно), либо Qwen-VL (локально).

Маршрут визуального поставщика, который преобразует прикреплённые изображения в текст через настраиваемую модель (более 15 совместимых с OpenAI и Anthropic поставщиков), пока DeepSeek продолжает отвечать.

Визуальный мост для текстовых маршрутов DeepSeek, который анализирует прикреплённые и локальные изображения через настраиваемые endpoints OpenAI Responses, Chat Completions или Anthropic Messages, оставляя image-capable маршруты нативными.

Переиспользует встроенный режим зрения DeepSeek web для текстовых моделей: инструмент deepseek_vision управляет локальной браузерной автоматизацией deepseek-vision-cli (помощник ручного входа, включённый deep-think, автозакрытие браузера) и возвращает описания изображений текстом.

Набор инструментов vision для текстового DeepSeek: вызываемый моделью инструмент `vision`, обёртки-адаптеры для deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), квота Antigravity IDE (default, flash/pro) / любой совместимый с OpenAI VLM / Gemini / локальные каналы Ollama, память доказательств с ре-гидратацией после компактации, кеш хеша содержимого и двуязычная клиентская панель.

Вызываемый моделью инструмент `vision` для DeepSeek Harness: описывает и распознаёт текст на файлах изображений, напрямую вызывая бесплатный Zhipu GLM vision API (цепочка fallback glm-4v-flash), без внешнего CLI.

Регистрирует маршрут провайдера `deepseek-vision`: веб-интерфейс принимает вставленные изображения и преобразует их в текст через бесплатный Zhipu GLM vision API, после чего передаёт в адаптер DeepSeek.

Независимое браузерное приемочное тестирование результатов агента: на вход JSON-спецификация, на выходе вердикт из реального Chromium.

Предоставляет инструмент bili_summary: метаданные видео Bilibili, таймлайн субтитров и захват кадров на основе sharp со встроенной обработкой ошибок и плавной деградацией.