Плагины

Авторизованная коллекция безопасности DSH: девять рабочих режимов (координатор red team, пентест, аудит кода, бинарный анализ, атака-защита, обход AV, реагирование на инциденты, облачная безопасность, решение CTF) и пятнадцать плагинов среды выполнения, управляемых со страницы настроек с развёртыванием, установкой, обновлением и удалением в один клик.

Постоянная память для AI-агентов под управлением LLM — графовое воспроизведение, знания между сессиями, единый бинарник. Работает с DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw и любой другой средой выполнения агентов.

Очищает следы ИИ из русскоязычных текстов: находит артефакты копирования из чат-ботов (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), удаляет скрытые текстовые метки (символы нулевой ширины, невидимую разметку; теневой скан ловит метки, разделённые невидимыми символами) и по запросу переписывает текст в естественную прозу; 40 регулярных выражений-маркеров, 38 с полными записями в реестре доказательств; 156 гейтов, 530 тестов; офлайн-текстовый комплект (удаление бинарных метаданных — в scripts/).

Каузальная память для dsh: MCP-мост stdio без зависимостей, монтирующий 17 инструментов сервера causal-memory под чистыми именами (без префикса mcp__) — связи решение → результат с типизированными отношениями (caused / enabled / prevented) в локальном хранилище SQLite, сохраняющемся после compaction, — а также закреплённая секция системного промпта. Требуется бинарный файл сервера causal-memory в PATH (pip install causal-memory или готовый релиз).

Сторонний adapter регистрирует upstream MCP-сервер REA (Reverse Engineer Anything) в DeepSeek Harness как инструменты mcp__rea__*. Версия 2.x включает собственную среду (Node, REA CLI, JDK, Ghidra) в <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle и запускает REA через shim, поэтому после первичной настройки работает без ранее установленных компонентов. 1.x (branch v1, npm 1.0.6) содержит только конфигурацию и требует заранее установить REA и Ghidra. Анализ выполняет upstream: нативные бинарники (Hopper/Ghidra/IDA), JavaScript/Electron, .NET, сайты, Android APK и устройства adb, прошивки и дампы процессов.

Отвечает на встроенный web_search через собственный метапоиск RustXNG. При необходимости скачивает и запускает бинарный файл, затем останавливает его после тайм-аута простоя. Необязательный fetch-провайдер также декодирует страницы, где charset указан только в <meta>.

Набор для конвертации единиц, охватывающий 20 категорий — длина, масса, температура, площадь, объём (включая кухонные единицы США), скорость, время, размеры данных (десятичные MB и двоичные MiB), скорости передачи (Mbps и MB/s), ускорение включая перегрузку, освещённость (lux / foot-candle), давление, энергия, угол, частота, мощность включая три определения лошадиной силы, сила, момент, типографика (px/pt/em/rem) и расход топлива (mpg ↔ L/100km). Два инструмента — convert_unit и list_units — без зависимостей в рантайме, чистая арифметика; каждый результат содержит применённую формулу.

Подключает локальный MATLAB MCP Server к DSH для вычисления кода MATLAB, запуска .m-скриптов и тестов, проверки установленных toolbox через mcp__matlab__*. Требуются MATLAB, бинарный файл MathWorks MATLAB MCP Server и изменение пути после установки. Сам плагин инструменты не регистрирует.

Текстовый просмотрщик и редактор для dock workbench: undo/redo, сохранение по Ctrl+S, подтверждение несохранённых изменений и обнаружение бинарных файлов, зарегистрирован как просмотрщик файлов по умолчанию.

Адаптер LLM LongCat-2.0: контекст 1M, двоичный режим мышления, вызов инструментов и потоковая передача через OpenAI-совместимую конечную точку.

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.

Shrinks oversized bash and job_output text by piping it through the external rtk binary, keeps the original in a spill file and lets the model fetch it back on demand; keeps the original text when rtk is missing or fails.

Registers 12 CatPaw (妙手) models as a DeepSeek Harness provider, with per-model reasoning effort, harness-executed tool calls, and QR-code login. The bundled catpaw-cli is a macOS arm64 binary (other platforms must supply their own copy), and calls use the signed-in CatPaw account quota.

Переносит экономию токенов rtk из Claude Code в DSH: переписывает подходящие команды и сжимает недоступные сборки, тесты и логи (git, cargo, npm, pytest). Указывает пропуски и способ восстановления; если sandbox не достигает хранилища rtk, сохраняет оригинал и сообщает путь. Экономия видна под композером, подробности — /rtk stats. При ненадежной переписи, недоступном rtk или риске потери аргументов выполняется исходная команда. Бинарник rtk включен, отдельная установка на основных платформах не нужна.

Запускает локально установленный ZCode CLI в DSH как маршрут модели `zcode`. Весь трафик подписывает официальный бинарный файл; плагин не отправляет собственные запросы, не подделывает запросы клиента и не передаёт учётные данные за пределы устройства (токен тарифа расшифровывается только в памяти и передаётся официальному CLI). API key не нужен. Поддерживаются платный канал one-shot и бесплатный app-server. С v0.3.0 встроен HTTP MCP bridge; вызовы инструментов проходят через интерфейс подтверждения DSH. Есть contract-документ и gate `node --test`.

Использует Claude Code (официальный бинарный файл без изменений, через Agent SDK) как провайдер модели и subagent внутри DeepSeek Harness.

Визуальный браузер для DeepSeek Harness: вкладка справа под встроенным Browser передает Chrome в реальном времени потоком бинарных JPEG-кадров (без периодического опроса скриншотов). Agent управляет им через нумерованное представление интерактивных элементов с низким расходом токенов.

Экранная HUD-панель прогресса тестирования DSH: панель поверх тестируемого приложения пропускает клики и показывает ожидание и фактический результат каждого шага, а также может ли ожидающий человек вернуть себе мышь и клавиатуру. Универсальный готовый бинарный файл arm64 + x86_64, Xcode Command Line Tools не нужны; панели требуется macOS 14+.

Сохраняет размер окна DSH Desktop: записывает внешнюю рамку главного окна в физических пикселях и при следующем запуске восстанавливает по центру рабочей области до показа окна, чтобы заставка загрузки имела нужный размер. Настройки: 12 пресетов (1024x768–3840x2160), произвольные ширина/высота, центрирование при восстановлении и применить сейчас; выбор действует сразу и сохраняется. Helper изменения размера компилируется на компьютере пользователя: исходник C# входит в плагин, первый запуск сборки через встроенный Windows csc.exe (~110 мс по замеру), кэш рядом с файлом состояния, старт ~90 мс; иначе кратковременный powershell.exe. В пакете нет бинарника, npm-зависимостей и исходящих сетевых запросов. Только Windows.

Читает состояние служб Windows из WSL: список служб или сведения по имени, включая зависимости, учётную запись входа и путь к бинарному файлу.

Playbook релизов для ИИ-агентов. CLI для установки через npm + плагин DSH + набор skills. Охватывает npm, парные remotes GitHub+Gitee, marketplace DSH, cargo crates.io, PyPI, exe от PyInstaller, одиночные бинарники Go и Rust, приложения Electron/Tauri. Двуязычный EN/ZH.

Провайдер делегирования субагентам, который запускает любой совместимый с Claude бинарный файл CLI, указанный в настраиваемом поле executablePath.

Installs and runs Android native command-line tools from inside DSH: fetches aarch64 bionic packages from the Termux repository, unpacks them in pure JS and runs them through /system/bin/linker64, with no root, no Shizuku and no external package manager.

Connects DeepSeek Harness to LRC's local structured memory: distills conclusions every 8 turns, drops near-duplicates by character-level Jaccard similarity (≥ 0.85), and writes them to a local LRC store. Five tools — lrc_recall, lrc_forget, lrc_remember_now, lrc_handoff and lrc_status — cover on-demand recall, retracting wrong entries, immediate writes, session handoff and a status line. On first run it downloads a per-platform LRC binary (win32-x64, darwin-arm64 or linux-x64, SHA256-verified) and starts an isolated instance, so the LRC desktop app is not required; data stays in $DSH_HOME/cache/lrc-plugin/data unless LRC_BASE points at an existing instance.