Плагины

Позволяет текстовому агенту наблюдать за экраном в реальном времени или видеопотоком камеры. Каждый кадр оценивается по степени изменения изображения; важные кадры собираются на одном пронумерованном листе с огибающей звука, чтобы модель видела реальные изменения, а не снимок каждые несколько секунд.

Создаёт редактируемые продуктовые сцены Blender в DSH. Можно начать с рецептов для колонки, чашки и лампы или импортированных моделей; смотреть сохранённые результаты в Lighttable, сравнивать ревизии и настраивать размеры, материалы, камеры и свет. Статичные модели размещаются на реальной сетке одной операцией, а полный статичный вид сохраняется без изменения существующих камер и анимации. Повторяющиеся координаты текстуры на плоских пользовательских гранях исправляются без изменения геометрии. Можно рендерить изображения и видео сохранённых кадров и экспортировать редактируемую ревизию с ресурсами. Проверки геометрии, неизменяемые ревизии и этап одобрения помогают сохранить прежнюю работу. Поддерживает DSH 0.2.1-rc.1 и старый host; 20 инструментов моделирования, проверки и передачи.

Вставьте ссылку — агент прочитает её. Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, WeChat, статьи, PDF и аудио превращаются в Markdown с цитатами для Wiki/базы знаний. Исследовательский A/B на 60 ходах (разные лимиты времени, точность человеком не проверялась): чтение завершено 22%→92% (+70 п.п.), тайм-ауты 68%→0%, ответы с реальным фактом из источника 23%→82%. Из 123 реальных ссылок пригодны 80% (93% среди ответивших страниц); недоступная ссылка отмечается за 26 с. Поддерживаются Codex, Claude Code, DSH.

Память Markdown между сеансами (LLM-Wiki/SOUL.md), по умолчанию внедряется после первого сообщения пользователя в активном сеансе. Есть remember/recall/consolidate/forget, skill, pack/unpack. /memory on|off|status и чип используют один переключатель: off останавливает внедрение, digest/recall-напоминания и last_access без удаления; рабочие области off по умолчанию, выбор на 7 дней. Basic soul меняет только блок SOUL.md. Отдельные требования: формат сеанса v4 (официальный 0.1.7+) и engines.dsh официальной серии 0.2.1-rc.5; старые хосты отклоняются. Windows поддерживается. Есть отчёт checkup.

Мобильная веб-оболочка для DSH Web GUI: выдвижные панели-оверлеи, перетаскиваемая FAB, исправления мобильного composer и плавающая кнопка загрузки изображений, закрепленная над composer (нативная галерея/камера, интеграция с проверенным pipeline add-images), без регрессий на desktop. Опубликовано на npm как dsh-webui-mobile.

Направленный fuzzing под управлением агента LLM. Для целевого репозитория и ошибки (описание CVE, патч, трасса сбоя или file:line) выполняется цикл PLAN, IMPLEMENT, EXECUTE, REFLECT; модель пишет генераторы входов на Python, пока не сработает проверка шаблона stderr кампании или кампания не остановится.

Плагин DSH для Blind Whale Farmer, мода SMAPI из того же репозитория: переводит состояние Stardew Valley в текст, чтобы ИИ играл с инструментами MCP (фермерство, рыбалка, добыча руды, подарки, фестивали, брак). Есть LAN-кооператив на том же ПК, где можно общаться с ней на китайском (F6). Карточка настроек задаёт лимиты (дни/минуты), остановку времени при размышлении, кооператив, инструкции и руководство, передавая настройки в игру. Необязательный пресет сеанса или один инструмент stardew gateway (по умолчанию оба выключены). Если сеанс остановился на вызове инструмента, вернувшем обычный текст, автоматически запускается «продолжить игру». Мод нужно установить в игру.

Универсальный плагин расширения пресетов DeepSeek Harness: редактируемый редактор пресетов (записи system/user/assistant + предзаполнение вывода модели-обманки).

Захват окна в стиле Codex для DSH Desktop на macOS и Windows: нажмите обе клавиши Command (macOS) или обе клавиши Ctrl (Windows) либо кнопку камеры, чтобы снять переднее окно, прикрепить его к текущему чату и внедрить дерево доступности в стиле VoiceOver как скрытый контекст.

Ядро суждений DeepSeek Harness: цикл познания указывает источник каждого решения и завершает планирование; память hippocampus превращает опыт в знания (журнал, эпизодический архив, снижение низкой уверенности); архитектура закрепляет ответственность и единые критерии; команда A2A управляет памятью через dsh-linghun-assembler. Требуется DSH ^0.1.0-rc.7 (поддерживается rc.2).

Provider Tsinghua MadModel для DSH: автоматически обновляет кампусный token, переключает прямой доступ кампуса/WebVPN и обслуживает запросы к моделям через loopback transport с очередью для каждой модели.

Выделите текст в веб-интерфейсе DSH, чтобы получить потоковый перевод и объяснение значения с учётом исходного диалога. Панель хранит воспроизводимую историю и позволяет преобразовать запись в полноценную сессию.

Событийная память для чат-ботов с длительным сроком работы: затухание с весом эмоций, три уровня уверенности при воспоминании, новые факты заменяют устаревшие, данные изолируются по субъекту. Есть таблицы отношений, фактов, глав, навыков и пробелов, а также CLI, HTTP-конечная точка и пакет плагина DSH.

Получает токены API Tsinghua MadModel и обновляет их каждые 20 минут из сохранённой SSO-сессии в безоконном браузере. Записывает токен в учётные данные DSH MADMODEL_API_KEY и создаёт или повторно использует провайдера madmodel. Одно ручное нажатие Get захватывает эту сессию через окно входа кампуса.

Пошаговая карта рабочего процесса DeepSeek Harness: сворачивает сессию в список этапов, указывает источник каждого процента вместо голого числа и ставит в очередь запрос для следующего шага. Его можно отозвать, пока его не приняли.

Тема Outer Wilds со статичным звёздным небом, эффектами костра, настройками оформления и встроенными шрифтами Jost и Source Han Sans.

Рабочая среда исследования уязвимостей с приоритетом доказательств для DeepSeek Harness: нативные аудит-представления, 29 инструментов OMV, находки Evidence.v1, воспроизводимые запуски, рабочие процессы Campaign и изолированные доказательства PoC.

Три навыка исследования литературы в одном плагине DSH: academic-web-research (легкая загрузка через прокси), academic-literature-research (конвейер Scholar/IEEE/CNKI/Wanfang/Sci-Hub), off-campus-literature (доступ через кампусные WebVPN/CARSI). Установка помещает три каталога `SKILL.md` в `~/.dsh/skills/`; после перезапуска навыки вызываются по имени. Встроенный web-research предполагает локальный HTTP-прокси `127.0.0.1:7897`; при другой настройке его нужно изменить.

Память по запросу для DeepSeek Harness: журналы сессий преобразуются в многоуровневый Markdown (сводка, индекс, файлы по темам); mem_query возвращает только совпавшие записи, а не весь индекс. Без внедрения на каждом шаге и без зависимостей; у каждой записи есть ссылка на исходную беседу.

Структурированные визуальные доказательства (OCR/разметка/семантика), а также инструмент захвата с USB-камеры для цикла отладки «снимок-анализ-корректировка»; бэкенды: Ollama, DeepSeek, Xiaomi.

Превращает телефон в многофункциональную камеру для сеансов dsh (нужно открытое сопутствующее приложение для Android: установите плагин и отсканируйте показанный QR-код, чтобы скачать APK). Трансляция видоискателя по LAN или USB: изображение можно вставить в чат или сохранить в папку. Вызываемые инструменты позволяют модели dsh фотографировать, менять масштаб и объектив прямо во время разговора, чтобы автоматизированные сценарии могли видеть физический мир. Есть полный зум/вспышка, обрезка, аннотации и расширенные настройки.

Захват экрана на двух движках для DSH: внутри настольной оболочки SSiD глобальная горячая клавиша или значок в трее открывает полноэкранное оверлейное выделение рамкой (все мониторы, попиксельно точные кадры для каждого экрана) с аннотированием красной рамкой прямо на месте и панелью инструментов в стиле WeChat; в обычном DSH (браузер) кнопка камеры в поле ввода захватывает экран через getDisplayMedia и повторно использует в странице то же однофазное оверлейное выделение рамкой + аннотирование. Обрезанное изображение попадает в поле ввода текущего диалога через официальный канал приёма вложений.

Превращает камеру телефона в видоискатель реального времени и источник фото для вашей сессии dsh по LAN или USB.

Двухвременная (bi-temporal) память на базе демона SodaMem: воспоминания подмешиваются в промпт при сборке каждого хода, и каждый закрытый ход загружается в память — без вызова инструмента и без вызова модели на пути чтения; каждый вспомненный факт ссылается на ход, из которого пришёл, и несёт даты действия, поэтому вытесненные факты перестают извлекаться.