Плагины

Normify · плагин DSH: записывает архитектуру проекта в виде нормализованного фрактального дерева модулей, трёхуровневая проверка (при записи / проверка / замороженная квитанция), 30 инструментов normify_* + навык normify-gen, рендерит одним щелчком интерактивную диаграмму архитектуры в одном файле; поддерживает сопровождающую разработку (change_open → brief → check → реализация → refresh → change_close).

Дисциплинированная инженерная система процессов для ИИ-агентов программирования: планирование, TDD, циклы автоисправления, графы знаний кодовой базы и волновой запуск нескольких агентов. Нужен codebase-memory-mcp (pip install "codebase-memory-mcp>=0.10.8,<0.11.0"); без него /scan останавливается.

Сопоставляйте модели и token budgets с каждой ролью, а затем позволяйте DSH делегировать специализированные subagents по типу задачи. Охватывает архитектурный анализ, UI/UX, реализацию кода, изучение codebase и исследование документации, с автоматической настройкой плюс reasoning effort и правами на инструменты для каждой роли.

Обнаружение мёртвого кода в кодовых базах, сгенерированных ИИ: graphlint строит граф зависимостей, находит код, недостижимый ни из одной точки входа, для очистки кодовой базы и понимания функциональной эффективности, а также предоставляет агентам DSH инструменты graphlint_query / graphlint_build / graphlint_config и навык graphlint.

Связывает граф знаний кода Codebase Memory MCP с DSH и поддерживает индексированные репозитории актуальными с помощью устранённого от дребезга наблюдателя файловой системы. MCP-мост только для Windows (половина с наблюдателем кроссплатформенная); автоматически устанавливает свой npm CLI через npx при первом запуске.

Навык проверки утверждений, сверяющий проектные документы и планы с фактами кодовой базы, с эскалацией поведенческих утверждений до исполняемой проверки логическими примитивами для машин состояний и моделей данных, с регрессией до/после, доменными ограничениями и поиском рисков параллелизма.

Инструмент read_graph на основе графа знаний кодовой базы (отношения CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL).

Локальный граф знаний кода для агентов: разбирает кодовую базу (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) в индекс SQLite и отвечает на вопросы о вызывающих, вызываемых, зависимостях, обратных зависимостях, влиянии и полнотекстовые запросы по нему.

Рабочая среда для кода в правой панели: дерево файлов workspace и многооконный Monaco Editor (подсветка, сохранение с проверкой версии), Tab-дополнение DeepSeek fill-in-the-middle, checkpoint/rollback при каждом сохранении, поиск по codebase и инструмент агента `codebase_search`, а также reference chips для вставки выделения в чат как упоминания `@path`.

MCP-мост Codebase Memory для DeepSeek Harness: шесть инструментов для кода графа знаний, автоматически запускаемый фоновый daemon с Web UI визуализации и встроенный agent skill.

Мультиязыковая интеллектуальная работа с кодовой базой для MCP-совместимых IDE, CLI и DeepSeek Harness: чат, поиск, аудит, рефакторинг и готовые к совету директоров отчёты из локального кода.

Мультиязыковая интеллигентность кодовой базы для DeepSeek Harness и MCP-совместимых IDE: чат, поиск, аудит, рефакторинг и отчёты уровня совета директоров из локального кода.

Переносит в DSH функции базы знаний кода langchain-ai/openwiki: создание/чтение/обновление Wiki репозитория одним нажатием, карточки Grounded Claims с отслеживанием источников и база знаний проекта из загруженных локальных файлов. Использует уже настроенную модель DSH, второй ключ API не нужен.

Анализирует кодовую базу и создаёт документацию по архитектуре: зоны ответственности модулей, зависимости, точки входа и способы запуска.

Графы знаний кодовой базы для DeepSeek Harness: семь Agent-инструментов `graphify_*`, команда `/graphify` и страница Graphify локально строят и запрашивают граф проекта с помощью AST без API key; есть поиск path/explain/god-node и экспорт в wiki/HTML/SVG/GraphML/Obsidian. Нужен CLI `graphifyy`; ключ LLM требуется только для полного извлечения документов/PDF/изображений.

Следит за актуальностью графа знаний Codebase Memory: сравнивает head_sha узла Branch с git rev-parse HEAD и сообщает точный behindBy. Перестраивает только устаревшие проекты через CLI codebase-memory-mcp, поэтому лимит инструмента MCP в 60 секунд не действует. Отслеживает изменения проектов и отображает то же состояние в карточке настроек и REST-интерфейсе управления.

CLI-инструменты codebase-memory для модели: `codebase_list_projects`, `index_repository`, `index_status`, `search_graph`, `query_graph`, `trace_path`, `get_code_snippet`, `get_graph_schema`, `get_architecture`, `search_code`, `detect_changes`, `manage_adr`, `ingest_traces`, `delete_project`.

Перед редактированием предоставляет агенту карту кодовой базы с приоритетами и честным указанием покрытия.

Предоставляет Codegraph CLI как восемь инструментов анализа кода для DSH: поиск символов, вызывающие/вызываемые функции, анализ влияния, изучение кодовой базы, чтение символов/файлов, состояние индекса и синхронизация.

Преобразует проблемы кода в исполнимый план рефакторинга с приоритетами, используя эвристики длины файлов/глубокой вложенности/длины функций/god object и пошаговый runbook. Только чтение, без автоматической перезаписи.

Плагин DeepSeek Harness: анализирует кодовую базу и создает план Software Design Document (SDD).

Необязательный bundle DeepSeek Harness для codebase-memory-mcp.

Пакет skill для подготовки документации: четыре Agent Skills только на prompt, превращающие кодовую базу в README, описания PR, changelog и ревью кода. Устанавливается в dsh через запись плагина dsh.bundle.