Плагины

Автоматическая маршрутизация усилия мышления для dsh: локально дообученный классификатор на 7 вопросов (ModernBERT, 842 МБ, <1 с на CPU) выбирает low/high/max для сообщений без явного намерения; внутрисессионные повторы повышают уровень (low→high→max) при ограничениях исключения; сервис-judge безопасно откатывается на low при недоступности. Чип уровня в строке ввода показывает текущий уровень и последние 20 решений. Все вычисления локальны — текст задачи никогда не покидает машину.

Локальный RAG по базе знаний литературы: 10 инструментов (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), гибридный поиск BM25 + вектор + реранкер, ответы на вопросы со ссылками и кликабельными DOI, полностью локальные эмбеддинги bge на однофайловом индексе SQLite. Требуется Python 3.9+ с pymupdf, faiss-cpu и sentence-transformers; установщик `npx dsh-kb-rag-install` всё это настраивает и заранее скачивает модель.

Оболочка в стиле eDEX-UI поверх веб-интерфейса DSH: левая панель системной телеметрии со спарклайнами CPU по каждому ядру, правая панель с картой мира encom-globe и графиком входящего/исходящего трафика, обозреватель файловой системы с предпросмотром файлов и композер в стиле терминала, следующий за активным workspace.

Панель серверных карточек для DSH: статус по каждому хосту, CPU, память, диск и задержка, с терминалами SSH на xterm.js в один клик; импортирует ~/.ssh/config и монтируется как вкладка better-sidebar или отдельная правая выдвижная панель.

Плагин межсессионной памяти для DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): автоматическое извлечение, индексация SQLite FTS5, семантическое восстановление RRF, внедряемое в системный промпт каждый ход, плановое обслуживание, консолидация LLM через ctx.llm, предотвращение взрыва контекста, глобальная идентичность Soul через ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: темпоральный граф контекста, модель доверия, суммаризация в конце хода. v0.6.0: локальные семантические эмбеддинги (BAAI/bge-small-zh-v1.5), без облачных вызовов. v0.6.1: исправлено разворачивание ~ в конфигурации путей. Установка без настройки.

Локальный OCR-резерв для текстовых маршрутов: когда модель сессии заявляет, что не может принимать изображения, прикреплённое изображение кешируется локально и его путь подставляется, чтобы модель могла вызвать ocr_image — PP-OCRv5 + ONNX Runtime на CPU, без API-ключа, изображения никогда не покидают машину. Молчит, когда модель может видеть изображения.

Рендерит обои-сцены Wallpaper Engine в реальном времени в браузере (плеер three.js плюс симуляция частиц на CPU через Rust/WASM) и воспроизводит видео- и веб-обои с откатом к превью-изображению, без наличия рантайма Wallpaper Engine. Сканирует локальную библиотеку Steam workshop (431960) автоматически или по вручному пути и предлагает панель настроек для выбора обоев, каталогов библиотеки и движка, свечения, паузы и качества.

Распознавание крупных изображений для моделей vision-exp: распознавание плиток 800×800 без потерь (smart/pipeline/full), локальный OCR с предобработкой и маршрутизацией рукописного текста, опциональный мультивендорный GPU (DirectML/CUDA/OpenVINO) с автоматическим переходом на CPU.

Инструменты DSH для воспроизведения и проверки CPU-бенчмарка протокола ml-quant-trading v1, а затем подготовки отчёта, готового для issue. Требуется локальный клон initial-d/ml-quant-trading (укажите как workspace или repoPath), а также Python и PyTorch; этот плагин не загружает репозиторий и не устанавливает его зависимости.

Преобразует документы Office и PDF (включая отсканированные) в структурно форматированный Markdown через конвейер OCR с маршрутизацией с приоритетом CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Плагин DeepSeek Harness для SCNet HPC: настройка SSH, задания Slurm CPU/DCU, зондирование кластера, диагностика вычислительных узлов и руководство по Hygon DCU/DTK.

Фиолетово-белый desktop pet, пристыковываемый к краю экрана, который показывает температуры CPU, RAM, GPU и NVMe в реальном времени вместе с информацией об оборудовании.

Отображает использование ЦП и памяти в реальном времени на машине, где работает веб-сервер DSH.

Плавающий виджет состояния системы: данные об использовании CPU/памяти/диска в реальном времени в правом нижнем углу веб-интерфейса DSH с цветовыми предупреждениями по пороговым значениям.

DSH 插件：用于局域网内设备监控，在右侧边栏（结合 dsh-better-sidebar）登记最多 10 台设备， 通过 SSH 定时采集运行指标、画波形图，并对 CPU / 内存 / 磁盘 / 温度做阈值告警。

DSH 侧栏实时硬件监控：CPU / GPU / 内存 / 磁盘一页看完，每秒刷新，每个读数都能下钻到是哪个应用。支持容量与内存耗尽预测、阈值告警与 NDJSON 导出。纯 Node，零运行时依赖，完整功能仅 Windows。

Windows host performance from WSL: CPU, memory, disk and top processes.

Service control panel in DSH Web settings: live host info (PID, versions, uptime, memory/CPU trends, active sessions), npm update banner, and a confirm-guarded graceful stop that warns when tasks are running and can wait for them to finish.

Системный монитор в боковой панели веб-интерфейса DSH: живой обзор хоста (процессор/память/сеть/диск), список процессов и состояние контейнеров Docker — всё только для чтения.

Инструменты для чтения информации об устройстве Windows: по одному инструменту агента на каждую категорию Win32-устройств (время, система, CPU, память, диск, GPU, сеть, батарея, процессы, USB, аудио, принтеры) через WMI/CIM и коллекторы Node os.

蛋白质结构预测与设计插件：序列设计（ProteinMPNN/SolubleMPNN/LigandMPNN）、结构预测（ESMFold）、复合物界面筛选、序列理化打分与多样性聚类——零手动自举（本地 CPU/GPU 自适应），供 dsh-bio-genie 消费 | Protein structure prediction & design toolkit for dsh (sequence design, folding, interface screening)

Real-time host performance monitor for the DeepSeek Harness right Sidebar: CPU / memory / swap gauges, a GPU clock and VRAM line, CPU / GPU / motherboard / drive temperatures, a sortable process table, and a keep-awake toggle for remote sessions — on Linu

Live btop-style CPU/memory/temperature/GPU monitor tab for the DeepSeek Harness web GUI.

Large-image recognition for vision-exp models: lossless 800×800 tile recognition (smart/pipeline/full), local OCR with preprocessing & handwriting routing, optional multi-vendor GPU (DirectML/CUDA/OpenVINO) with auto CPU fallback.