Плагины

Нативная диалоговая генерация изображений для DeepSeek Harness: попросите агента создать изображение, и он выполнит генерацию и сохранит результат прямо в диалоге.

Память между сессиями в рамках проекта: семислойное SQLite-хранилище (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) на node:sqlite, дружественное к кэшу внедрение в первое сообщение плюс попадания ключевых слов на каждое сообщение, инструменты memory_remember/search/find_similar/read/update/project и консолидация в окне простоя («dream») с подавлением в часы пик. Тексты промптов поставляются как файлы данных по языкам — фреймворк поддерживает многоязычных пользователей.

Плагин тем в одну команду: 8 оригинальных тем, полупрозрачные обои с настройкой прозрачности/размытия, акцентный цвет для каждого пользователя, импорт/экспорт готовых пакетов тем, избранное и функция случайного выбора — полностью нативно работает в системе токенов DSH.

The memory that dreams — межсессионная память DeepSeek Harness: помнит вас и ваши проекты, объединяет воспоминания в простое (autoDream), замораживает противоречивые воспоминания для проверки и ведёт воспроизводимый журнал аудита. Память хранится на вашем компьютере в SQLite с редактируемыми копиями Markdown; поиск четырьмя способами (ключевые слова, вектор, BM25, граф сущностей), интерактивная панель, 10 инструментов модели, MCP-сервер, внешний API и CLI. Суммаризация и консолидация используют уже настроенную модель хоста; с локальным embedder семантический поиск полностью работает офлайн.

Создаёт игровую графику из референсных изображений с помощью генерации изображений Seedream и image-to-video от MiniMax, собирая восьминаправленные спрайты, последовательные кадры и скелетные анимации с локальным хромакеем.

Память, которая видит сны — межсессионная память для DeepSeek Harness: вспоминает вас между сессиями, автоматически консолидируется во сне (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашей проверки и ведёт воспроизводимый журнал аудита. Локальный семантический поиск offline-first поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, граф сущностей, интерактивная панель памяти, а также внешний API и CLI.

Память, которая видит сны, — межсессионная память для DeepSeek Harness: помнит вас между сессиями, самоконсолидируется во сне (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашей проверки и ведёт воспроизводимый аудит-след. Локальный семантический поиск offline-first поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, граф сущностей, интерактивная панель памяти, а также внешний API и CLI.

Генерация изображений и видео с ИИ для веб-интерфейса DSH. Каталоги моделей по каналам и настройка запросов по семействам (gpt-image, Grok Imagine, Nano Banana, Seedream, GLM-Image, Qwen-Image, MiniMax image-01, DALL-E 3), боковая студия, бесконечное полотно узлов, предпросмотр файлов, навыки полотна и шаблоны промптов. Видео: текст/изображение в видео, первый/последний ключевой кадр, несколько референсов, асинхронные отправка/опрос/загрузка, инструменты видео на хосте, видеоузлы и локальная склейка двух и более узлов в MP4 через ffmpeg.

Межсессионный движок памяти для DeepSeek Harness: хранилище SQLite + редактируемое человеком зеркало в Markdown, консолидация autoDream, офлайн-семантический поиск (локальная векторизация/переранжирование/кластеризация), временная шкала сущность-атрибут, режим Sleep Mode, autoSummarize с пользовательской моделью и 7 инструментов памяти.

Подготовка длинного контекста, память Dream, проверка задач, рабочие процессы и взаимодействие с компьютером для DSH.

Это не очередной плагин памяти: ODR — цикл самоулучшения в развивающихся мирах (Dream-RSI). Попытки записываются в Discovery Tree, а между запусками тысячи вариантов стратегий воспроизводятся в этой зафиксированной среде. Стратегия, рецепт или урок повышается только после успешного контрфактического воспроизведения, а не на слово модели; Sentinel проверяет вызовы инструментов до расхода бюджета. LLM остаётся неизменной. Установка из npm: dsh-open-dream-rsi.

Память опыта и рефлексия для агентов DSH: после задач автоматически предлагает уроки и извлекает в подходящих следующих задачах только проверенные пользователем уроки. Есть происхождение источников, поиск в рамках проекта, обработка конфликтов, обратная связь об использовании и проверка срока действия. Сбор и извлечение управляются отдельно; запись в AGENTS.md требует предварительного просмотра и явного применения. В панели настроек открывается руководство из 4 шагов.

Офлайн-самоулучшение агентов кода: проверяет стратегии контрфактическим воспроизведением в развивающейся модели мира. Без дообучения, LLM неизменна. Поддерживает MCP, включает Python server.

Биомиметическая система памяти для DeepSeek Harness: единое хранилище SQLite (node:sqlite, WAL), дерево Markdown которого хранится как зеркало только для чтения; инструменты памяти, внедрение замороженного снимка при запуске сессии, ступенчатое одобрение по шлюзам, извлечение текущей сессии по запросу, слияние почти дубликатов, жизненный цикл архивирования и замены, метаболизм памяти (dream), закрепления памяти, семантическое извлечение по локальным эмбеддингам, а также команда /memory.

Записываемое, версионируемое через Git «я» для DeepSeek Harness: файлы persona добавляются в каждый ход, есть отдельный слой памяти persona. Перенос тематического journal в dream зависит от оценок 👍/😑/👎. Включены самообновления по списку разрешений и вкладка persona в настройках.

Оптимизированный форк dsh-image-gen: пакетная генерация (count), страницы галереи, отложенная загрузка, повторное получение/тайм-аут и 7 провайдеров: Gemini, OpenAI, Seedream, DashScope, Agnes, GLM-Image и Stability AI.

Отправляет выдержки из недавних экспортов китайских диалогов в Markdown в DeepSeek API (нужен API-ключ), создает сон и сохраняет его в локальный файл Markdown.

Генерация изображений через API восьми провайдеров (Labnana, OpenAI, Gemini, Seedream, DashScope, xAI, Zhipu, ComfyUI), с несколькими сохранёнными профилями, галереей по беседам и учётом кредитов Labnana.

Генерация изображений с галереей в боковой панели и тремя инструментами (paint_image, paint_images, edit_painting). Провайдеры: ModelScope, Google Gemini, OpenAI, SiliconFlow, Volcengine Seedream, Alibaba DashScope, xAI, Zhipu и любой совместимый с OpenAI endpoint; у каждого свои настройки прокси.

Consumer инструмента ui_mockup: на этапе обсуждения создаёт вайрфреймы и высокодетальные наброски UI, сохраняет дизайн на диск, запрашивает подтверждение и после него фиксирует спецификацию дизайна; включает клиентские карточки, маршрутизацию изображений и i18n.

Создаёт каркасы UI и высокодетализированные макеты в DeepSeek Harness с выбором провайдеров изображений DashScope и Volcengine.

Генерация изображений Labnana для DeepSeek Harness: текст-в-картинку / картинка-в-картинку / точное редактирование с оценкой кредитов, балансом подписки и веб-интерфейсом настроек.

Генерация изображений разными движками прямо в беседе: инструмент агента и панель у поля ввода с переключателем, пресеты Volcengine Ark, SiliconFlow, совместимый с OpenAI или пользовательский, а также локальный учёт расходов. Пользователь предоставляет API-ключ выбранного движка.

Персона Whale Chan для DeepSeek Harness: агент-пресет в образе, многослойная долговременная память и консолидация в стиле сна.