Плагины

Компаньон Bilibili с расписанием: каждые 60 секунд tick в plugin host пробуждает отдельную сессию агента в случайный момент заданного окна; вероятность пропустить день настраивается. CLI с 38 подкомандами (лента, субтитры, danmaku, комментарии, кадры через ffmpeg, два дневника). Делится максимум N материалами в день, комментируя их и упоминая владельца (@; по умолчанию 3, квота записывается в журнал); останавливается при rate limit/captcha. Проверяет ответы, личные сообщения и danmaku эфиров. Ответы не владельцу ждут одобрения в Settings. Settings → 养鱼 сохраняет в ~/.dsh/bili-whale.config.json; cookies отдельно в ~/.bili-ai/credentials.json и не выводятся повторно. HTTP только через loopback за trust fence DSH. Нужен Node 18+; ffmpeg для кадров должен быть в PATH.

Мем-стикеры для чата: отправка только текстом, автоотправка по настроению, селектор в стиле QQ/WeChat, автообучение, пользовательские наборы.

OpenMAIC: аудитории, слайды, интерактивные виджеты и обучение по методу Сократа.

UX-полировка по принципу mobile-first для DSH Web UI: автосворачивание композера, Enter как перенос строки на телефонах, компактные боковая панель/заголовок/настройки, блокировка зума и overscroll, а также уведомления об одобрении/вопросе/завершении через карточки на странице, Web Push и вебхук — ноль изменений в dsh.

Карточка запросов логов для веб-интерфейса DSH поверх Elasticsearch/OpenSearch: единая область запросов со строками для разных диалектов и кликабельными примерами, автодополнение имён полей, фильтры-чипы, временная гистограмма с увеличением интервала по столбцу, фасеты как фильтры и список результатов с цветами уровней, продолжениями stack, колонками и страницами. Логи Docker-контейнеров — источник сбора, повторно использующий плагин docker. Пять инструментов loglens_* только для чтения (sources/search/fields/facets/context) используют тот же исполнительный слой, что и панель. Исходящие запросы идут только к настроенным источникам, проверяются по разрешённому IP, не переходят по редиректам и ограничены по размеру и времени.

Набор оформления для DeepSeek Harness. Независимая настройка прозрачности и размытия стекла для 8 областей (основной фон, боковая панель, карточки и панели, поля ввода и контролы, настройки, рамка беседы, вид траектории, produced/highlights — 9 с dsh-better-sidebar). Любое изображение или видео как обои: редактор положения (перетаскивание — панорама, прокрутка — масштаб) и 5 раскладок (Fit/Fill/Stretch/Tile/Center); видео зациклены без звука, переживают перезагрузку, дают живой кадр для предпросмотра, извлечения цвета и кадрирования. Ротация набора изображений (перемешивание/порядок, каждый раз/ежедневно/еженедельно). Также: цветовой круг в стиле PS, извлечение цвета обоев одним нажатием, 6 пресетов и сохранённые профили, авто переключение день/ночь, полный экспорт/импорт темы.

Тема Bloom Morandi: десять вариантов (mist, cinnabar, petal, ripple, sage, stone, lapis, amber, aurora, lavender) на основе OKLCH, благодаря чему светлый и тёмный режимы остаются перцептивно сбалансированными, переключаются из верхней панели; все 20 пар переднего плана и фона соответствуют WCAG AA или выше.

«Чтение» изображений для текстовых моделей: уменьшение масштаба + снижение глубины цвета + отпечатки структуры/цвета преобразуются в текстовые сетки, возвращаемые в диалог, что позволяет модели самостоятельно масштабировать, сэмплировать и распознавать текст (OCR), как мультимодальная модель; полностью локально, без зависимости от внешних моделей, поставляется с навыком методологии чтения изображений и опциональным PaddleOCR.

Плагин сам отображает все fenced-блоки: Markdown для текста, код с подсветкой highlight.js для других языков, масштабируемые карточки mermaid. Также отображает context-body, копирует всё содержимое и экспортирует в MarkdownView. npm: dsh-md-render

Автоматическое сжатие контекста для DeepSeek Harness: сжимает выводы инструментов до того, как они попадают в модель, и сохраняет каждое сжатие с потерями обратимым через инструменты CCR.

Мобильная оболочка UI для Web GUI DSH: превращает настольный трёхколоночный макет в удобный для касаний телефонный макет (выдвижные панели, перетаскиваемая FAB, полноэкранные диалоги, история с бесконечной прокруткой) при viewport до 1024px, без влияния на настольную версию. - Полноценное мобильное PWA для DSH, построенное на dsh-mobile-gate: безопасный шлюз удалённого доступа плюс установка на главный экран (manifest + service worker), работа офлайн, сенсорные жесты (потянуть для обновления, свайп от края назад, щипок для масштабирования шрифта), push-уведомления о завершении агентом и touch-first макет — настольная версия не затронута.

Отображает fences кода Mermaid как SVG-диаграммы с поддержкой streaming, переключением между диаграммой и кодом, fullscreen zoom and pan, экспортом SVG и встроенным runtime same-origin.

Навык мемов-барражей, полученный из 22 771 реального сообщения в стриме 6657: подшучивание в стиле wanjiqi, кросс-мемы CS и DOTA, подколки игроков и комментарии трансляции.

Входит в Huawei Cloud CodeArts и регистрирует CodeBuddy, WorkBuddy, LobsterAI, Qoder (глобальный и китайский), TRAE, Cline, Loomy, Raccoon Work, MiniMax Code, TeleAgent, ZCode, Step Code и Antigravity как LLM-провайдеров с пулами аккаунтов для каждого. У некоторых в той же панели отображаются баланс квоты и ежедневная отметка.

Команды агентов: создавайте долгоживущих именованных участников команды, координируйте их с помощью общего списка задач, почтового ящика участников и виртуальных рабочих пространств и наблюдайте за командой в реальном времени на вкладке командной комнаты.

Межсессионная Markdown-память LLM-Wiki/SOUL.md. По умолчанию вводится после первого сообщения лишь в активной сессии. remember/recall/consolidate/forget, skill, миграция pack/unpack, личные воспоминания в простое. Лимит файла защищает индекс от обрезки; last_access обеспечивает спад значимости. Только чтение: размер/свежесть/lint. Индекс summary:, граф страниц/тегов с перетаскиванием и масштабом, фильтры tag/type/salience/hot/stale, рекомендации связей, checkup с приоритетными действиями. Skill по запросу сокращает стартовый payload ~23%. Свой значок и отзыв в репозиторий. Нужен формат DSH v4, официальный DeepSeek Harness 0.1.7+; источник сообщений plugin:memory.

Инструмент display_file, обращённый к модели, который отображает 36 расширений файлов прямо в веб-интерфейсе: изображения с лайтбоксом и зумом по клику, видео с перемоткой, аудио, PDF, файлы Office и OpenDocument, сконвертированные в PDF на хосте через LibreOffice, и локальный HTML в изолированном фрейме; байты передаются по подписанному HTTP-маршруту с поддержкой диапазонов, а PNG/JPEG/WebP/GIF также попадают в контекст модели на маршрутах с поддержкой изображений.

Подключает DeepSeek Harness к приложениям и сервисам, управляемым OOMOL, с постепенным обнаружением и выполнением Connector Action, а также встроенной панелью для управления подключениями Provider.

Отдельный фон для веб-интерфейса DSH и настольного приложения: встроенные обои, локальная загрузка изображений/видео в IndexedDB и локальная библиотека Wallpaper Engine только для чтения через входящий в репозиторий сервис wallpaper-engine-api. Показывает изображения, видео и предпросмотр сцен мастерской; есть светлая дымка/темное наложение, размытие, яркость и безопасное масштабирование. Режим следования обоям рабочего стола также доступен только для чтения.

Показывает результаты read_image в DSH Web и Desktop: полные превью, групповые галереи, шахматный фон прозрачности, масштабирование клавиатурой/касанием и загрузка с авторизацией сессии. Проверено с DSH Desktop 0.11.1 / Harness 0.2.0-rc.2.

Сочетает метод скелета кода Headroom (Apache-2.0) и оценщик TokenPilot (arXiv:2606.17016). Опубликованные данные: Headroom сообщает о снижении токенов на 20% для coding-агентов и на 60–95% для JSON при тех же ответах; TokenPilot — об экономии до 60% на длинных сессиях. Это показатели проектов, а не измерения или benchmark этого плагина. В DSH задаются профиль, порог Auto Compact и сжатие скелетом. Точное измерение токенизатором DeepSeek V4, сверка той же ревизии; на неподдерживаемых моделях fail-open сохраняет исходные результаты инструментов. Сжатие скелетом в ходе хода и итоговая сводка намерения внутри официального сжатия JSONL.

Облегчённый порт Headroom: сжимает вывод инструментов, сокращает до 20% контекста, не влияя на кэш контекста модели или производительность агента.

Плагин подключения моделей для DeepSeek Harness (cordis bundle): добавляет в селектор моделей 15 аккаунтных каналов — CodeArts, CodeBuddy / WorkBuddy, LobsterAI, Qoder / Qoder CN, TRAE, Cline, Loomy, Raccoon, MiniMax Code, ZCode, Gemini, OfficeAce и Accio Work — и сохраняет панель данных, журналы запусков и локальный шлюз с ретрансляцией по LAN.