Плагины

Движок верифицируемых исследовательских отчётов для DeepSeek Harness с адресуемым по содержимому реестром доказательств, версионированными запечатанными отчётами, где каждое утверждение несёт вердикт верификации, а хэш манифеста запечатывает каталог, и оркестрацией поиска, повторно использующей швы ctx.web и ctx.jobs.

Локальное MCP-приложение для научных графиков. Импортируйте, просматривайте и публикуйте глобальную библиотеку на диске; повторно используйте точные шаблоны в Pi, DeepSeek Harness (dsh), Claude, Codex, Cursor и Wisp.

Автономная среда браузера: Playwright (chromium) + OpenCLI как локальные зависимости плагина (с резервным использованием глобальных), предоставляет сервис `browser` и 9 интерактивных инструментов браузера.

История ввода в стиле терминала для веб-композера: приоритетное восстановление краёв по стрелкам с точным сохранением черновика/позиции курсора, история, сохраняемая локально в браузере, обратный поиск по Ctrl+R и учёт скользящего контекста; версия 0.5.0 добавляет слой умного ввода — межсессионные сниппеты (/save, /load), шаблоны промптов с переменными, аналитику повторного использования и подсветку сводок сжатия.

Использует вход ChatGPT из Codex CLI как маршрут LLM `openai-codex` и добавляет элементы управления GPT Auth в настройки DSH Web.

Анализ использования по моделям, провайдерам, пространствам и периодам — с произвольными датами по всей истории — с видимостью cache-hit и разбивкой по моделям и провайдерам. Включает почасовые/дневные тренды, 53-недельную тепловую карту в стиле GitHub, серии, кольца квот токенов по моделям и пространствам (токены, стоимость, %), комбинируемые фильтры, эффективность кэша, баланс DeepSeek, псевдонимы пространств, экспорт CSV и долговечный журнал, сохраняющий использование после удаления сессии или пространства (строка Deleted) и перестраиваемый инкрементально. Реестр пространств обновляется через зонд DSH domain/changed; учитываются только зарегистрированные пространства. Отдельный учёт: вход, кэш, рассуждения. Китайский: местное время; английский: UTC; API только loopback.

Недорогой инструмент понимания видео: video_understand преобразует ссылку Bilibili / BV / локальное видео в информационный слой AVIS (ASR + структура сцен + отслеживание объектов + YOLO-метки) и возвращает summary + Q&A. Есть динамическая маршрутизация между слоями, управляемая вопросами (L0 ASR / L1 отслеживание объектов / L2 VLM по ключевым кадрам), повторное использование семантического слоя для повторяющихся вопросов и лимит бюджета на каждый вопрос. Python-движок: для базового слоя нужны faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); опциональный семантический слой добавляет ~2GB torch / transformers / ultralytics. Встроенный doctor --fix настраивает venv и устанавливает оба набора.

Чистая оболочка рабочего стола для DSH: запускается двойным щелчком по ярлыку на рабочем столе, как обычное desktop-приложение, с живым мониторингом backend и запуском/перезапуском/остановкой из трея в один клик (с диалогами прогресса), авто-переподключением при офлайне и одним экземпляром. Использует ваш существующий веб-профиль, без изменения стиля web UI. Windows + macOS.

Повторно использует вход в CodeBuddy CLI, чтобы перенести его модели в DeepSeek Harness, с карточкой настроек, отображающей аккаунт, срок действия токена и оставшийся кредит.

Workflow возможностей, ориентированный сначала на поиск, для агентов DSH (v1.0.0): повторно используйте локальные инструменты или просматривайте плагины с точным исходным кодом перед установкой, адаптируйте или создавайте возможности в управляемой работе с исходниками и используйте квитанции, различающие состояния установлен, загружен, активирован и проверен; инструменты версионирования покрывают откат, внедрение и обновления upstream.

Провайдер моделей Codex App Server с использованием локального входа в Codex, с повторным использованием сессий, мостом инструментов Harness, нативными трассировками действий и долговременной проекцией сгенерированных изображений.

Плагин DSH: напрямую переиспользует локальные учётные данные подписки после входа в Codex CLI, чтобы использовать модели подписки ChatGPT в DeepSeek Harness без API-ключа

Маршрутизатор ленивой загрузки для серверов MCP: автоматически обнаруживает совместимые MCP и держит в каталоге инструментов только общий маршрутизатор, показывая схемы сервера, когда они нужны ходу, и снова скрывая их в конце хода — так множество установленных MCP перестают стоить контекста при каждом запросе. При любой неопределённости переключается на обычную видимость, а исходный MCP сохраняет владение выполнением, разрешениями и жизненным циклом процесса. Также поддерживает явные ленивые подключения с тёплым переиспользованием, ограниченным переподключением, stdio и Streamable HTTP.

TypeSafe Jev (решающая модель System One) как инструмент jev_decide для DeepSeek Harness: вопросы noul, choice и score возвращают калиброванные вероятности; учётные данные переиспользуют credential-шов DSH; встроен повтор с backoff при 429/529.

Добавляет инструменты делегирования subagent_route и subagent_fork_route, где модель сама выбирает маршрут provider/model для каждого дочернего элемента; развёртывание задаёт только бэкенд spawn/fork, политику фоновых задач и белый список allowedProviders, а возобновляемые дочерние элементы и фоновые задания повторно используют официальные инструменты send_message / job_output.

Локальная генерация изображений, голоса, музыки и звуковых эффектов, а также транскрипция с закреплённой идентичностью: персонажи, животные, объекты и голоса актёров определяются один раз и повторно используются при каждом последующем вызове; вырожденный вывод (почти плоское изображение, беззвучное аудио) отклоняется, а не возвращается как успешный, а сгенерированную строку можно прочитать обратно как текст, чтобы клон, проглотивший свою концовку, стал виден. Движки выгружаются в простое, а генерация изображений и транскрипция могут каждая указывать на API в форме OpenAI вместо локального Vulkan-бэкенда.

Поиск в курируемой библиотеке AI-проектов GitHub от AIGC Radar (порог 500 звёзд, двуязычные теги zh/en, снимки роста звёзд) через его MCP-эндпоинт с нативными карточками результатов; слушатель агента/предварительного шага упреждающе предлагает проверку повторного использования перед написанием кода агентом.

Управляет реальным браузером пользователя через локальный демон Kimi WebBridge: инструменты навигации, поиска вкладок, snapshot, клика, заполнения, оценки, CDP, скриншота, сети, загрузки, экспорта в PDF и управления вкладками, повторно использующие существующие сеансы входа.

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.

Анализирует изображения из диалогов с помощью мод-специфичных промптов (caption, UI, document, grounding, topology и т.д.) и внедряет структурированные доказательства с примитивами координат (боксы, точки, ссылки) в виде текста, с кэшированием на уровне сессии для повторного использования при replay и compaction.

Переиспользует хуки, объявленные в конфигурациях Claude Code, Codex и opencode, на dsh, выполняя обработчики shell, webhook, oracle и proxy без runtime-зависимостей.

Перед разработкой изучает локальный код и GitHub/npm в поисках переиспользуемых реализаций, сравнивает повторное использование с переписыванием и проверяет связанность архитектуры.

DeepSeek Harness plugin that wraps @stardeckai/lgtm — a Jev-powered linter for tests that pass but prove nothing. Ships the CLI as a dependency, reuses the TypeSafe credential stored in DSH, and exposes lgtm_audit / lgtm_status to the agent.

DSH plugin that registers the ai-eight-honors-eight-shames skill: eight checkable working rules for coding agents (verify before calling, confirm ambiguity, cite evidence, reuse before creating, test before claiming done, follow local conventions, separate fact from inference, keep changes reversible) plus a ninth rule that logs each user request and the change made in report files at the workspace root.