Плагины

Предоставляет шесть skills для качества кода: ревью, аудит архитектуры, технический долг, качество тестов, панели состояния и устранение проблем.

Зрение для текстовых моделей: вставьте изображение, и модель переключится на вариант Vision Toolkit для вопросов-ответов по изображениям, сравнения нескольких изображений, OCR длинных скриншотов, воспроизведения UI по скриншоту, привязки элементов и пиксельной разницы. По умолчанию ключ API не требуется — изображения обрабатываются бесплатным сервисом автора, 100 на машину в день; можно настроить на собственного провайдера.

Авторизованная коллекция безопасности DSH: девять рабочих режимов (координатор red team, пентест, аудит кода, бинарный анализ, атака-защита, обход AV, реагирование на инциденты, облачная безопасность, решение CTF) и пятнадцать плагинов среды выполнения, управляемых со страницы настроек с развёртыванием, установкой, обновлением и удалением в один клик.

Бесплатный веб-поиск без ключа для DSH: 7 поисковых систем (бесплатные DuckDuckGo/Bing/SearXNG + платные Exa/Perplexity/DeepSeek), автоматическое переключение при сбое, интерфейс страницы настроек с полями для ввода API-ключей и официальными ссылками, web_fetch и инструмент тестирования поисковых систем.

Единый комплект-плагин для реверс-инжиниринга и пентеста: сужение инструментов на первом ходе, маршрутизация по доменам и 33 инструмента, охватывающих APK, веб, нативные бинарники, протоколы, вредоносное ПО и образцы LLM — с плейбуками по распаковке, обходу лицензий и противодействию анализу, движком оценки H-CoT (семантическая маршрутизация, команда /hcot), веб-верстаком с полкой инструментов на основе реестра, дисковым рабочим процессом кейсов (автосохраняемая цепочка доказательств, пронумерованные валидированные находки E, возобновление после сжатия), внешним поиском инструментов на базе GitHub и 361 справочным документом по запросу.

Пакет навыков HarmonyOS NEXT для DeepSeek Harness с автономными справочниками по API и рекомендациями по автоматизации DevEco, HDC и эмулятора.

Полный пакет reverse-skill (85 SKILL.md) в виде плагина Cordis для DeepSeek Harness: обратная разработка, авторизованное пентестирование и роутер skills для исследований безопасности.

Управляет skills и MCP-серверами DSH из веб-настроек: карточки skills с горячим включением/выключением, scope рабочих пространств, группы, пакетная миграция и импорт drag-and-drop, а также CRUD для MCP stdio/HTTP с проверками соединения, скрытием секретов и единым CLI dsh-panel.

Очищает следы ИИ из русскоязычных текстов: находит артефакты копирования из чат-ботов (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), удаляет скрытые текстовые метки (символы нулевой ширины, невидимую разметку; теневой скан ловит метки, разделённые невидимыми символами) и по запросу переписывает текст в естественную прозу; 40 регулярных выражений-маркеров, 38 с полными записями в реестре доказательств; 156 гейтов, 530 тестов; офлайн-текстовый комплект (удаление бинарных метаданных — в scripts/).

Цель → сессия планирования red team с 5 ролями (разведка/сортировка активов/уязвимости/эксплуатация/внутренний pivot), параллелизм настраивается. Preflight проверяет skills/ресурсы; один запрос недостающих ключей/VPS. Объединённые правила вторжения: 8 кат./25 б., серверные пределы, побеждает высшая привилегия, дедуп/сервис. Находки со временем в локальной SQLite. Постоянная правая консоль следует сессии (5 разделов/10 страниц); POC/EXP по категориям; библиотека skills с причинами недоступности. Отчёт с именем цели содержит полные данные страницы (действия/запросы/учётные данные/туннели/пути файлов атак). 16 skills разведки/оценки (DeepSeek Search/Fetch, публичная разведка), 56 redteam_*; обновление одной командой. Skills цепочки атак — отдельное вложение Toolkit Release.

Плагин для пентеста на основе PTES с архитектурой Root-Orchestrator для DeepSeek Harness.

Управляйте Unity Editor из DSH через официальный unity CLI: команды для сцен в live-Editor, выполнение C# в Editor и обнаружение команд runtime через теплую unity shell-сессию, плюс сырой CLI-выход для создания проектов, тестов и сборок. Подключает официальную коллекцию навыков Unity вместе со своими навыками рабочего процесса Unity и Asset Store.

Страж инженерной дисциплины: проверка требований перед первым редактированием, ворота тестовых доказательств красный/зелёный, ветвлённый adversary-обзор и отчёт о поставке с рабочим процессом верификации по измерениям.

Совместимый с OpenAI мост для Midscene, использующий модели, настроенные в DeepSeek Harness. На 127.0.0.1 (порт 8787 по умолчанию, при занятости выбирается свободный) передаёт потоковые и обычные chat completions в модельный слой хоста. Поддерживает официальный роутинг DeepSeek, CodeBuddy, Codex и пользовательские OpenAI/Anthropic endpoint. Учётные данные остаются в provider-плагинах, мост их не затрагивает. /v1/midscene-env создаёт четыре строки MIDSCENE_MODEL_* и определяет семейство модели. Семь навыков: браузер, desktop, Android, iOS, HarmonyOS, E2E Vitest, справка Midscene; npx skills add не нужен. npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

Квантовый R&D-набор инструментов для DeepSeek Harness — 59 инструментов в шести доменах: рыночные данные, индикаторы, оценка факторов, walk-forward ML validation, риск (VaR/CVaR/просадка/Beta с Kupiec POF), опционы, облигации, FICC и моделирование фондов, с end-to-end конвейером исследований PDAT→PET.

QA-конвейер в виде 10 навыков агента: анализ требований, тестовая стратегия, написание и ревью кейсов, E2E (Playwright) и автоматизация API, исследовательское тестирование, область регрессии и анализ багов на основе общей базы знаний с правилами формата, моделью рисков и валидаторами схем.

DSH Knit сортирует Markdown/код/изображения/видео по диалогу в sidebar; Context Pack через knit_docs. BM25/IDF по умолчанию локально сравнивает недавние сообщения с title/summary/body: без модели/сети, данные не уходят; индекс сохраняется между рестартами/сессиями. Есть evidence/preview; атрибуция фиксируется при чтении, pin/exclude до поиска обратимы. v0.23: опциональный hybrid OFF; нужны embeddings Ollama/OpenAI-compatible, настроенные пользователем. Передаются только query+title/summary (Markdown: первый абзац ≤60 символов; код: относительная папка; медиа: имя), не полный текст/absolute path; loopback = локально. v0.24 связывает незакоммиченные изменения через read-only git status (fixed argv, без shell, env allowlist), OFF. Реального теста нет; улучшение не заявлено.

Мультиагентный рабочий процесс для конкурсов математического моделирования: пресет "UltraMath" ведёт задачу от чтения через фреймворк, вывод, кодинг, верификацию, статью и ревью, плюс 4 одноэтапных ролевых пресета (математик, инженер, писатель, рецензент) и 33 доков библиотеки моделей.

Классифицирует ожидающие вызовы инструментов с помощью Jev (негенеративная решающая модель TypeSafe AI) на хуке tools/pre-execute: уверенно рискованные вызовы отклоняются, неоднозначные эскалируются на подтверждение, а явно разрешённые обратимые вызовы авто-одобряются на approval/request при гейтинге по аргументам-доказательствам. Также наследует резолвер ссылок на сессии, чтобы снапшоты сохраняли сообщения с оценкой Jev, а не отбрасывали самые старые. При любом сбое провайдера деградирует до штатного поведения; теневой режим с командой /jev-stats; эндпоинты TypeSafe или OpenRouter; 64 теста.

Рабочая среда QA-проектов для dsh: управление тестовыми проектами, требованиями, тест-кейсами, дефектами, вехами, отчётами и этапами согласования через браузерный интерфейс и 18 инструментов QA-домена.

Добавляет кнопку оптимизации рядом с композером, которая анализирует и переписывает черновик промпта с потоковой передачей SSE, учитывая контекст разговора (стратегии шаблона или полировки намерения), цепочку памяти непрерывности редактирования, отмену и маршрутизацию модели с резервным вариантом и тестом связности.

Бандл DSH, регистрирующий 13 нативных инструментов codegraph_*, оборачивающих CLI codegraph, чтобы агенты могли инициализировать, поддерживать и опрашивать предварительно индексированный граф знаний кода (запрос символов, исследование, след узлов, вызывающие/вызываемые, влияние, затронутые тесты) вместо grep по файлам.

OMK — Observe. Measure. Know. Подтверждённые доказательствами изменения знаний для приложений ИИ.