Плагины

Импортируйте историю чатов с полной точностью из 13 кодинг-агентов (Claude Code, Codex, ChatGPT, Cursor, Gemini, opencode и других) как возобновляемые сессии DeepSeek Harness, с обратным экспортом в Claude Code.

QA по соответствию дизайну для текстовых моделей: инструмент `deepseek_vision` заимствует «глаз» из любого OpenAI-compatible vision route, чтобы модель могла определить, соответствует ли реализация макету; вместе с бенчмарком, стоящим за этим суждением (четыре fixture, 23 внедренных дефекта, raw transcripts) и дисциплиной вопросов, на которой это основано.

Плагин голосового ввода для DeepSeek Harness (dsh): кнопка микрофона в композере преобразует речь в черновик транскрипции с выбором бэкендов распознавания речи, опциональной доработкой через собственные маршруты LLM dsh и нативной страницей настроек.

Движок контекста Zero-residence: большие полезные нагрузки инструментов вытесняются из активного контекста в доступное для запросов хранилище, и остаются только детерминированные указатели, поэтому число токенов запроса на каждый ход перестаёт расти вместе с транскриптом. Любое замаскированное содержимое восстанавливается дословно из журнала сессии по запросу — по идентификатору вызова инструмента или seq сессии.

Мозг DeepSeek + автоматическая транскрипция изображений: прикрепляйте изображения в GUI, и каждое по умолчанию транскрибируется через официальную модель deepseek-v4-flash-vision-exp (чисто текстовый мозг V4-Pro тоже может видеть изображения), в качестве альтернатив — любая VLM, совместимая с OpenAI, или локальный Ollama.

Наделяет текстовых агентов DeepSeek Harness пониманием видео: семплирование кадров с учётом сцен + VLM + необязательная ASR-транскрипция, объединённые в доказательства на временной шкале. / Плагин понимания видео для чисто текстовых моделей (семплирование кадров по сценам + VLM + необязательная расшифровка речи).

Анализ видео Bilibili: метаданные, транскрипт (резервное ASR через Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), комментарии, данмаку и чёткие ключевые кадры с опциональными локальными описаниями через vision.

Рабочее место для чтения статей: библиотека + читалка PDF + компаньон-наставник. Ответы ссылаются на кликабельные номера страниц, которые возвращают к PDF и подсвечивают точный фрагмент; вопрос по выделению, не покидая статью; встроенный пресет строгого наставника (план чтения, коучинг по разделам, градуированные тесты с отслеживанием между сессиями); переключение оригинал ↔ китайский прямо на месте (babeldoc, ничего устанавливать заранее не нужно). Локальная транскрипция и поиск — документы никогда не покидают ваш компьютер.

Свёртка потокового транскрипта для веб-интерфейса DSH: строки размышлений и инструментов сворачиваются, а самое свежее окно размышлений раскрывается само; завершённый ход прокручивается обратно к вашему вопросу, который также остаётся закреплённым сверху, пока вы читаете; синие искры летят от края окна размышлений и от пишущей головки ответа.

Пошаговый model router: именованные пресеты с упорядоченными правилами групп изображений/ключевых слов направляют каждый шаг агента через всех подключённых провайдеров и моделей, добавляя потоки совместной работы для транскрипции изображений, защиту изображений, панель квот по нескольким тарифам и наблюдаемость решений на каждом шаге.

Микрофон composer для веб-интерфейса: нажатие для мониторинга живой транскрипции и удержание для разговора, с озвучиванием ответа через хостовый Edge TTS, транслируемым во время генерации моделью, паузой эха во время чтения и нажатием для остановки.

Офисное рабочее пространство и дашборд сессий: плавающая 6-колоночная панель спрайтов, визуализирующая рабочие пространства, сессии, использование токенов и подагентов, плюс Agent Mail и вкладка офисного журнала. Представления Feishu/Lark (лента сообщений, расписания встреч, транскрипты) дополнительно требуют установленного и аутентифицированного инструмента `@larksuite/cli`.

Менеджер архивных диалогов для DeepSeek Harness: просматривайте архивные диалоги, сгруппированные по рабочему пространству, восстанавливайте их и показывайте их папки транскриптов.

Умные заголовки сессий для DSH: после каждого хода беседы независимый вспомогательный вызов LLM суммирует полную расшифровку пользователя+ассистента в заголовок, отражающий реальную тему сессии, а не повторяющий первое сообщение; первое сообщение озаглавливается сразу, неудачные встроенные заголовки повторяются на следующих ходах, ручные переименования никогда не перезаписываются, а сессии субагентов/форков пропускаются.

Переключатель «Loop engine» в веб-настройках, который меняет цикл агента, управляющий каждой сессией dsh, между пятью движками — встроенным внутрипроцессным циклом, а также хостируемыми Claude Code, Codex, Pi и Kimi Code — без каких-либо изменений в каркасе; каждый хостируемый движок сохраняет своё мышление и вызовы инструментов в долговечной транскрипции сессии, берёт на себя команды, навыки и пресет агента и работает в песочнице через границу подпроцесса dsh.

Голосовые инструменты: бесплатный нейросетевой синтез речи edge-tts, совместимая с OpenAI транскрипция ASR, список голосов, пакетное прослушивание голосов и самопроверка состояния.

Передаёт веб-сессию DSH локально установленному CLI Claude Code: переключатель движка для каждой сессии (DSH | Claude Code), модели Claude и усилие рассуждения в моделевом слоте, режимы разрешений Claude вместо переключателя режима доступа, а также запросы разрешений, AskUserQuestion и ExitPlanMode, направляемые в собственные карточки подтверждения, вопроса и проверки плана DSH. Поток записывается как собственные события сессии DSH, поэтому встроенная транскрипция, карточки инструментов и вложенные субагенты отображают его; слэш-команды Claude сливаются с палитрой команд; CLI удерживается отсоединённым брокером, поэтому обновления плагинов и перезапуски DSH не прерывают выполняющийся ход.

Полный конвейер китайского перевода для веб-GUI dsh: перевод рассуждений модели в реальном времени по мере потоковой выдачи, китайский текст под каждым английским ответом и однострочные китайские сводки результатов инструментов и пояснений вызовов инструментов — отдельный запрос к провайдеру, который никогда не попадает в стенограмму сеанса.

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.

**Вложения в стиле DeepSeek Chat (chat.deepseek.com)**: кнопка загрузки со скрепкой, файловые карточки в стиле DS размером 240×64 с официальными цветными иконками документов (PDF/DOCX/XLSX/PPT/IMG, извлечёнными из фронтенд-бандла DS), drag-and-drop, извлечение текста (PDF/DOCX/XLSX/TXT), внедряемое в сообщение, а также настоящие карточки вложений, отображаемые в транскрипте (пользовательский рендерер), при этом модель читает полное содержимое.

Отмена/повтор на стороне пользователя для DeepSeek Harness (dsh): команда /undo откатывает транскрипт до состояния перед последним сообщением, а /redo восстанавливает его.

Голосовой ввод с микрофона для composer: транскрипция в реальном времени через Web Speech API браузера, дедупликация/автопродолжение, умная пунктуация, настройки языка и автоотправки.

Удаление отдельных сообщений в DSH: можно убрать сообщение пользователя, один шаг ответа или весь ответ ассистента из производного контекста модели через официальный контракт surface-replace и скрыть его из видимой стенограммы, не переписывая append-only лог.